车载导航人机语音交互系统的实现
人机交互技术在交通导航系统中的应用案例
人机交互技术在交通导航系统中的应用案例交通导航系统作为一种重要的信息化技术，通过为用户提供实时导航和路况信息，旨在提升驾驶的安全性和效率。
而人机交互技术的发展，更是进一步改善了交通导航系统的使用体验，并提供了更加便捷的服务。
本文将介绍几个人机交互技术在交通导航系统中的应用案例，包括语音导航、手势识别和智能交通灯。
第一个应用案例是语音导航。
随着语音识别技术和自然语言处理技术的进步，语音导航系统已经成为现代交通导航系统中的常用功能。
用户可以通过简单的语音命令告知导航系统目的地，而导航系统会根据用户的需求规划最优路径，并通过语音指引用户前进方向。
这种人机交互方式不仅减少了驾驶员对导航系统的操作负担，还能提供更加安全和便捷的导航体验。
第二个应用案例是手势识别。
手势识别技术的发展使得交通导航系统可以更加智能地识别驾驶员的手势操作，进一步提升用户的交互体验。
通过摄像头和计算机视觉算法，交通导航系统能够识别驾驶员的手势指令，例如手势划动表示放大地图，手势捏合表示缩小地图等。
这种直观且非接触的人机交互方式，不仅便于操作，还能避免驾驶员在驾驶过程中分散注意力。
第三个应用案例是智能交通灯。
交通灯作为交通导航系统中至关重要的组成部分，通过控制交通流量来提高交通效率和安全性。
而结合人机交互技术，交通导航系统能够实现更加智能化的交通灯控制。
例如，系统可以通过摄像头和图像处理技术实时监测交通流量，并根据交通流量的变化调整交通灯的时长。
此外，系统还可以根据预设的行车计划，自动调整交通灯的配时，以优化交通流动。
这种智能化的交通灯控制不仅提高了道路的通行效率，还能减少交通事故的发生。
综上所述，人机交互技术在交通导航系统中的应用案例有语音导航、手势识别和智能交通灯等。
这些技术的引入使得交通导航系统更加智能化、便捷化和安全化。
未来，随着人机交互技术的不断发展和创新，我们可以期待更多新的应用案例的涌现，进一步提升交通导航系统的使用体验，为驾驶员提供更加安全和便捷的驾驶环境。
汽车人机交互系统
汽车人机交互系统全文导航1 词条简介2 常见的人机交互系统·iDrive·COMAND·MMI·Sensus·iVoka·SYNC·IntelliLink1 词条简介人机交互系统是信息化技术发展的产物，该系统实现了人与车之间的对话功能，就比如我们常用电脑的windows一样。
车主可通过该系统，轻松把握车辆状态信息(油耗、车速、里程、当前位置、车辆保养信息等)、路况信息、定速巡航设置、蓝牙免提设置、空调及音响的设置。
2 常见的人机交互系统目前常见的人机交互系统有宝马的iDrive、奔驰的COMAND、奥迪的MMI、沃尔沃的Sensus、上汽荣威的iVoka、福特的SYNC、通用的Intel liLink以及丰田的Remote Touch。
·iDrive宝马的iDrive系统可以说是人机交互系统的先驱，其第一代产品在2001年就已经投入了实用。
而目前国内宝马车型上装备的是第二代i Drive系统，相对老产品的改进主要体现在加入了7个快捷键并将操作界面进行了全面的升级和改进。
和奥迪的MMI系统相比，宝马的iDrive在操作方式上略显复杂。
不过其上手难度也不高，基本都符合习惯性操作。
而旋钮旁的七个快捷键布局比较紧密，全部在一个手掌的五指范围内，可以说iDrive系统完全在驾驶者的掌控之中。
第二代iDrive系统在宝马3系上采用了8. 8英寸高分辨率显示屏，而在7系上显示屏的尺寸更大。
而且屏幕的分辨率达到了1280*480，是三款车型中最高的。
实际视觉效果也可看出，宝马的iDrive界面最为清晰美观。
