這些傳統的聲學模型在語音識別領域仍然有著一席之地。所以，作為傳統聲學模型的，我們就簡單介紹下GMM和HMM模型。所謂高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯隨機變量的分布來擬合訓練數據（音頻特征）時形成的模型。原始的音頻數據經過短時傅里葉變換或者取倒譜后會變成特征序列，在忽略時序信息的條件下，這種序列非常適用于使用GMM進行建模。混合高斯分布的圖像。高斯混合分布如果一個連續隨機變量服從混合高斯分布，其概率密度函數形式為：GMM訓練通常采用EM算法來進行迭代優化，以求取GMM中的加權系數及各個高斯函數的均值與方差等參數。GMM作為一種基于傅里...

Bothlent語音智能識別作為一種先進的語音識別技術，以其高效、準確和便捷的特點，正在改變著人們的生活方式和工作方式。Bothlent語音智能識別技術在各個領域都有廣泛的應用。首先，在智能助理領域，Bothlent可以實現語音控制、語音搜索和語音交互等功能，為用戶提供更加便捷的操作方式。其次，在教育領域，Bothlent可以用于語音教學、語音評測和語音翻譯等方面，提升學習效果和教學質量。此外，Bothlent還可以應用于醫療、金融、物流等行業，實現語音識別、語音轉寫和語音分析等功能，提高工作效率和服務質量。客戶可以在智能手機上無縫、安全地輸入或查看信息，以提高通話的準確性和安全性。安徽新一代...

DFCNN先對時域的語音信號進行傅里葉變換得到語音的語譜，DFCNN直接將一句語音轉化成一張像作為輸入，輸出單元則直接與終的識別結果（例如，音節或者漢字）相對應。DFCNN的結構中把時間和頻率作為圖像的兩個維度，通過較多的卷積層和池化（pooling）層的組合，實現對整句語音的建模。DFCNN的原理是把語譜圖看作帶有特定模式的圖像，而有經驗的語音學**能夠從中看出里面說的內容。DFCNN結構。DFCNN模型就是循環神經網絡RNN，其中更多是LSTM網絡。音頻信號具有明顯的協同發音現象，因此必須考慮長時相關性。由于循環神經網絡RNN具有更強的長時建模能力，使得RNN也逐漸替代DNN和CNN成為語...

要實現這一點，語音技術必須與基于文本的技術無縫融合，以提供良好的客戶體驗。這使公司能夠輕松地在數字和語音會話之間切換，并根據會話需要來回切換。會話人工智能的進展改變了游戲。在過去兩年中，語音識別和會話人工智能的進步使下一代語音接口能夠產生更自然和個性化的對話，并通過準確的意圖發現實現更高水平的自助服務。有效實施會話人工智能意味著語音機器人可以為語音通話提供服務，而無需升級到座席，就像會話人工智能通過智能聊天機器人應用于商務信息，如蘋果商務聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商務信息（GoogleBusinessMessaging）一樣。讓我們更仔細地了解一下語音技術的一...

語音合成技術能夠將計算機生成的文本轉化為自然流暢的語音。通過語音合成技術，計算機可以將文字信息轉化為語音輸出，使用戶能夠通過聽覺方式獲取信息。語音合成技術的發展使得語音服務更加人性化和可接受，用戶可以通過聽聲音來獲取信息，而無需閱讀文字。自然語言處理技術也是語音服務的重要組成部分。自然語言處理技術能夠理解和處理人類的自然語言，使計算機能夠理解用戶的意圖和需求。通過自然語言處理技術，語音服務可以根據用戶的語音指令或問題，提供相應的回答和解決方案。自然語言處理技術的發展使得語音服務更加智能化和個性化，能夠更好地滿足用戶的需求。系統主要包含特征提取、聲學模型，語言模型以及字典與解碼四大部分。未來語音...

SSML)將輸入文本轉換為類似人類的合成語音。使用神經語音，這是由深度神經網絡提供支持的類人語音。請參閱語言支持。創建自定義語音-創建專屬于品牌或產品的自定義語音字體。使用語音翻譯可在應用程序、工具和設備中實現實時的多語言語音翻譯。進行語音轉語音和語音轉文本翻譯時可以使用此服務。語音助手使用語音服務為開發人員助力，使他們可為其應用程序和體驗創建自然的、類似于人類的對話界面。語音助理服務在設備與助理實現之間提供快速可靠的交互。該實現使用BotFramework的DirectLineSpeech通道或集成的自定義命令服務來完成任務。說話人識別服務提供根據其獨特的語音特征來驗證和識別說話...

