請(qǐng)仔細(xì)選擇能夠你要求自定義模型識(shí)別的全部場(chǎng)景范圍的數(shù)據(jù)。提示：請(qǐng)從與模型會(huì)遇到的語(yǔ)言和聲效相匹配的較小的示例數(shù)據(jù)集著手。例如，可以采用與模型的生產(chǎn)方案相同的硬件和聲效環(huán)境錄制一小段有代表性的示例音頻。具有代表性的數(shù)據(jù)的小型數(shù)據(jù)集可能會(huì)在你投入精力收集大得多的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練之前暴露一些問(wèn)題。若要快速開(kāi)始使用，請(qǐng)考慮使用示例數(shù)據(jù)。請(qǐng)參閱此GitHub存儲(chǔ)庫(kù)，了解自定義語(yǔ)音服務(wù)識(shí)別數(shù)據(jù)示例。數(shù)據(jù)類(lèi)型：訓(xùn)練新模型時(shí)，請(qǐng)從文本開(kāi)始。這些數(shù)據(jù)將改善對(duì)特殊術(shù)語(yǔ)和短語(yǔ)的識(shí)別。使用文本進(jìn)行訓(xùn)練比使用音頻進(jìn)行訓(xùn)練的速度快得多（分鐘與天的對(duì)比）。備注：并非所有基本模型都支持通過(guò)音頻訓(xùn)練。如果基本模型不支持該訓(xùn)練，語(yǔ)音服務(wù)將使用腳本中的文本，而忽略音頻。有關(guān)支持使用音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型的列表，請(qǐng)參閱語(yǔ)言支持。即使基礎(chǔ)模型支持使用音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，該服務(wù)也可能只使用部分音頻。它仍將使用所有腳本。如果要更改用于訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型，并且你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)有音頻，請(qǐng)務(wù)必檢查新選擇的基礎(chǔ)模型是否支持使用音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。如果以前使用的基礎(chǔ)模型不支持使用音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含音頻。
交通安全語(yǔ)音服務(wù)熱線上線啦！四川移動(dòng)語(yǔ)音服務(wù)供應(yīng)
異步對(duì)話聽(tīng)錄通過(guò)異步聽(tīng)錄，將對(duì)話音頻進(jìn)行流式傳輸，但是不需要實(shí)時(shí)返回的聽(tīng)錄。相反，發(fā)送音頻后，使用Conversation的conversationId來(lái)查詢異步聽(tīng)錄的狀態(tài)。異步聽(tīng)錄準(zhǔn)備就緒后，將獲得RemoteConversationTranscriptionResult。通過(guò)實(shí)時(shí)增強(qiáng)異步，你可以實(shí)時(shí)地獲取聽(tīng)錄，也可以通過(guò)使用conversationId（類(lèi)似于異步場(chǎng)景）查詢來(lái)獲得聽(tīng)錄。完成異步聽(tīng)錄需要執(zhí)行兩個(gè)步驟。第一步是上傳音頻：選擇異步或?qū)崟r(shí)增強(qiáng)異步。第二步是獲取聽(tīng)錄結(jié)果。上傳音頻異步聽(tīng)錄的第一步是使用語(yǔ)音服務(wù)SDK（版本）將音頻發(fā)送到對(duì)話聽(tīng)錄服務(wù)。以下示例代碼演示如何為異步模式創(chuàng)建ConversationTranscriber。若要將音頻流式傳輸?shù)睫D(zhuǎn)錄器，可以添加通過(guò)語(yǔ)音SDK實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄對(duì)話中派生的音頻流代碼。具有conversationId之后，在客戶端應(yīng)用程序中創(chuàng)建遠(yuǎn)程對(duì)話聽(tīng)錄客戶端RemoteConversationTranscriptionClient，以查詢異步聽(tīng)錄的狀態(tài)。創(chuàng)建RemoteConversationTranscriptionOperation的對(duì)象，以獲取長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的操作對(duì)象。你可以檢查操作的狀態(tài)，也可以等待操作完成。 四川移動(dòng)語(yǔ)音服務(wù)供應(yīng)如何用語(yǔ)音服務(wù)去通知？