而就在售价49.5万元的宝马325i运动型上，iDrive系统已经具备车载电视和蓝牙免提功能。
打开手机的蓝牙功能搜索到自己的宝马，再输入相同的匹配密码就可以将手机与iDrive 相连。
另外宝马的iDrive系统也提供多项车辆参数的调节和查看功能。
车辆语音系统方案
车辆语音系统方案1. 引言车辆语音系统是一种人机交互的方式，方便车主使用车辆，提高汽车的智能化水平。
该文档主要介绍车辆语音系统的方案，包括硬件和软件方面。
2. 硬件方案车辆语音系统主要由语音输入设备、语音处理器、语音输出设备和控制电路组成。
2.1 语音输入设备目前使用较多的语音输入设备包括麦克风阵列和单麦克风。
麦克风阵列由多个麦克风组成，可以在车内实现语音检测和降噪。
单麦克风则需要结合噪声降低技术实现语音检测。
语音输入设备的选择需要考虑成本、性能和实际应用情况。
2.2 语音处理器语音处理器是车辆语音系统的关键部件，主要负责语音信号的处理和识别。
目前常用的语音处理器有DSP、FPGA和SoC。
其中，SoC集成了处理器核和数字信号处理器，具有较高的性能和低功耗，是比较理想的选择。
2.3 语音输出设备语音输出设备主要包括扬声器和耳机。
扬声器适用于车内公共区域，耳机适用于个人空间。
语音输出设备的选择需要考虑音频质量、功耗和成本。
2.4 控制电路控制电路是车辆语音系统的核心控制部件，主要负责整个系统的数据传输和命令控制。
通常使用的控制器包括SOC、MCU和FPGA。
在选择控制器时需要考虑处理性能、功耗和可扩展性。
3. 软件方案车辆语音系统的软件方案主要包括语音识别、语音合成和语义理解。
3.1 语音识别语音识别是车辆语音系统最重要的软件组成部分，主要用于将人类语言转化为计算机可处理的语音信号。
常用的语音识别技术包括端到端的深度学习模型、基于隐马尔可夫模型的识别系统和基于关键词的识别系统。
3.2 语音合成语音合成是指根据文本信息生成自然流畅的人工语音。
常见的语音合成技术包括联合源筛选和多策略生成的拼接语音合成。
3.3 语义理解语义理解是指将用户的语音指令进行分析和理解，提取有用的信息和意图。
常用的语义理解技术包括基于规则、统计模型和深度学习的方法。
4. 总结车辆语音系统是智能化汽车的重要组成部分，通过语音交互方式方便车主使用车辆。
智能声控助手的设计与实现
智能声控助手的设计与实现随着科技的不断发展，人们对于智能化生活的需求越来越高。
作为一种人机交互技术，声控助手在智能家居、智能车载等领域得到了广泛的应用。
本文将从需求分析、设计原则、技术实现等多个方面介绍智能声控助手的设计与实现。
一、需求分析智能声控助手的设计需要深入了解受众的需求。
目前市面上的智能声控助手主要针对家庭和车载场景。
对于家庭用户，智能声控助手可以帮助用户完成灯光、空调、音乐等场景设置。
对于车载用户，智能声控助手可以帮助司机控制车载娱乐、导航等功能，提高行车安全性。
所以，智能声控助手的设计需要针对具体场景进行分析，设计相应功能和交互方式。
二、设计原则智能声控助手的设计需要遵循以下原则：1.用户体验至上。
智能声控助手需要快速响应用户语音，并且理解用户的意图，准确执行相应指令，确保用户的使用体验。
2.满足多场景需求。
不同场景下的用户需求不一样，智能声控助手需要针对不同场景设计相应的功能和交互方式。
3.有机结合硬件和软件。
智能声控助手需要综合利用硬件设备（如麦克风、扬声器等）和软件技术（如语音识别、语音合成等）才能实现功能。
4.不断优化更新。
智能声控助手需要不断优化更新，提高准确率和响应速度，提供更好的用户体验。
三、技术实现智能声控助手是一个相对复杂的系统，需要多种技术的支持才能实现。
以下介绍常用的技术：1.语音识别技术。
