作为代表未来科技发展趋势的物联网，随着产业链的不断完善，落地应用越来越多，尤其是面向消费者市场的智能家居，已成为物联网时代的风口，全球智能家居市场高达万亿。
智能家居产品最早从智能电视开始，当时的厂商尝试将语音交互功能嵌入到电视或机顶盒里。经过几年的发展，到现在，语音功能已逐渐成为电视的标配。
从2017年开始，以智能音箱为代表的家居单品开始爆发式增长，智能音箱更是百箱大战，亚马逊、Google、百度、阿里、腾讯、小米、讯飞、联想等一大批企业都参与其中，智能音箱可以与用户交流、播放音乐甚至网购。随着各类智能家居产品的增多，亚马逊、百度等人工智能巨头纷纷在搭建统一平台，以语音为入口，连接各种智能家居设备。
传统电器厂商也开始在传统电器上赋予人工智能，智能空调、智能油烟机、智能冰箱、智能台灯都在如火如荼的研制。
针对庞大的儿童消费市场，智能手表、故事机、机器人等儿童智能产品也越来越受欢迎。
可以说，智能家居产品应用已经进入跑马圈地、深入千家万户的阶段，它以超前的生活理念逐步影响着我们每一个人。
智能家居产品的技术挑战
智能家居产品最主要的特点是语音交互，解放用户的双手，通过最自然的语音进行交互。可以说，语音识别技术是智能家居产品的直接推动者。
在智能家居产品以前，语音识别技术主要用于手机。那么手机和智能家居产品里的语音识别技术有什么差异吗？
普通话语音识别在手机上已取得了很高的准确率，但在从手机过渡到智能家居产品的过程中，原有语音识别技术的准确率有显著下降。
首先，说话人离智能家居产品的距离比使用手机时更远，会带来远场语音问题，包括噪音、混响等。
其次，智能家居产品的用户有相当一部分比例是儿童，不像手机用户以成人为主。儿童和成人的声音有明显差异，导致儿童的语音识别率偏低。
然后，听歌看片时因为有大量英文歌曲和人名，用户说话会有中英夹杂的情况。比起纯中文来说，中英夹杂的语音识别率更低。
以上都会对智能家居产品带来语音识别上的困难。解决这些困难，背后需要更有针对性的大量语音数据来供计算机学习。
数据助力智能家居产品
数据堂研制的语音数据，可以更好的助力智能家居产品应用落地。
首先，针对远场语音，数据堂研制了1000小时的远场家居语音数据，考虑到不同智能家居产品的麦克风特点，数据堂精心设计了一套涵盖线型、环型、2麦、4麦、6麦、8麦等常用组合的麦克风阵列，说话人距离覆盖0.5m、1m、3m、5m等不同距离，录音语料上覆盖各种智能家居设备的指令、语音交互句子、常用唤醒词，可以最大程度的贴合各类智能家居产品的实际场景。
6麦环形阵列示意图
其次，针对儿童用户，数据堂研制了3000小时的儿童语音数据，录音语料覆盖儿童读物、语音助手类交互文本、家居控制命令，可以满足故事机、智能音箱等儿童使用的智能家居产品的场景需求。
然后，针对中英夹杂情况，数据堂研制了1000小时的中英混读语音数据，录音语料覆盖日常口语、智能设备交互，涉及音乐、娱乐、出行、生活、体育等十多个领域，可满足智能音箱、智能电视等有中英夹杂情形的智能家居产品的场景需求。
以上数据，数据堂和每位采集对象都签署了数据授权协议。
结语
智能家居行业已经进入快速发展期，语音成为智能家居产品的主要入口，智能家居场景对语音识别技术提出了更高的挑战。在各种类型智能家居产品的背后，数据是幕后功臣。
