本文结合参与的项目，将语音交互设计的发展、特征、流程、设计方法和大家进行分享。

随着移动智能终端和云计算的快速发展，人工智能的浪潮正在悄然颠覆着我们生活的点点滴滴，VUI（Voice User Interface，语音用户界面）作为一个新的领域也在快速发展，并对用户体验提出了更多关于语言学、情感塑造、逻辑搭建等方面的新要求。

本文结合参与的项目，将语音交互设计的发展、特征、流程、设计方法和大家进行分享。

一、VUI的发展

那么首先来说一下，在原有 GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）如此丰富的情况下，为什么要新增加一种交互方式呢？

它们两者之间最大的差异就是：输入方式不同。

最显著特性就是「解放了双手」，在获取我们关注的信息时，可以用最自然的语言进行沟通，眼睛和手可以同时处理其他的事情。

1. VUI的第一个时期

20世纪90年代，诞生了第一个可行的、非特定的（每个人都可以对他说话）的语音识别系统，交互式语音应答（Interactive Voice Response，IVR）系统的出现代表了 VUI 的第一个重要时期。

人通过电话线路进行交互并执行任务，如机票预订、银行转帐、业务查询等。相信大家都用12306电话订票订过火车票，我们通过输入数字命令，与系统进行语音交互。

它的主要特点如下：

• 优点：擅长识别和播报长字符。
• 缺点：用户很少有机会暂停系统，系统占主动地位。

回想一下那个过程，我们必须不断地与系统进行交互，如果中间出现错误，只能挂断重来，因此整个交互过程会容易让用户处在谨慎、局促的状态下。

2. VUI的第二个时期

我们现在所处第二时期的初期，目前很多像 siri、Google 这类集成了视觉和语音信息的 APP，以及 Amazon Echo 这类纯语音的设计产品，逐步发展并成为主流。

二、VUI与GUI相比的优势与劣势

以目前我们TXD团队沉淀的 GUI 设计原则为检验标准，进行横向切割，纵向对比 VUI 的优势劣势。

1. 主要的优势

2. 主要的劣势

因此，通过对比我们发现：GUI 在清晰、高效、通用方面更具优势，这也恰恰是人们获取信息的关键，能够准确给用户提供帮助，且具有很好的延展性和通用性，相对于「一问一答」点状获取信息的方式，更为高效。

VUI 则是设计所要追求的一种最自然、最亲切的交互方式，是「带有情感、温度的交互体验」，真正的从用户角度出发。

从我个人角度来看，在目前技术发展的阶段，VUI 更多是一种辅助，至少短时间内不会完全取代 GUI。

三、设计流程

日常设计工作中，大家都会按照一定的设计流程开展工作，通用的流程一般有：探索调研 > 分析聚焦 > 设计策略 > 测试验证。

同样，这个流程可以复用到语音交互设计中，只是设计对象的媒介和我们产出的设计原型发生了改变，但我们发现问题、解决问题的思路应该是类似且可复用的。

具体的设计流程与环节如下图：

1. 探索调研

（1）明确需求

笔者所参与的项目是「公司机房服务的工业机器人」 的语音设计，这类产品的功能比家用设备的更为强大，除了语音外，它支持：行走、人脸识别、任务解析、数据采集等，同时场景也更为复杂。

首先机房环境声音嘈杂、环境复杂；它的性质又决定对人员的安全要求极高，需要准确的识别与判断，这些在了解需求阶段是必须明确的环节。

机器人的主要功能就是辅助参观人员、维修人员、驻场工程师更好的完成机房工作，实现机房业务管理智能化，提高运维管理效率和准确率。那么作为体验设计方，则是通过各场景、各环节的体验设计，让人与机器人、与系统的交互高效、自然、流畅，让智能化的机房日常运维管理更加完善。

