Android-AIUI技能设计技巧及处理策略总结

半年多一直在做机器人语音方向的应用，现在产品基本上稳定下来了，在语音交互的路上踩过不少坑，在这里记录分享一下。假设看到这篇文章的人对AIUI的基本概念包括实体、技能、语料、意图都已了解。

最开始的语音处理方案

讯飞MSC录音+本地NLP处理。

当时还不知道有AIUI这个东西，本地做了一个简陋的NLP处理的程序。大概思路和AIUI的技能处理一样，先把不同的问题分类并定好优先级，然后从返回的语音文本中提取出关键字，分析意图。再对相应的意图做处理。

这种方案满足了最初的演示需求，但是机器人的语音交互体验不好，必须使用固定的句式、只能回答固定的问题。演示圆满完成之后，公司要求着力做好这个项目。本来说有个demo就行的任务，变成了产品级的项目。于是就有了下面的方案。

真正可行的语音处理方案

MSC录音 + AIUI语义解析 +本地技能处理

既然是产品级的项目，开始研究要怎么做。在AIUI的官网中看到了有关AIUI的介绍，发现其处理思路和我之前做的几乎一样，但其丰富的问题库，优秀的语义解析设计比我的好多了。也就是说，我可以用AIUI这套处理实现之前所有的功能，还能做的更好。

AIUI的接入有一定的学习成本， 经过几个月的实践，总结一下AIUI的技能语料设计的内容。

1. AIUI的语料是全匹配的，比如你设计的语料是“你叫什么名字”，问法也必须是“你叫什么名字”才能识别出来。由于录音中可能会存在各种各样的杂音，要想识别“你叫什么名字××××××”（×表示任意字符）这种问题，需要使用AIUI的通配实体。

2. 如果终端的实体需要差异化配置，可以使用