语音识别技术是智能声控助手的基础，通过声音信号分析和处理，将语音转化为文本，进而识别用户的意图。
常见的语音识别技术包括百度语音识别、科大讯飞语音识别等。
2.语音合成技术。
语音合成技术可以将文字转化为声音信号，实现智能声控助手的语音输出。
常见的语音合成技术包括百度语音合成、科大讯飞语音合成等。
3.自然语言处理技术。
自然语言处理技术用于理解用户的自然语言，进一步分析用户的意图。
常见的自然语言处理技术包括百度自然语言处理、腾讯智能语义理解等。
4.大数据和人工智能技术。
通过大数据和人工智能技术，智能声控助手可以进一步优化识别准确率和响应速度，并学习用户的使用习惯，提供更个性化的服务。
基于语音识别的自动智能导航系统设计与实现
基于语音识别的自动智能导航系统设计与实现自动智能导航系统是一种利用语音识别技术实现的导航系统，可以通过输入语音指令或问题自动分析并给出导航路径。
本文将介绍基于语音识别的自动智能导航系统的设计与实现。
一、引言随着人们对导航系统需求的增加以及语音技术的飞速发展，基于语音识别的自动智能导航系统逐渐成为一种趋势。
该系统能够为用户提供更加智能、便捷的导航服务，从而满足人们在日常出行、旅游等方面的需要。
二、系统需求分析1. 用户需求用户希望能够通过语音指令实现导航功能，提供准确、快速的导航路径。
2. 功能需求- 语音指令输入：用户通过说话的方式输入导航指令。
- 语音识别：系统能够将用户的语音指令转化为可理解的文本形式。
- 导航路径查询：系统根据用户的指令查询导航路径，并给出最佳路径建议。
- 语音提示导航：系统将导航路径以语音方式告知用户，帮助用户进行导航。
3. 性能需求- 识别率要求高：系统需要具备较高的语音识别准确率，确保用户的指令能够被准确识别并转化为文本。
- 实时性要求高：系统需要在接收到用户指令后能够快速响应，并给出导航建议。
三、系统设计与实现1. 数据采集与训练开发人员需要收集大量的语音数据，并根据不同用户的声音特点进行训练和模型优化。
通过对数据的分析和处理，提高语音识别系统的准确度。
2. 语音识别模块语音识别模块是整个系统的核心部分，它负责将用户的语音指令转化为文本形式。
常见的语音识别算法包括基于隐马尔可夫模型（HMM）和循环神经网络（RNN）的方法。
开发人员可以选择合适的模型并进行训练。
3. 导航路径查询模块导航路径查询模块负责根据用户的语音指令查询导航路径。
该模块需要通过与地图数据的交互，找到最佳的导航路径，并给出路径建议。
在设计该模块时，可以考虑使用图搜索算法（如Dijkstra算法或A*算法）来寻找最短路径。
4. 语音提示导航模块语音提示导航模块负责将导航路径以语音方式告知用户。
该模块需要根据用户当前位置和导航路径的变化，实时地给出导航提示。
智能车辆导航系统的设计与实现
智能车辆导航系统的设计与实现智能车辆导航系统是一项基于先进科技的创新技术，旨在为驾驶员提供准确、及时的导航指引，以提高驾驶安全性和行车效率。
本文将介绍智能车辆导航系统的设计与实现，包括系统架构、功能模块以及技术实现等方面。
智能车辆导航系统的设计需要考虑以下几个关键因素：地图数据、定位技术、路径规划和用户界面。
首先，地图数据是智能车辆导航系统的基础。
系统需要获取高精度、实时更新的地图数据以提供导航信息。
地图数据可以通过卫星图像、地理信息系统和地图厂商的数据接口等方式获得。
导航系统需要将地图数据与车辆的实时位置信息进行融合，以便实时计算最优路径。
其次，定位技术是智能车辆导航系统的核心。
系统需要准确地获得车辆的位置信息，以便根据当前位置计算最优路径和导航指引。
常见的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统和视觉识别技术等。