（2）了解业务场景及目标用户

不同的场景，意味着用户不同的需求和目的，对语音交互的要求也不相同。下面就针对机房环境进行场景分析与设计难点的介绍。

通过团队的调研，收集到在整个数据中心有5类用户，其中会进入机房与机器人直接发生交互的主要有三类：访客、厂商、数据中心驻场。

（3）技术水平

硬件。目前的语音产品包括：纯语音（天猫精灵）和语音及界面结合（iphone 的 siri）两种配置。

在设计之初，我们需要了解语音产品的基本硬件配置，这其中也包括麦克风、摄像头、听筒、设备联网程度等，因为，产品的配置会影响我们后期的设计策略与体验。

例如：问语音产品：「世界十大旅游胜地都是哪些？中国56个名族都有什么？」，即便语音助手可以准确的告诉我们答案，但无疑是一个沉重的认知与记忆负担，如果配合屏幕来显示，情况会好很多。

最好的人机交互形式是混合型的，即 GUI+VUI。（图像交互+语音交互）如图 echo show，如果你所设计的是纯语音产品，那么在设计时则需要考虑更多的引导、容错、提示等。

本次项目中所涉及的机器人不带显示屏幕，并且语音不联网，这就意味着所有对话都需要提前预设好，设计师需要根据可能出现的情况，将对话内容完善，并且做必要引导，让用户按照系统期望的流程进行，确保工作顺利、安全的开展。

如下图：通过设计去尽量规避机器人硬件的缺陷，减少「答非所问」的错误发生率和用户回答的发散，提高语音交互流程的顺畅。

算法。算法方面，则需要通过机器「深度学习」，不断完善语音识别、语音理解及语音合成的水平。

目前，语音识别方面还面临很多技术挑战，如：

• 噪音：恒定噪音（公路上、机房中） 和突发噪音（突然异常大声）。
• 多人讲话：多人讲话，设备能否识别其中一条信息；同样多设备时，如何辨别自己的主人在说话。
• 儿童：儿童说话逻辑性较弱，容易出现口吃、长时间停顿等现象。
• 短句：「是」、「不」这种短句提供的数据信息较少，会造成识别率低。
• 多音字：比如人名，同样的音会有多种书写文字「清」「轻」，会影响语音识别的准确性。

更多关于机器人「深度学习」的内容大家可以自行了解，这里不展开讨论。

2. 分析聚焦

具体在分析聚焦阶段，围绕与机器人相关的机房工作人员，洞察并提升他们在工作中的服务体验，确保顺畅、安全、高效的工作流程。

（1）用户画像

针对定位的三类用户，我们通过问卷，进⾏用户访谈，旨在了解各个不同角⾊的用户他们工作的内容、需求，以及有哪些痛点可以抽取出来由机器人替代。

共计访问10位用户，包含各个角色。访问之后，我们对用户访谈的结果进行整理，在此基础上，完成用户角色建模。

以驻场工程师为例，具体的用户角色卡如下图所示：

根据用户画像和调研中收集的问题进行聚类分析，得到用户诉求，即对机器人应用场景下的机房服务的「服务主张」，围绕「安全」、「规范」、「高效」三个方面。这三个机房服务的体验目标，也是作为后续机器人语音设计所要达到的基本要求。

（2）体验地图

与机器人交互的环节涉及到线上、线下，从线上任务的提交到线下与机器人真实交互，再到过程中机器人收集信息的回传，整个闭环链路构成机房机器人服务体验的核心。

以其中导览场景为例，介绍整体流程，线上的主要触点：任务申请 > 任务生成 > 任务确认 > 任务存档；线下的主要触点：任务下发 > 机器人唤醒及用户身份验证 > 任务执行 > 任务结束。

具体的触点详情及语音流程见下图：

经过体验地图的梳理与流程规划，去构建合理、有序的流程，在任务执行过程中保证人机交互「自然、亲切、可靠」的体验。在语音交互设计中也会利用适当的引导与必要的提示，以更自然的方式消除异常时的尴尬，快速做到工作衔接。

3. 设计策略

（1）定义角色人格

VUI 产品是一个虚拟的人与用户直接沟通，因此，沟通对象的语气风格、性格等则是用户接触的第一感受，为了提升真实性，定义一个符合自己产品调性的角色至关重要，也是着手真正语音设计的第一步。

