摘要
随着人工智能和物联网技术的飞速发展，智能设备在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
语音作为一种自然、便捷的交互方式，被广泛应用于智能设备的人机交互场景。
语音感知信号相似性度量是智能设备语音交互的核心技术之一，其性能直接影响着语音识别、说话人识别、语音情感识别等语音交互应用的效果。
本文围绕智能设备语音感知信号相似性度量这一主题展开研究，首先介绍了语音感知信号相似性度量的基本概念、研究意义和挑战；其次，对基于距离、基于统计模型和基于深度学习的语音相似性度量方法进行了综述和分析，并总结了各种方法的优缺点；然后，重点探讨了面向智能设备的语音感知信号相似性度量方法，包括噪声环境下的鲁棒性分析、不同说话人语音相似性度量以及多设备语音信号差异性分析；最后，对智能设备语音感知信号相似性度量未来的研究方向进行了展望。
关键词：语音感知信号；相似性度量；智能设备；语音交互；深度学习
近年来，人工智能技术取得了突破性进展，推动着智能设备的快速发展和普及。
语音作为人类最自然、便捷的交流方式，被广泛应用于智能手机、智能音箱、智能家居等各种智能设备，为人们的生活带来了极大的便利。
语音交互技术的核心在于准确地理解用户的语音指令，而语音感知信号相似性度量是实现语音指令理解的关键技术之一，其作用在于判断不同语音片段之间的相似程度，为后续的语音识别、说话人识别、语音情感识别等任务提供基础。
语音感知信号相似性度量是指利用计算机算法计算两段语音信号之间相似程度的过程。
在智能设备语音交互场景中，语音感知信号相似性度量技术可以应用于以下方面：
语音唤醒：通过计算用户语音指令与预设唤醒词的相似度，判断用户是否唤醒了设备。
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