近兩年彩電商場遇冷，而人工智能成為眾廠商尋求打破的著力點。上一年長虹推出全球首款人工智能電視后，海爾、海信、創維、TCL等老牌彩電廠商以及小米、樂視、暴風等互聯網企業，也相繼開端布局人工智能、大數據、云核算等范疇。
　　光芒電器售后維修網點經過前期的商場培養，人工智能電視現在停留在商場初級階段，大部分產品體現在語音辨認的粗淺交互階段。而更高階級的人工智能交互技能有待企業開發。
　　在此背景下，長虹近來又推出全球首款聲紋辨認人工智能電視——長虹CHiQ電視Q5K，并推出全球首個人工智能電視技能系統，將人工智能電視帶入3.0年代。
　　人工智能電視的更高階到來
　　以語音辨以為主的人工智能電視的呈現，在提高用戶交互式體會上現在仍存在一些問題，這包括：
　　可以感知到的智能與之前的智能電視并沒有顯著的提高；
　　許多語音功用不行實用，比方語音參加后對電視控制體會最顯著的提高只是在查找方面，其它大多都是可有可無的功用；
　　語音辨認精確率受外界要素影響大，由于在實際運用場景下不可控要素許多，比方方言、環境噪音、語速快慢等，都會對精確率造成必定的影響；
　　語義理解能力還有很大前進空間，比方問“孫麗演的電視劇”或許“上一年奧斯卡最佳影片”等，這時檢測的就是電視的語義理解能力，需求精準剖析和深化理解才能給出一個滿足的答案，技能要求較高，還有許多探究空間；
　　全程語音控制無法完結，常用的換臺操作仍然要依賴機頂盒的遙控器，語音功用又成了鋪排；
　　針對不同家庭成員的觀看習氣，仍然做不到“千人千面”的精確推送。
　　長虹Q5K聲紋辨認人工智能電視的呈現將終結上述這些用戶痛點問題。據悉，長虹運用I-vector技能為聲紋建模，一起憑借云核算渠道，樹立起每個家庭成員獨一無二的聲紋數據庫，可以在家庭運用環境中快速精準地完結家庭成員的身份辨認，辨認率超越90%。
　　據介紹，長虹聲紋辨認項目組在開發過程中遇到了不少困難，在項目初期，聲紋數據少是面對的首要困難之一，無法對樹立的模型進行有用的驗證及練習。而聲紋辨認算法需求在足夠多的練習數據的條件下，才可以精確地學習到不同說話人之間差異性。為此，項目組的每一個成員每天準時拿著遙控器，不斷的呼叫“長虹小白…我要看…我想看…”，一遍、兩遍…無數遍，日復一日地收集聲紋樣本。
　　有了足夠多的數據，聲紋辨認算法的規劃開端變得更為重要。此前項目組的技能堆集首要在圖像辨認范疇，并沒有語音相關范疇的經歷，因而算法的規劃尤為艱苦。項目組核心成員吳郢教授身在美國，每周都會守時兩次經過視頻會議和國內的項目組成員評論，經過三個月左右的盡力，總算完結了算法的規劃、服務器的布置，并成功交給。
　　人工智能電視需求在不斷學習中完結進化，需求接連運用一段時間才能使電視擁有“千人千面”的能力，然后將人工智能電視上升到更高階的層次。
　　據CHiQ電視產品司理陳科宇介紹，Q5K聲紋辨認在運用中，跟著數據的堆集，聲紋辨認模型將會主動更新，因而跟著用戶的運用時間添加，辨認率會越來越高，電視也會越來越懂你。經過聲紋辨認技能與內容檢索系統的結合，Q5K能完結“千人千面”的個性化視頻內容引薦。
　　布局下一代交互系統
　　在成功上市CHiQ人工智能的基礎上，長虹又從渠道、算法、協議等多個維度對人工智能電視技能做了完善、優化，然后推出職業首個人工智能電視技能系統。
　　陳科宇介紹，人工智能電視技能系統既包括硬件、算法，也包括數據渠道和媒體資源，硬件層面長虹CHiQ選用集成式陣列麥克風，完結5米范圍內的遠場語音收集，完結比方開關機、點播視頻、守時提示等功用。根據數萬個人物、獎項等標簽，13萬個語義關鍵詞詞條 ，能完結經過人物搜片、精準糾錯等含糊搜片，為用戶供給更流程的交互體會。
　　含糊搜片和精準糾錯關于交互體會十分重要，有時候用戶想看一個節目，但只記住錯誤的片名或許一個藝人的姓名，比方“達康書記”，系統會為用戶播映“人民的名義”;比方用戶說“北京碰到西雅圖”，系統可以主動糾錯為用戶播映“北京遇上西雅圖”。下降用戶運用的難度，用戶的承受度才會越高。
　　“雖然現在人工智能電視還不老練，但在大數據年代，智能電視的交互方法必定不是遙控器，必定會呈現新的形式，系統也不是安卓系統，而是下一代的交互系統。廠商應該積極主動擁抱未來�！蔽覈�電子視像職業協會副秘書長彭健鋒以為，下一代交互系統的布局對彩電廠商而言戰略意義重要。
　　長虹此時推出人工智能電視技能系統又走在了同行的前列。經濟學家管益忻以為，長虹以原創性技能，拓展了傳統彩電職業的商場運用鴻溝和商業開展空間，從頭界說電視在客廳場景下的功用和體會，這有望給全球彩電企業在傳統硬件、軟件、內容競賽系統外，拓荒全新的科技立異引擎，真實敞開國際彩電工業開展的新通路。