定位精度和实时性是评估定位技术优劣的重要指标，因此在设计导航系统时需要选择适合的定位技术。
第三，路径规划是智能车辆导航系统的关键功能之一。
路径规划需要结合当前位置、目的地和地图数据，考虑交通状况、道路限制和其他约束条件，为驾驶员提供最优路径选择。
路径规划算法可以基于最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
系统设计时需要选择适合实际道路情况和计算性能的路径规划算法，并考虑到计算效率和路径实时性的平衡。
最后，用户界面是智能车辆导航系统的重要组成部分。
用户界面需要简洁、直观，方便驾驶员进行交互操作。
常见的用户界面包括触摸屏、语音导航和实时路况显示等。
设计用户界面时需要考虑人机交互的易用性和用户体验，以提高驾驶员对导航系统的接受度和使用舒适度。
在实现智能车辆导航系统时，可以采取以下技术手段：1. 数据处理和融合技术：通过将地图数据、车辆实时位置信息和交通状况数据等进行融合处理，提供实时准确的导航指引。
2. 机器学习和人工智能技术：利用机器学习算法和人工智能技术，对历史导航数据进行分析和挖掘，提供更准确的路径规划和导航建议。
基于语音识别的车载语音控制系统设计与实现
基于语音识别的车载语音控制系统设计与实现随着科技的迅速发展，车载语音控制系统在汽车行业中的应用越来越广泛。
这种技术的实现需要借助于语音识别技术，以便实现车辆内部的各种操作和功能控制。
本文将探讨基于语音识别的车载语音控制系统的设计与实现。
1. 引言车载语音控制系统的出现为驾驶提供了便捷和安全性。
通过语音指令，驾驶员可以轻松地操作娱乐系统、导航系统和通信系统，而无需分散注意力。
本文将介绍设计和实现基于语音识别的车载语音控制系统的方法和步骤。
2. 语音识别技术语音识别技术是车载语音控制系统的核心。
它可以将驾驶员的语音指令转化为机器可以理解的文字或操作指令。
目前，深度学习技术在语音识别中取得了巨大的成功。
使用深度学习的语音识别模型能够识别和理解各种驾驶员的口音和语气，并将其准确地转化为指令。
3. 系统设计基于语音识别的车载语音控制系统由语音输入模块、语音识别模块、语义理解模块和操作执行模块组成。
a. 语音输入模块：该模块用于接收驾驶员的语音指令。
可以使用内置麦克风或外部话筒来接收声音。
b. 语音识别模块：该模块将语音指令转化为计算机可理解的文本或操作指令。
使用深度学习的语音识别模型可以提高识别的准确性。
c. 语义理解模块：该模块解析语音指令的含义，并将其映射到相应的操作或功能。
这涉及到自然语言处理和语义分析技术。
d. 操作执行模块：该模块基于语义理解模块的输出执行相应的操作或功能。
例如，打开音乐、调节温度、导航到特定目的地等。
4. 数据集和语音样本收集为了训练语音识别模型，需要大量的标注数据集和语音样本。
可以通过录制驾驶员在车内使用语音控制系统时的语音指令来收集样本数据。
这些样本数据应该涵盖不同的驾驶员、口音、语气和指令内容。
同时，还需要手动标注这些样本数据，以便训练语音识别模型。
5. 模型训练和优化使用收集到的数据集，可以使用深度学习框架训练语音识别模型。
目前，常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
新能源汽车智能语音导航系统的语音交互技术研究
新能源汽车智能语音导航系统的语音交互技术研究新能源汽车的发展带来了智能化技术的迅速应用，其中智能语音导航系统是新能源汽车智能化的重要组成部分。
语音交互技术是智能语音导航系统的核心，它可以使驾驶者更便捷地获取导航信息，提高驾驶安全性。
因此，本文旨在深入研究新能源汽车智能语音导航系统的语音交互技术，探讨其在智能交通领域的应用前景。