这里的角色，是通过应用程序的语音及语言选择，塑造一个符合品牌服务特征，并且具有人格或心理的形象。

角色人格包含：

• 公司所传达的态度；
• 产品的个性特征；
• 期望别人如何看待它。

在设计时，我们可以用「真实的人物」来定义声音特征与沟通基调，分析、了解真实人物模型的个性特征。例如：儿童早教类语音产品，可以以大家熟知的「金龟子」为人格原型进行定义，沟通中模仿她的语气、用词，让儿童感到亲切并符合服务对象的特征喜好。

但这里值得注意的是，现在很多语音助手支持语音选择，如男声、女声、少年等。我们要知道，「改变声音的同时，就意味着换了不同的人格」，他们的语音交互特征、形式等应该发生相应变化。

（2）语音交互设计

语音设计的原型更像是「剧本设计」，需要考虑在哪个场景下，包含什么角色、他们如何对话、如何过度衔接、具体的语言如何等。如下图：就是在此次项目中输出的语音设计原型，具体内容涉及到信息隐私，这里就不展开了。但是整个语音交互脚本中，对场景、角色、对话脚本备注图例、脚本正文等都做了明确定义与设计。

（3）语音交互引导

在设计语音脚本内容时，需要特别考虑 VUI 与人对话过程的语言衔接、对话内容的顺畅，并且能够自然的完成设想的任务。例如：当询问用户信息时，最好给出一些示例，而不是说明。

以下两句话大家可以明显感受到体验的差异，对于用户来说，参照示例填写信息，比理解一个通用指令更加容易。

• 「请告诉我你的出生日期，如2017年12月12日」；
• 「请告诉我你的出生日期，包括年月日」；

（4）语音交互反馈

在 GUI 界面中，「确认反馈」随处可见，点击一个按钮、进行一个编辑操作，设计师会设计不同重要程度的交互反馈；在 VUI 中，同样有不同程度的「确认反馈」，本文主要将他们分为三种：显性确认、隐形确认、视觉确认。

（5）语音交互异常处理

语音可能存在的异常情况主要有以下四种：

1. 未检测到语音 （明确告诉用户「我没听清」）；
2. 检测到语音，但没有识别（「我不明白你的意思」）；
3. 语音被正确识别，但系统无法处理（「出现异常」）；
4. 部分语音识别错误（答非所问）。

在设计中，我们可以按照不同的异常情况，设计多种播报脚本，提高产品容错性，缓解异常时候的尴尬，在此例举些常见的用户语音输入错误的回答，如下图。

4. 测试验证

（1）语音原型测试

以项目中团队采用的两种脚本测试方式为例，分别是：剧本朗读和语音转换工具。通过剧本朗读，体验对话的流畅程度，确认是否存在对话呆板、重复、不自然的情况；通过文字转语音工具，如QQ语音转化，可以较真实的感受机器将对话说出来的效果。

（2）设备测试调优

设计交付后，功能开发完成，进入语音设备可运行阶段，这时系统具备测试功能。

测试调优的方法同样给大家列举两个：

• 一是可以通过开发、设计人员，进行实际人机测试，了解语音功能是否稳定、任务完成率如何、整个体验流程是否自然顺畅；
• 二是可以通过用户观察的方法进行调研，找到符合特征的目标测试用户，利用机房的监控摄像头，观察「自然状态下」的用户如何工作，这样不会干扰用户，更贴近真实的使用情景。

四、总结

语音交互设计仅靠书本上的知识是不够的，需要设计师在实际项目中不断的探索与学习，除了要像 GUI 了解需求、业务场景、目标用户以外，还要了解语音设备的技术水平、设备配置等，从而有的放矢的展开设计。

以上是笔者首次接触语音交互设计的设计经过，对 VUI 设计中的知识点、流程、方法进行的总结，仍有很多不全面之处，后续随着项目的迭代和设计的深入，逐步去完善体验，总结沉淀。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议