ForresterResearch在其對2021年的前列客戶服務預測中指出，“隨著移情成為中心舞臺，語音將成為服務的渠道。”在2020年，Forrester的公司客戶告訴分析師，那些因失業而需要修改公用事業、和其他關鍵服務支付計劃的客戶已經將通話量推高了50%。雖然交互式語音應答（IVR）系統通過語音識別技術的改進，在理解口語方面已經有了很大的進步，但傳統的IVR系統笨重，自助自動化程度很低，高達80%的交互都交給了服務座席。當我與領導們談論CX轉型時，常被忽視的是語音技術在客戶服務和銷售中的作用。傳統上，IVR是一個聯絡中心的面孔，絕大多數被用作決策樹，將呼叫路由到合適的座席。相...

語音服務是一種通過語音技術為用戶提供各種服務的技術和應用。它利用語音識別、語音合成、自然語言處理等技術，使用戶能夠通過語音與計算機進行交互和溝通。語音服務的應用范圍非常廣，包括語音助手、語音搜索、語音翻譯、語音控制等。語音服務的關鍵技術之一是語音識別。語音識別技術能夠將人類的語音信號轉化為計算機可識別的文本或命令。通過語音識別技術，用戶可以通過語音輸入來完成各種操作，如發送短信、撥打電話、搜索信息等。語音識別技術的發展已經取得了明顯的進展，準確率和響應速度都得到了大幅提升，使得語音服務更加便捷和高效。GStreamer 會先解壓縮音頻,然后再將音頻作為原始 PCM 通過網絡發送到語音服務。河北...

語音智能識別的作用：促進教育發展：語音智能識別技術可以應用于教育領域，提供個性化的教育服務。通過語音交互，學生可以更加自由地提問、回答問題，教師可以更好地了解學生的學習情況，提供更加準確的教學。促進醫療發展：語音智能識別技術可以應用于醫療領域，提供更加便捷、高效的醫療服務。醫生可以通過語音輸入來記錄病歷、開具清單等，患者可以通過語音交互來咨詢醫生、預約掛號等。這提高了醫療服務的效率和質量。歡迎咨詢！如何快速開始使用語音服務？青海未來語音服務 MTPE)、機器翻譯引擎評估等。Resource:Nimdzi,2021.趨勢2：促使語音方面的語言服務需求飆升（包含口譯、配音、字幕等），相關...

包含口譯、配音、字幕等），相關技術也蓬勃發展對配音、口譯及視聽服務市場產生了巨大影響。世界各地的旅行禁令、封城使語言服務需求不減反增。宅經濟更進一步推升口譯、配音、字幕等視聽服務需求。遠程同傳(RSI)和遠程視頻口譯(VRI)蓬勃發展，使Zoom、KUDO、Interprefy、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虛擬口譯技術提供商(VIT)不只獲得了語言服務市場的關注，更受到投資市場的青睞。另外，各家技術提供商也開始關注并開發機器口譯和計算機輔助口譯等技術。催熱宅經濟（數字學習及媒體娛樂），視聽翻譯技術的需求也隨之增長，包括遠程配音、語...

但我們建議你在準備人為標記的聽錄數據時遵循以下準則：將小數點寫為“,”，而不是“.”。將時間分隔符寫為“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替換“ca.”等縮寫。我們建議使用完整的口語形式。刪除四個主要的數學運算符（+、-、*和/）。我們建議將其替換為文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。刪除比較運算符（=、<和>）。我們建議其替換為“gleich”、“kleinerals”和“gr?sserals”。將分數（例如3/4）寫成文字形式（例如，寫成“dreiviertel”而不是3/4）。將“€”符號替換為文字形式“Euro”。以下規范化規則自動應用...

所以在正式使用聲學模型進行語音識別之前，我們必須對音頻信號進行預處理和特征提取。初始的預處理工作就是靜音切除，也叫語音檢測（VoiceActivityDetection，VAD）或者語音邊界檢測。目的是從音頻信號流里識別和消除長時間的靜音片段，在截取出來的有效片段上進行后續處理會很大程度上降低靜音片段帶來的干擾。除此之外，還有許多其他的音頻預處理技術，這里不展開多說。其次就是特征提取工作，音頻信號中通常包含著非常豐富的特征參數，不同的特征向量表征著不同的聲學意義，從音頻信號中選擇有效的音頻表征的過程就是語音特征提取。常用的語音特征包括線性預測倒譜系數（LPCC）和梅爾頻率倒譜系數（...