先进的语音交互技术是智能语音导航系统实现智能化的基础。
随着人工智能技术不断发展，语音识别、语音合成、语音理解等核心技术得到了迅速提升，为智能语音导航系统的语音交互提供了可靠的技术支持。
通过语音识别技术，系统可以准确识别驾驶者的指令，实现语音导航系统的用户友好性和便捷性。
同时，语音合成技术可以实现自然流畅的语音交互，模拟真实人类语音，使得驾驶者在驾驶过程中可以更好地专注于道路行驶，提高驾驶安全性。
另外，语音理解技术则可以将语音指令转化为可执行的操作，使得语音导航系统更具智能化和人性化。
智能语音导航系统的语音交互技术在新能源汽车领域有着广泛的应用前景。
首先，新能源汽车作为环保、节能的交通工具，已经成为未来交通发展的主流趋势。
智能语音导航系统可以为新能源汽车提供智能化、便捷化的导航服务，提升驾驶体验。
其次，随着智能交通的发展，人们对驾驶安全性的要求越来越高。
智能语音导航系统的语音交互技术可以有效降低驾驶者的注意力分散，减少驾驶中的操作频率，提高驾驶安全性。
再者，随着智能语音技术的不断创新，智能语音导航系统可以为新能源汽车提供更多丰富的智能化功能，比如语音搜索、语音点播等，丰富了驾驶者的用车体验。
在实际的应用中，新能源汽车智能语音导航系统的语音交互技术也面临着一些挑战。
首先是语音识别准确度的提升。
尽管随着技术的不断进步，语音识别的准确度有了明显的提升，但在复杂的环境下，语音识别仍然存在一定的误识别问题，这就需要进一步加强语音识别技术的研究，提高准确度。
其次是对多语言、方言的支持。
在汽车导航系统中，驾驶者来自不同的地区，使用的语言和方言也各不相同。
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引言语音作为自然的人机接口，可以使车载导航系统实现更安全、更人性化的操作。
通过国内外车载导航系统的功能对比可知，支持语音交互是车载导航系统的一个发展趋势。
另外，市场信息服务公司Ｊ．Ｄ Ｐｏｗｅｒ ａｎｄ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ的调研数据也表明，５６％的消费者更倾向于选择声控的导航系统。
因此，开发车载语音导航系统是很有意义的。
目前，国内已经具备开发车载语音导航系统的技术基础，特别是文语转换ＴＴＳ技术和基于中小词汇量的语音命令识别技术已经达到比较实用的程度。
本文在课题组的车载导航系统和国内两款语音引擎的基础上，开发了一套支持语音交互的车载导航系统。
车载语音导航系统结构车载语音导航系统从功能上分为车载导航和导航语音交互两方面。
其中车载导航功能包括ＧＰＳ卫星导航定位、电子地图浏览查询、智能的路径规划、车辆地理位置和速度等导航信息的实时显示；导航语音交互功能分为语音操作和语音提示两部分。
在系统的设计中，根据人机交互的需求，设计语音导航系统的硬件框架如图１所示。
语音导航系统和用户之间的人机交互接口由触摸屏、按钮、话筒、显示屏和扩音器等五个交互设备组成。
该硬件框架可实现常规的手动交互方式，也可以实现语音交互方式。
整个系统划分为三个子系统：导航子系统、语音识别子系统和语音合成子系统，各子系统间通过接口进行通信，协调完成语音导航任务。
车载导航人机语音交互系统对话模式设计导航系统的状态转换网络整个导航系统是一个复杂的人机交互系车载导航人机语音交互系统的实现Design and Implementation of Human-machine Speech Interaction in Vehicle Navigation 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 刘旺 杨殿阁 连小珉摘要：支持语音交互是车载导航系统的一个发展趋势。
