深度学习在虚拟助手与智能家居中的应用案例与技术实现

一、虚拟助手领域的应用

1. 语音识别与语义理解

   • 技术实现：采用基于$P(y|x)={\prod }_{t=1}^{T}P(y_t|x)$的序列建模方法（如LSTM或Transformer），将语音信号转换为文本。
   • 案例：亚马逊Alexa通过端到端深度学习模型实现低延迟语音指令识别，支持多语言混合输入。
   • 代码示例（意图分类）：

     from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
     tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
     model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
     inputs = tokenizer("Turn on the lights", return_tensors="pt")
     outputs = model(**inputs)  # 输出意图类别概率分布
     

2. 对话生成与上下文管理

   • 技术核心：使用注意力机制（如$Attention$