要實現這一點，語音技術必須與基于文本的技術無縫融合，以提供良好的客戶體驗。這使公司能夠輕松地在數字和語音會話之間切換，并根據會話需要來回切換。會話人工智能的進展改變了游戲。在過去兩年中，語音識別和會話人工智能的進步使下一代語音接口能夠產生更自然和個性化的對話，并通過準確的意圖發現實現更高水平的自助服務。有效實施會話人工智能意味著語音機器人可以為語音通話提供服務，而無需升級到座席，就像會話人工智能通過智能聊天機器人應用于商務信息，如蘋果商務聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商務信息（GoogleBusinessMessaging）一樣。讓我們更仔細地了解一下語音技術的一...

以下規范化規則自動應用到聽錄：使用小寫字母。刪除除字詞中撇號外的所有標點。將數字擴展為字詞/口語形式，例如美元金額。中國大陸普通話(zh-CN)中國大陸普通話音頻的人為標記的聽錄必須使用字節順序標記進行UTF-8編碼。避免使用半角標點字符。在文字處理程序中準備數據或從網頁中擦除數據時，可能會無意中包括這些字符。如果存在這些字符，請務必將其更新為相應的全角替代字符。中國大陸普通話的文本規范化文本規范化是指將字詞轉換為在訓練模型時使用的一致格式。某些規范化規則會自動應用到文本，但我們建議你在準備人為標記的聽錄數據時遵循以下準則：將縮寫寫成字詞。用口語形式寫數字字符串。以下規范化規則自動...

可以導航到“測試模型”選項卡，以直觀地檢查含音頻數據的質量，或者通過音頻+人為標記的聽錄內容來評估準確性。音頻+人為標記的聽錄內容音頻+人為標記的聽錄內容可用于訓練和測試目的。若要從輕微口音、說話風格、背景噪音等方面優化聲音，或在處理音頻文件時度量Microsoft語音轉文本的準確性，則必須提供人為標記的聽錄內容（逐字逐句）進行比較。盡管人為標記的聽錄往往很耗時，但有必要評估準確度并根據用例訓練模型。請記住，識別能力的改善程度以提供的數據質量為界限。出于此原因，只能上傳質量的聽錄內容，這一點非常重要。音頻文件在錄音開始和結束時可以保持靜音。如果可能，請在每個示例文件中的語音前后包含...

全球高精度模擬和數字信號處理元件廠商CirrusLogic（納斯達克代碼：CRUS）宣布推出面向Alexa語音服務（AVS）的開發套件，該套件適用于智能揚聲器和智能家居應用，包括語音控制設備、免提便攜式揚聲器和網絡揚聲器等。面向AmazonAVS的語音采集開發套件采用CirrusLogic的IC和軟件設計，幫助制造商將Alexa新產品迅速推向市場，即使在嘈雜的環境和音樂播放過程中，這些新品也可實現高精度喚醒詞觸發和命令解釋功能。面向AmazonAVS的低功耗語音采集開發套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能編解碼器和CS7250B數字MEMS麥克風的參考板，以及進行語音...

然后選擇“租戶模型設置”。選擇“部署”。部署模型后，狀態會更改為“已部署”。配合使用租戶模型和語音SDK部署模型后，配合使用模型和語音SDK。在本部分中，我們使用示例代碼通過AzureActiveDirectory(AzureAD)身份驗證來調用語音服務。我們來看一下用于調用C#中的語音SDK的代碼。在本例中，我們使用租戶模型執行語音識別。本指南默認平臺已設置。接下來，需要在命令行下重新生成并運行項目。在運行該命令之前，請通過以下操作更新一些參數：將和替換為有效租戶用戶的值。將替換為語音資源的訂閱密鑰。可在Azure門...

一個典型的語音識別系統。語音識別系統信號處理和特征提取可以視作音頻數據的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的，實際研究中用到的語音片段或多或少都有噪聲存在，所以在正式進入聲學模型之前，我們需要通過消除噪聲和信道增強等預處理技術，將信號從時域轉化到頻域，然后為之后的聲學模型提取有效的特征向量。接下來聲學模型會將預處理部分得到的特征向量轉化為聲學模型得分，與此同時，語言模型，也就是我們前面在自然語言處理中談到的類似N-Gram和RNN等模型，會得到一個語言模型得分，解碼搜索階段會針對聲學模型得分和語言模型得分進行綜合，將得分比較高的詞序列作為的識別結構。這便是語音...