本文讨论了车载导航系统人机语音交互的实现方法，包括对话模式、关键词识别、语音控制命令、名称识别、语音合成。
试验结果证明，系统能满足车载导航人机语音交互的要求。
关键词：车载语音导航；人机语音交互；语音识别；语音合成图１ 语音导航系统的硬件框架图２ 导航系统的状态转换网络统，为便于语音交互对话模式的设计，首先对系统作状态划分，然后从人机交互的角度描述整个系统的状态转换网络。
将系统划分为地图浏览、功能选择等六个功能状态和一个退出状态。
图２描述了这些状态之间的状态转换网络。
图中的节点代表系统的各个状态，带箭头的连线代表从源状态到目标状态的转换。
状态转换网络接收用户的操作作为驱动事件，完成从一个状态到另一状态的转换，网络中的一条路径便代表着特定的交互过程。
导航系统各状态节点对话模式设计为便于描述各状态节点内部的对话模式，将状态节点按图２所示编号为Ｓ１￣Ｓ７，用Ｔｍｎ表示状态节点Ｓｍ到状态节点Ｓｎ的转换。
另外，借鉴状态流ｓｔａｔｅｆｌｏｗ模型的表示方法，提出用于描述车载导航人机语音交互系统中的对话模型。
重新定义转换的描述方式，用四个属性来描述状态节点内的一次转换：Ｔ＝｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝ （１）其中，ｔ用于表示一个转换，Ｐ１￣Ｐ４为转换的属性：Ｐ１为语音事件；Ｐ２为语音输出；Ｐ３为附加条件；Ｐ４为转换动作。
这样，一个转换ｔ便描述了一次对话中用户的语音输入、系统的语音输出、对话受到的限制条件以及系统执行的动作。
以地图浏览状态为例，说明对话模式设计的过程。
地图浏览状态由两个互斥的子状态组成：地图漫游状态和车辆引导状态（参见图２）。
这两种子状态的人机交互大部分相同，所以将二者统一划分在地图浏览状态下。
对于区分对待这两个子状态的交互过程，可以通过附加条件来判断当前子状态，再作不同的处理。
地图浏览状态节点的对话模式设计如图３所示。
人机语音交互系统的实现语音控制命令的实现语音控制命令的实现方案如图４所示。
图中左边方框代表整个语音导航系统对话模式的状态转换网络ＳＴＮ。
根据对话模式的设计，将系统分为地图浏览状态、功能选择状态、路径规划状态等７个状态节点，每个状态节点内部均存在各自的语音对话模式，对话模式由若干内部转换组成。
因此，整个语音导航系统是一个两层结构的状态转换网络，其内部转换由语音事件驱动。
语音事件由导航子系统的接口模块根据语音识别子系统发送的用户意图而产生。
语音控制命令的实现过程分为以下四个步骤：语音识别引擎根据当前命令词表识别用户语音，得到识别结果。
管理窗口获取到识别结果，通过查询“识别词－控制命令”映射，得到识别结果对应的控制命令，并将控制命令作为用户意图发送至导航子系统的接口模块。
接口模块响应用户意图，通过语音事件改变语音导航系统的状态。
接口模块根据语音导航系统的状态判断是否需要更改当前命令词表，若需要则通过管理窗口更改当前命令词表。
ＰＯＩ名称的识别方法识别子系统除了要识别控制命令以外，还需要识别ＰＯＩ（兴趣点、标志点）名称。
ＰＯＩ名称识别与控制命令识别最大的区别在于其候选集合在规模上的差异。
在本系统中，进行控制命令识别时候选集合的规模最大约为３０个，但进行ＰＯＩ名称识别时，以所用的北京电子地图为例，其ＰＯＩ点的个数为２０，１７２个，此时其候选集合的规模比控制命令识别时大几个数量级。
利用命令词识别引擎进行识别时，必须为引图４ 语音控制命令的实现设计方案框图图３ 地图浏览状态的对话模式.....擎提供一个当前词表，需要先将候选集合中的词条转化为词表，才能真正地进行识别。
同时，基于中小词表的ＡＳＲ识别引擎不能生成规模达２万多的词表，所以对于ＰＯＩ名称识别，采取了不同于控制命令识别的方案。
