本文作者涵柏是养老行业从业者，全文仅代表个人观点。

近日，"老人冒雨交社保被拒收事件"持续发酵，引发社会广泛关注。老人无助的表情看着让人心酸，有网友评论"科技进步不该丢下老年人"。

我国已步入老龄化社会，截止2019年底，全国60岁以上老人达到2.54亿，预计到2050年60岁以上老年人数量将达到5亿。伴随老龄化的进程，养老需求急剧增长，赛迪智库发布的《2019中国养老产业发展白皮书页》预计2021年我国养老市场规模将达到9.8万亿。面对如此庞大的市场，如何找到需求"痛点"，是每个企业需要思考的问题。

语音交互更适合老年人 市场缺乏细分产品

老年人感知能力逐渐退化，视力下降，学习、思考能力变弱，面对新事物时容易产生消极情绪和抗拒心理。大量老年人独居，身边常常连个说话的人都没有。语音交互的方式可以降低老年人使用科技产品的难度，而语音合成技术的成熟则可以完美模拟人声，缓解老年人的孤独寂寞。

计算机交互技术的发展经历了文本语言交互、图形交互的过程。随着AI语音技术的发展成熟，语音交互正在成为重要的发展方向。从2014年全球首款智能音箱产品上市至今已有6年时间，包括亚马逊、谷歌、苹果、阿里、小米、百度等国内外巨头纷纷布局。据《中国移动互联网发展报告(2020)》，2019年国内智能音箱市场规模达到46.33亿，增长310%。目前市场上比较为人熟知的产品和应用有苹果手机的智能语音助手SIRI，亚马逊的Echo智能音箱，阿里的天猫精灵等。遗憾的是，目前专门针对老年群体的语音交互产品还是空白。

语音交互如何更懂老年人 语料库是关键

语音交互中，主要有三个关键技术，语音识别、自然语言处理和语音合成。语音识别对用户的声音表达进行自动识别形成文本，自然语言处理（NLP）通过分析文本判断用户表达的意图，语音合成则将处理后的结果转化为自然语音，进行优化后合成声音，与用户完成交互。

而要精准识别用户声音、判断用户意图、合成各种"真实人声"，就需要通过AI技术对大量的语音语料进行深度学习。这一过程中，用词特点、讲话逻辑、音域等等很多因素，都会影响识别的精准度。因此语料库的重要性不言而喻。语料库是对大量真实语音进行搜集，经过分析和处理后形成的大规模电子文本库。语料库根据研究用途不同可以分很多类型。比如各种不同语种的语料库、新闻分类语料库、口语翻译语料库等等。

伴随深度学习神经网络技术的发展，语音交互逐步向细分场景延伸，这就需要建立不同群体的语料库，以提升智能产品的语音交互能力。群体语言的差异具有极为广泛的维度分布，比如儿童、成年人、老年人的语言语音各有特点，博士、本科、高中学历的人群分类，不同地域的人等等。老年人语言能力退化，说话往往逻辑不清、表达简单，收集老年人语料数据，进行专门的分析研究，语音交互才能更好的服务老年群体。

语音交互结合病理研究 辅助诊疗大有可为

对老年人语言语音的研究，除了能够提高语音交互的体验之外，还有更多有价值的应用方向。临床医学发现，在身体疾病和语言退化之间，往往存在着某些关联。身体健康的老人，其语言表达往往更接近普通成年人，不会出现明显的语意不清等问题。而患有某些老年病的人，更容易出现口误、用词减少、逻辑混乱等情况。

通过建设老年人语料库，利用AI深度学习对老年人语言特征进行研究，利用神经网络等技术，将语言语音与常规病理分析等相结合，通过大量关联性建模研究，寻找语言退化和老年疾病之间的联系。利用这些研究成果开发一些方便易用的模型，可以在诊疗过程中为医生提供辅助工具，提升老年诊疗效果。

对普通人来说，语音交互可能只是锦上添花；而对孤独的老人而言，无异于雪中送炭。让AI惠及更多老人，是它最温暖的意义之一吧。