CirrusLogic面向AmazonAVS的語音采集開發套件提供了先進的聲學調音功能，以及成熟可靠的硬件和軟件，使設備制造商能夠更迅速高效地將產品推向市場。”CirrusLogic音頻產品市場營銷副總裁CarlAlberty表示：“借助我們在音頻和語音IC以及軟件上的經驗，我們為智能家居應用制造商提供了功能強大而且使用方便的語音采集開發套件，幫助他們開發支持Alexa的產品。我們的AVS開發套件語音命令性能非常出色，與CirrusLogic工具和軟件相結合后，能夠幫助OEM廠商更快地把具有優異的Alexa語音互動功能的Hi-Fi揚聲器產品推向市場。”CirrusLogic語音采集技術...

但我們建議你在準備人為標記的聽錄數據時遵循以下準則：將小數點寫為“,”，而不是“.”。將時間分隔符寫為“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替換“ca.”等縮寫。我們建議使用完整的口語形式。刪除四個主要的數學運算符（+、-、*和/）。我們建議將其替換為文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。刪除比較運算符（=、<和>）。我們建議其替換為“gleich”、“kleinerals”和“gr?sserals”。將分數（例如3/4）寫成文字形式（例如，寫成“dreiviertel”而不是3/4）。將“€”符號替換為文字形式“Euro”。以下規范化規則自動應用...

主要原因是定制菜單花費的時間太多，客戶不太愿意使用。再如近幾年提出的IVR優化，通過去除低頻訪問的業務，只保留高頻業務，并安排呼叫頻度決定業務所處的層架，這種方式會導致許多業務通過IVR無法辦理，損傷了客戶的體驗。在移動互聯網時代，“用戶體驗”重要性不言而喻，而競爭日益加劇的，“降低成本”是提升企業競爭力的關鍵。如何實現“魚和熊掌兼得”？關鍵在于提升IVR的服務能力，通過菜單調整的方法終究是“治標不治本”，我們需要對IVR進行顛覆性的改變。智能語音服務技術的發展為IVR的發展注入了新的生機，以蘋果“siri””為的手機智能語音服務助理的出現，標志智能語音技術發展達到了實用水平，在IVR中應用智...

后臺終端再講信息輸送到信息處理模塊中進行讀取處理，隨后進行反饋，此時使用者就與后臺服務系統取得聯系，可以進行相關操作了，后臺終端反饋一系列的信息到使用者手機或者相關設備的處理器中，處理器將信息顯示在輸入/輸出模塊中的顯示單元上，使用者通過顯示器即可直觀的連接菜單等信息，此時使用者根據菜單上顯示的信息即可進行選項的選擇，在進行打電話時，后臺終端中的自助服務首先進行信息交互，自助服務按順序播報菜單中的選項信息，若是使用者需要直接跳轉所需選項或者沒聽清時，使用者直接說出所需選項名稱或者沒聽清，語音單元中的麥克風接收語音信息，并通過輸入/輸出模塊將語音信息輸送到處理器中，后通過信息傳遞模塊和服...

循環神經網絡、LSTM、編碼-解碼框架、注意力機制等基于深度學習的聲學模型將此前各項基于傳統聲學模型的識別案例錯誤率降低了一個層次，所以基于深度學習的語音識別技術也正在逐漸成為語音識別領域的技術。語音識別發展到如今，無論是基于傳統聲學模型的語音識別系統還是基于深度學習的識別系統，語音識別的各個模塊都是分開優化的。但是語音識別本質上是一個序列識別問題，如果模型中的所有組件都能夠聯合優化，很可能會獲取更好的識別準確度，因而端到端的自動語音識別是未來語音識別的一個重要的發展方向。所以，本文主要內容的介紹順序就是先給大家介紹聲波信號處理和特征提取等預處理技術，然后介紹GMM和HMM等傳統的...

馬爾可夫鏈的每一個狀態上都增加了不確定性或者統計分布使得HMM成為了一種雙隨機過程。HMM的一個時間演變結構所示。隱馬爾可夫模型HMM的主要內容包括參數特征、仿真方法、參數的極大似然估計、EM估計算法以及維特比狀態解碼算法等細節知識，本將作為簡單綜述這里不做詳細的展開。基于深度學習的聲學模型一提到神經網絡和深度學習在語音識別領域的應用，可能我們的反應就是循環神經網絡RNN模型以及長短期記憶網絡LSTM等。實際上，在語音識別發展的前期，就有很多將神經網絡應用于語音識別和聲學模型的應用了。早用于聲學建模的神經網絡就是普通的深度神經網絡（DNN），GMM等傳統的聲學模型存在音頻信號表征的...

