人工智能和语音识别技术在新闻采访和访谈中的应用

王晓雪

（中国石油报社，北京 100011）

0 引言

随着技术的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和语音识别技术在新闻行业发挥越来越重要的作用。尤其是新闻采访和访谈，相较过去，不仅效率有了极大的提高，而且质量得到了大幅提升。AI 和语音识别技术的应用，拓宽了新闻采访和访谈的工作边界，让新闻采访和访谈更加智慧化。

1 人工智能与语音识别技术概述

AI 指机器学习、深度学习、自然语言处理及计算机视觉等一系列技术和算法的综合应用。通过这些技术和算法，计算机可以模拟人类的智能行为。语音识别技术指将人类语音转换为计算机可处理的文本形式的技术，是自然语言处理的重要组成部分。

2 AI 和语音识别技术在新闻采访和访谈中应用的优势

AI 和语音识别技术在新闻采访和访谈中应用的优势主要体现在4 个方面。第一，提高效率，可以实现实时语音转写和文本摘要，大大提高了采访和访谈的效率。第二，增加可访问性，可以帮助听觉障碍人士通过文字转写来获取访谈内容，从而增加他们对新闻报道的了解和参与。第三，降低成本，可以替代繁重的人工工作，以此降低人力成本[1]。第四，数据挖掘和分析，可以发现隐藏的模式、趋势，能更好地了解受众需求，提供更加精准和个性化的新闻报道[2]。

3 AI 和语音识别技术在新闻采访和访谈中的应用

AI 和语音识别技术在新闻采访和访谈中的关键应用主要是指智能问答和交互系统，主要采用了语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习算法等技术，作用是使人与机器通过提问、回答、互动的方式进行信息交流和沟通。文章后续将基于智能问答和交互系统，分别对3 种技术在新闻采访和访谈中的应用进行阐述。智能问答和交互系统的实现过程如图1 所示。

图1 智能问答和交互系统的实现过程流程图

3.1 语音识别技术在新闻采访中的应用

3.1.1 语音识别技术的基本原理

语音识别技术的基本工作过程主要有6个步骤。第一，音频录制。首先使用麦克风或其他音频设备录制待识别的语音，将语音信号转化为数字音频数据。第二，预处理。对录制的语音信号进行预处理，主要是针对语音信号进行去噪、增强等操作，通过这些操作提高识别的准确性。第三，特征提取。根据语音信号的时域和频域特征，通过梅尔频率倒谱系数、线性预测编码等方法提取出能够表征语音的特征向量。第四，声学模型训练。将特征向量与对应的文本标注进行配对，并构建训练数据集。然后对声学模型进行训练，学习语音特征与文本之间的关联。第五，语音识别。将待识别的语音信号进行预处理和特征提取，通过声学模型将特征向量映射为概率分布序列。使用语言模型计算各个可能的文本序列的概率，并通过搜索算法找到最有可能的文本序列作为识别结果。第六，后期处理。主要针对语音识别结果进行错误修正、断句分词等操作。

3.1.2 语音识别技术在新闻采访中的具体应用

在新闻采访中，智能问答和交互系统是当前十分新颖的应用，语音识别技术在该应用中的作用十分关键。在新闻采访智能问答和交互系统的使用过程中，语音识别技术主要支持语音提问，用户可以通过语音向智能系统提出问题，无须输入文字，方便快捷。同时支持语音回答，智能系统可以通过语音生成技术将回答转化为语音，以口头形式回复用户的问题。语音识别技术还可以实现多轮对话，用户可以通过语音进行连续的提问和回答，实现更自然、流畅的交互体验。语音识别技术还可以通过用户发出的语音指令来控制智能系统的操作，如播放音乐、调整音量、发送消息等。除此之外，该系统能通过语音识别技术根据用户的语音指令和回答内容，提供个性化的服务和建议，如推荐电影、点播音乐等。在新闻采访过程中，语音识别技术可以分析用户的语音特征，识别情感状态，并据此进行相应的回应或建议，改善用户体验。

