我盯著茶幾上那個拆得七零八落的智能音箱，感覺自己的腦子跟這些零件一樣——支離破碎，拚不回原樣。這玩意兒是小李團隊最新研發的“第三代智能語音助手”，據說能聽懂方言、識彆情緒、還能根據對話內容推薦音樂。可現在它躺在這兒，像條被解剖的魚，而我就是那個拿著手術刀卻不知道從哪下手的庸醫。
“爺爺，它死了嗎？”孫子趴在我腿邊，小心翼翼地問。
“沒死，”我歎氣，“就是...植物人狀態。”
事情的起因是上周三。小李興衝衝地抱著這個新樣品來找我，眼睛亮得像探照燈：“陸老師！我們突破了！您試試，現在它能聽懂咱們本地土話了！”
我試了試。用老家方言說了句“開燈”，音箱紋絲不動。小李趕緊解釋：“可能...可能您發音不太標準？”
我又試了句“今天天氣怎麼樣”，這次音箱有反應了——它開始播放《最炫民族風》，音量開到最大，震得茶幾上的茶杯都在跳舞。
小李的臉當場就綠了。小張趕緊掏出筆記本電腦調試，折騰了一下午，最後沮喪地說：“陸老師，算法可能有點問題...我們得拿回去改改。”
這一改就是一周。昨天小李打電話來，聲音蔫得像霜打的茄子：“陸老師，我們遇到瓶頸了。識彆準確率卡在百分之八十上不去，情緒判斷更是亂來，用戶說‘我很難過’，它給人家放《今天是個好日子》...”
於是今天，他們把這堆零件搬到了我家，說是“請陸老師幫忙會診”。我看著滿桌子的電路板、芯片、傳感器，頭大如鬥。我是搞管理出身的，懂點市場，懂點戰略，可這人工智能算法？那是另一個世界的事。
“陸老師，您看這兒。”小張指著主控芯片旁邊的一個小模塊，“這是我們新加的‘情感識彆傳感器’，能通過聲音的波動判斷用戶情緒。理論上是先進的，可實際效果...”
他接上電源，對著音箱說了句“我很生氣”，語氣故意加重。音箱沉默了三秒，然後一個甜美的女聲說：“檢測到您情緒低落，為您播放輕鬆音樂——”接著又開始放《最炫民族風》。
我差點笑出聲，趕緊忍住：“這...這是怎麼判斷的？”
“算法邏輯有問題。”小張推了推眼鏡，“我們把‘音量大’等同於‘情緒激動’，把‘語速快’等同於‘高興’...可實際上，人生氣時也可能音量小但語氣冷，高興時也可能語速慢但聲音輕...”
好家夥，聽著就複雜。我拿起那個“情感識彆傳感器”，翻來覆去地看。就是個小黑盒子，上麵有幾個小孔，看著平平無奇。
“這東西，原理是什麼？”我問。
“通過麥克風采集聲音，分析頻率、振幅、節奏這些參數，再跟情緒數據庫做匹配。”小張解釋得很專業，但我隻聽懂了一半。
孫子在旁邊玩零件，突然拿起一個小喇叭：“爺爺，這個像不像小蝸牛？”
我看著那個喇叭，忽然靈光一現：“小張，你們這個數據庫裡的‘情緒樣本’，是哪來的？”
“呃...是從公開的情感語音數據庫下載的，主要是英語和普通話的標準發音...”小張有點不好意思，“方言和帶口音的樣本比較少...”
我明白了。這就好比用北京話的教材去教一個廣東人說話，能對得上才怪。
“這樣，”我把零件歸攏到一起，“你們去找點真實的語音樣本。菜市場、公園、公交車站...去錄真實的人說話，高興的、生氣的、難過的，各種各樣的。”
小李眼睛一亮：“對啊！我們之前太依賴標準數據庫了！真實的語音才是最好的樣本！”
說乾就乾。接下來幾天，小李團隊化身“街頭錄音師”，拿著設備到處跑。我偶爾也跟著去，坐在公園長椅上，看他們怎麼跟大爺大媽套近乎。
最有意思的是在菜市場。小劉假裝買菜的，跟一個因為菜價太貴而抱怨的大媽聊了半天，偷偷錄下了她“憤怒”的語音。後來大媽發現他在錄音，不但沒生氣，反而來勁了：“小夥子，你是不是搞研究的？我跟你說，現在的菜價啊，真是氣得人肝疼！我年輕時候...”
最後大媽貢獻了長達二十分鐘的“情緒語音”，從憤怒到無奈到感慨，情緒層次豐富得能當教學案例。
樣本收集得差不多了，新的問題又來了：怎麼標注？哪些聲音算“高興”，哪些算“生氣”？團隊內部先吵起來了。
小張認為應該用算法自動標注，小李覺得該請專業心理學人士，小劉提議眾包——找網友來聽，投票決定。
三個人爭得麵紅耳赤，最後跑來找我評理。我聽完，問了一個問題：“你們這個產品，最後是誰用？”
“用戶啊。”三人異口同聲。
“那為什麼不直接問用戶？”我說，“做個簡單的測試程序，讓用戶自己標——聽到這句話，你感覺說話人是什麼情緒？高興就點笑臉，生氣就點生氣臉...”
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三個人麵麵相覷，然後幾乎同時掏出本子開始記。
“陸老師，您這思路太絕了！”小李激動地說，“讓用戶參與標注，既解決了標注問題，還能讓用戶有參與感！”
“還能收集更多數據！”小張補充，“用戶每標一次，都是在幫我們完善數據庫！”
方案定下來，團隊又忙活開了。我也沒閒著，把“老家夥導師團”裡懂技術的老夥計都叫來，開個“諸葛亮會”。
老王第一個發言：“要我說，你們搞得太複雜。什麼情緒識彆，老百姓用音箱，不就是圖個方便？能聽懂話，能辦好事，就夠了！”
老周不同意：“老王你這思想落伍了。現在講究的是用戶體驗，是情感共鳴！產品要有溫度！”