CirrusLogic面向AmazonAVS的語音采集開發套件提供了先進的聲學調音功能，以及成熟可靠的硬件和軟件，使設備制造商能夠更迅速高效地將產品推向市場。”CirrusLogic音頻產品市場營銷副總裁CarlAlberty表示：“借助我們在音頻和語音IC以及軟件上的經驗，我們為智能家居應用制造商提供了功能強大而且使用方便的語音采集開發套件，幫助他們開發支持Alexa的產品。我們的AVS開發套件語音命令性能非常出色，與CirrusLogic工具和軟件相結合后，能夠幫助OEM廠商更快地把具有優異的Alexa語音互動功能的Hi-Fi揚聲器產品推向市場。”CirrusLogic語音采集技術...

讓客戶做選擇題而不是**題。針對客戶說話聲音過大、過小、過快、周圍噪音過大等異常情況，系統需要提示原因。而對于客戶打招呼、閑聊等一些與業務無關的說法，系統也能夠簡單回答。我們看到了一個VUI專業服務團隊，他們正在通過做大量的用戶撥打測試，了解用戶在特定提示音下的反應是什么，研究什么樣的交互式更符合用戶習慣，同時容易供智能語音系統進行處理。三．智能語音服務在IVR中的應用展望智能語音服務在IVR中的應用已經初步體現了價值，其中主要為節約人工成本，以1000坐席的呼叫中心規模計算，智能語音導航可分流10%以上的話務量，節省100名坐席、每名坐席每年的綜合成本以6萬元計算，年節約費用60...

準備自定義語音服務識別的數據數據多樣性：用來測試和訓練自定義模型的文本和音頻需要包含你的模型需要識別的來自各種說話人和場景的示例。收集進行自定義模型測試和訓練所需的數據時，請考慮以下因素：你的文本和語音音頻數據需要涵蓋用戶在與你的模型互動時所用的各種語言陳述。例如，一個能升高和降低溫度的模型需要針對人們在請求進行這種更改時會用的陳述進行訓練。你的數據需要包含模型需要識別的所有語音變型。許多因素可能會改變語音，包括口音、方言、語言混合、年齡、性別、語音音調、緊張程度和當日時間。你包括的示例必須來自使用模型時所在的各種環境（室內、戶外、公路噪音）。必須使用生產系統將要使用的硬件設備來收...

DFCNN先對時域的語音信號進行傅里葉變換得到語音的語譜，DFCNN直接將一句語音轉化成一張像作為輸入，輸出單元則直接與終的識別結果（例如，音節或者漢字）相對應。DFCNN的結構中把時間和頻率作為圖像的兩個維度，通過較多的卷積層和池化（pooling）層的組合，實現對整句語音的建模。DFCNN的原理是把語譜圖看作帶有特定模式的圖像，而有經驗的語音學**能夠從中看出里面說的內容。DFCNN結構。DFCNN模型就是循環神經網絡RNN，其中更多是LSTM網絡。音頻信號具有明顯的協同發音現象，因此必須考慮長時相關性。由于循環神經網絡RNN具有更強的長時建模能力，使得RNN也逐漸替代DNN和CNN成為語...

以安徽移動為例，語音服務導航系統于2013年3月上線，已面向全省客戶開放，目前語音導航的日均呼叫量超過10萬，降低整體人工話務量10%以上，減輕了人工成本。與此同時，語音服務導航系統的業務辦理率相對于按鍵IVR系統明顯提升，語音導航平均業務辦理率15%以上，而傳統IVR按鍵系統不到1%。在IVR中應用智能語音識別技術需要注意如下幾點：1．深入分析業務需求，結合智能語音特點，確定智能語音應用范圍智能語音通過技術創新，徹底消除了傳統的按鍵菜單層級太多的瓶頸，從源頭上解決按鍵式IVR面臨的問題，但并不是所有業務都適合應用語音識別技術，例如卡號、手機號等大串數字輸入，或者號碼和英文字母混合的場景，輸入...

全球高精度模擬和數字信號處理元件廠商CirrusLogic（納斯達克代碼：CRUS）宣布推出面向Alexa語音服務（AVS）的開發套件，該套件適用于智能揚聲器和智能家居應用，包括語音控制設備、免提便攜式揚聲器和網絡揚聲器等。面向AmazonAVS的語音采集開發套件采用CirrusLogic的IC和軟件設計，幫助制造商將Alexa新產品迅速推向市場，即使在嘈雜的環境和音樂播放過程中，這些新品也可實現高精度喚醒詞觸發和命令解釋功能。面向AmazonAVS的低功耗語音采集開發套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能編解碼器和CS7250B數字MEMS麥克風的參考板，以及進行語音...