在对控制命令进行识别时，因为候选集合可以用一个词表来表示，采取了在线识别的方法。
而对ＰＯＩ名称进行识别时，单个词表无法容纳所有的ＰＯＩ名称，由此提出了利用识别引擎离线识别功能的离线遍历识别方案。
该方案利用多个词表来描述整个候选集合。
实现的具体流程如图５所示。
该方案将候选ＰＯＩ集合划分为ｎ个子集，并生成各子集的词表，然后以各词表为当前词表进行离线识别，并将这些局部的识别结果汇总形成一个临时词表，最后在这个临时词表中进行识别，得出全局的最优识别结果。
该过程遍历了各个子集，相当于在整个候选集合中匹配出最优识别结果，所以识别正确率得到了保证。
同时由于识别次数的增加，导致识别时间相应地变长。
导航系统语音提示的实现方案导航系统的语音提示由专门的语音合成子系统完成。
将语音提示的实现过程分为提出请求和执行请求两步。
请求的提出方和执行方构成客户／服务器（Ｃ／Ｓ）模型，其中，语音合成子系统充当服务器。
由于语音合成引擎通常不能同时输出多线合成的语音，所以会遇到请求冲突的情况。
发生请求冲突时，最直接的处理策略是：中止正在进行的合成转而进行下一个合成，或者维持正在进行的合成而忽略新的合成请求。
为此在语音合成子系统中设计了管理模块用于决定发生合成冲突时的处理方式。
对于语音合成子系统，合成请求的提出是一个随机事件，将这类随机事件记为Ｑｉ。
每个合成请求Ｑｉ都具有优先级的属性，其优先级的高低取决于请求的提示信息的重要程度，见表１。
管理模块的处理流程见图６。
如果下一请求Ｑｉ＋１的优先级高于当前请求Ｑｉ，则优先合成Ｑｉ＋１。
车载语音导航系统的试验验证图７为本文的车载语音导航系统的实物照片。
对本系统进行了语音导航的验证试验，通过语音交互完成了表２中所示的车载导航功能。
试验表明，系统的状态能够完全正确地按照设计的对话模式进行转换，并能正确完成各种导航功能的人机对话过程；同时，系统的语音提示也能正确工作。
另外测试了系统正确响应语音控制命令的能力。
测试中，用清晰平稳的语音，对地图浏图５ 离线遍历识别ＰＩＯ名称的流程图６ 合成子系统优先级管理程序流程表１ 提示信息的优先级设置表２ 语音交互功能的测试项目图７ 车载语音导航系统览状态所有语音控制命令的４９个识别词进行了测试，共测试４９×３＝１４７次，成功１３２次，失败１５次，成功率为８９．８％。
可见，系统语音控制命令的有效性较好。
在海量ＰＯＩ名称识别的试验中，对字数为２至１０的ＰＯＩ名称进行了测试。
对于每一长度的ＰＯＩ名称，分别取１０个进行测试。
其中每个ＰＯＩ名称最多做两次测试，当且仅当第一次测试失败才继续第二次测试。
试验结果如表３所示。
可见，离线遍历识别方案的一次识别正确率为８６．７％，二次识别正确率为９３．３％。
其正确识别的平均耗时为６．１ｓ至１０．４ｓ之间，按ＰＯＩ名称的字数统计分布计算加权的平均耗时为８．３ｓ。
以上数据说明，该方案能够利用小词汇量的关键词识别引擎实现大词汇量ＰＯＩ名称的识别，并且获得了满意的识别正确率，但是耗时较长。
表３ 离线遍历识别方案的试验结果结语本文主要完成了车载导航人机语音交互系统的设计和实现，并在实验室环境中对系统进行了实验验证。
证明利用合成的语音，可以实现丰富灵活的语音提示，使用户可以在不分散过多精力的前提下使用导航系统。
进一步的工作是提高识别正确率和降低正确识别的平均耗时。
参考文献：１． 丁捷． 车载ＧＰＳ自主导航方法的研究：［硕士学位论文］ ． 北京：清华大学汽车工程系，２００３２． 孟祥旭，李学庆． 人机交互技术—原理与应用．北京：清华大学出版社，２００４． １３１￣１３６３． 刘加，刘润生． 语音识别技术． 北京：清华大学电子工程系，２００１Ｈａｒｔｉｎｇ公司全球业务。