3.2 自然语言处理技术在新闻访谈中的应用

3.2.1 自然语言处理技术的基本原理

自然语言处理技术的基本工作原理主要分为基础任务、复杂任务两类。基础任务主要包括分词、词性标注及句法分析3 个功能。分词主要是将文本划分为单个的词或标记，形成词汇单位；词性标注主要是确定每个词在上下文中的词性，句法分析主要是确定句子中各个词之间的语法关系。复杂任务主要包括语义分析、情感分析、实体关系抽取、机器翻译及文本生成这5 个功能。语义分析指理解句子的意义和语义关系，情感分析指识别文本中的情感倾向，如正面、负面、中性等；实体关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，机器翻译指基于相关模型或语言资料库的训练，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本[3]。

3.2.2 自然语言处理技术在新闻访谈中的具体应用

在新闻访谈中，自然语言处理技术同样是智能问答和交互系统的关键技术。在智能问答和交互过程中，自然语言处理技术能够帮助系统理解被采访者的问题，并识别其中的语义和意图，有助于更好地理解被采访者的观点和立场，推动对话的深入交流。自然语言处理技术可以实现在采访过程中抽取关键信息，进行总结，大大提高了采访过程的效率。自然语言处理技术还可以进行情感分析。这里的情感分析与语音识别的情感分析存在区别。自然语言处理是将被采访者的语音转变成文字，通过文字进行情感分析，有助于探测被采访者回答中的情感倾向，了解其态度和情绪。除此之外，自然语言处理技术可以对采访过程的语音进行实时翻译，并生成相关的字幕，辅助在采访过程中进行针对性提问。

3.3 机器学习算法在新闻采访和访谈中的应用

3.3.1 机器学习算法的基本原理

机器学习算法的基本工作主要分为5 个步骤。第一，数据收集和预处理，收集和准备用于训练算法的数据。第二，特征选择和提取。在机器学习中，数据通常包含多个特征或属性。特征选择和提取的目标是从原始数据中选择最相关的特征，或通过转换和组合特征来提取更有信息量的特征。第三，模型选择和训练。根据问题的性质和数据的特点，利用线性回归、决策树、支持向量机及神经网络等模型，通过训练数据对模型进行训练，使其能够正确预测或分类输入数据。第四，模型评估和调优。使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以了解其在未知数据上的性能表现。如果模型的性能不理想，可以通过调整模型的参数或改进特征工程等方式进行优化。第五，模型应用和预测。将模型应用于实际问题，给定新的输入数据，模型可以生成相应的预测结果或分类结果[4]。

3.3.2 机器学习算法在新闻采访和访谈中的具体应用

无论是在新闻采访还是访谈过程中，智能问答和交互系统的核心技术都是机器学习算法。机器学习算法通过大量的语言数据进行学习和训练，使得智能问答和交互系统可以快速、自动地回复用户的问题。这个回答不是简单的回答，而是经过语言模型深度学习、经过思考后的回答，最终通过语音识别技术把回答内容用语言表达出来。不仅如此，它也可以用于情感分析。这里的情感分析与语音识别技术、自然语言处理技术的情感分析不同，智能问答和交互系统可以根据被采访者的态度和情绪，及时、智能地调整沟通提问的方式，提出的问题也会变得更加深入[5]。

4 成功案例展示

2019 年两会期间，中国日报社联合百度公司开发了一款名为“智能记者”的AI 机器人，可以通过语音识别、自然语言处理和智能问答等技术，实现对代表的自动采访。“智能记者”可以自动化地提问、记录、生成文本和摘要等，大大减轻了记者的工作负担，节省了采访时间。

5 未来展望及发展方向

AI 和语音识别技术在新闻采访和访谈中的应用具有广阔的发展前景。未来的语音识别技术将更加注重理解和推断访谈内容的语义。它们将能够更准确地识别并理解说话者的意图、情感和上下文，从而提供更深入和全面的访谈结果。随着语音识别技术的广泛应用，隐私保护和安全性将成为关注的焦点，未来还将注重确保访谈内容的安全传输和存储，以及对用户个人信息的保护。AI 与语音识别技术在新闻采访和访谈中的应用在未来的发展具有潜力，将为新闻业带来更多创新和发展。

6 结语

随着AI 与语音识别技术的不断发展和进步，新闻采访和访谈将迎来更多创新应用。这些应用会使得新闻报道更加高效、准确和智能化，进一步推动新闻行业的智慧化发展。