经过多年的逐步发展,语音交互的价值正逐渐走出单纯“交互方式”的狭隘理解,车载语音交互平台的时长争夺战近年来也慢慢进入白热化,各方企业都在想办法进入车联网市场,全球车载语音市场可以说是风云变幻。国际巨头例如亚马逊、Nuance、Google等,以及国内的知名厂商科大讯飞、百度、思必驰及云知声,都通过与全球各大巨头车企合作的方式,一起推动车载语音交互从传统的“命令式”、“自然式“向“主动对话式”全面升级。网约车是滴滴出行的最为重要的业务,网约车司机的体验与安全更是重中之重,针对网约车司机工作的一定特殊性以及相对于传统交互方式带给网约车司机的交互不流畅等交互痛点,本人对车载语音助手的部分功能进行了详细的需求分析以及完善的设计与实现:语音识别模块用于精准识别用户的需求并传输正确的识别结果到语义理解接口来保障用户的语音交互的顺畅进行;语音合成模块用于将机器反馈的文本通过个性化语音播放出来,本人主要负责调用语义理解的结果并根据业务反馈的逻辑使用已经集成的文语转换系统对用户给出相应的语音反馈;导航模块主要是利用语音交互实现路径规划、定位、地图缩放等基础功能;音乐模块主要是利用语音交互实现播放歌曲、收藏歌曲以及歌曲控制等音乐相关功能;信息查询模块主要是实现指定时间和指定地点的天气查询以及股票查询;行程中录音模块主要是利用车载语音助的相关功能进行企业安全合规的辅助功能。论文首先介绍了项目的来源与背景,并分析了车载语音助手的研究现状以及业界成熟案例,然后阐述了项目中使用的相关技术,包括MVP框架、Android系统架构、Android平台的数据存储等。其次论文在需求分析阶段进行各个功能点需求概述,并使用用例图的方式分析系统的功能性需求以及非功能性需求。后续在系统概要设计阶段分解项目模块,以及分析系统的技术架构以及数据结构。在系统的详细设计与实现阶段按模块并结合类图、时序图对各个功能点进行详细的说明,描述各个功能的内部逻辑并设计与实现了相关的功能。最后,论文对整个项目的今后可能的发展情况作出设想,以及对可进行改进的地方作出展望。目前此车载语音助手已正式上线,且上述功能能正常运行使用满足企业与客户需求,并在不断的完善优化。