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人机对话系统中若干关键问题研究的中期报告
首先，人机对话系统中的语音识别和语音合成技术是关键问题之一。语音识别负责将用户发出的语音转化为文字，而语音合成则负责将机器生成的文字转化为自然流畅的语音输出。目前，这两项技术已经有了很大的进步，但在一些特殊场景下，如语音嘈杂、口音等方面还存在一定的挑战。
其次，对话管理技术也是人机对话系统中的重要问题。对话管理的目标是将对话分成多个主题，并确定在每个主题中所需使用的对话策略。此外，对话管理还需要考虑到对话的上下文、用户的兴趣爱好等方面，以确保每次对话都能够满足用户的需求。
另外，人机对话系统中还需要考虑自然语言处理能力。自然语言处理负责将用户输入的自然语言转化为机器可以理解的表达形式，并通过这些表达形式与用户进行对话交互。在这个方面，还需要解决词汇表达的歧义和多样性问题，以便更准确地理解用户的意图。
最后，人机对话系统还需要考虑用户情感识别和反馈能力，以增强人机交互的体验。为此，需要开发相应的算法和技术来识别和反馈用户的情感状态，并根据其反馈调整对话策略和语音表达方式。
综上所述，人机对话系统中的若干关键问题包括语音识别和合成、对话管理、自然语言处理和情感识别。针对这些问题，需要进一步开展深入的研究和探索，以更好地实现人机间的自然对话交互。