讓客戶做選擇題而不是**題。針對(duì)客戶說(shuō)話聲音過(guò)大、過(guò)小、過(guò)快、周?chē)胍暨^(guò)大等異常情況，系統(tǒng)需要提示原因。而對(duì)于客戶打招呼、閑聊等一些與業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的說(shuō)法，系統(tǒng)也能夠簡(jiǎn)單回答。我們看到了一個(gè)VUI專(zhuān)業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，他們正在通過(guò)做大量的用戶撥打測(cè)試，了解用戶在特定提示音下的反應(yīng)是什么，研究什么樣的交互式更符合用戶習(xí)慣，同時(shí)容易供智能語(yǔ)音系統(tǒng)進(jìn)行處理。三．智能語(yǔ)音服務(wù)在IVR中的應(yīng)用展望智能語(yǔ)音服務(wù)在IVR中的應(yīng)用已經(jīng)初步體現(xiàn)了價(jià)值，其中主要為節(jié)約人工成本，以1000坐席的呼叫中心規(guī)模計(jì)算，智能語(yǔ)音導(dǎo)航可分流10%以上的話務(wù)量，節(jié)省100名坐席、每名坐席每年的綜合成本以6萬(wàn)元計(jì)算，年節(jié)約費(fèi)用600萬(wàn)元。同時(shí)用戶無(wú)需受限于冗長(zhǎng)、復(fù)雜、效率低下的按鍵式菜單、帶來(lái)更高的客戶滿意度。智能語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)的IVR系統(tǒng)擴(kuò)展業(yè)務(wù)更加方便，沒(méi)有層級(jí)的限制，可以將更多的業(yè)務(wù)擴(kuò)展到系統(tǒng)中，例如與知識(shí)庫(kù)等系統(tǒng)對(duì)接，直接回答用戶問(wèn)題，進(jìn)一步提升自助服務(wù)的能力，降低人工話務(wù)。我們還可以將智能語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)拓展到手機(jī)客戶端中，集成在網(wǎng)廳中，用戶對(duì)著手機(jī)和電腦說(shuō)出需求，即可辦理業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)多渠道智能語(yǔ)音服務(wù)。在傳統(tǒng)IVR面臨根本性的應(yīng)用瓶頸時(shí)。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM、編碼-解碼框架、注意力機(jī)制等基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型將此前各項(xiàng)基于傳統(tǒng)聲學(xué)模型的識(shí)別案例錯(cuò)誤率降低了一個(gè)層次，所以基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也正在逐漸成為語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)。語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展到如今，無(wú)論是基于傳統(tǒng)聲學(xué)模型的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)還是基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別系統(tǒng)，語(yǔ)音識(shí)別的各個(gè)模塊都是分開(kāi)優(yōu)化的。但是語(yǔ)音識(shí)別本質(zhì)上是一個(gè)序列識(shí)別問(wèn)題，如果模型中的所有組件都能夠聯(lián)合優(yōu)化，很可能會(huì)獲取更好的識(shí)別準(zhǔn)確度，因而端到端的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別是未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別的一個(gè)重要的發(fā)展方向。所以，本文主要內(nèi)容的介紹順序就是先給大家介紹聲波信號(hào)處理和特征提取等預(yù)處理技術(shù)，然后介紹GMM和HMM等傳統(tǒng)的聲學(xué)模型，其中重點(diǎn)解釋語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)原理，之后后對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型進(jìn)行一個(gè)技術(shù)概覽，對(duì)當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的主要技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單了解，對(duì)未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展方向——端到端的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了解。信號(hào)處理與特征提取因?yàn)槁暡ㄊ且环N信號(hào)，具體我們可以將其稱(chēng)為音頻信號(hào)。原始的音頻信號(hào)通常由于人類(lèi)發(fā)聲或者語(yǔ)音采集設(shè)備所帶來(lái)的靜音片段、混疊、噪聲、高次諧波失真等因素，一定程度上會(huì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量產(chǎn)生影響。
在這些區(qū)域之一中設(shè)置語(yǔ)音服務(wù)訂閱將減少訓(xùn)練模型所需的時(shí)間。
主要原因是定制菜單花費(fèi)的時(shí)間太多，客戶不太愿意使用。再如近幾年提出的IVR優(yōu)化，通過(guò)去除低頻訪問(wèn)的業(yè)務(wù)，只保留高頻業(yè)務(wù)，并安排呼叫頻度決定業(yè)務(wù)所處的層架，這種方式會(huì)導(dǎo)致許多業(yè)務(wù)通過(guò)IVR無(wú)法辦理，損傷了客戶的體驗(yàn)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“用戶體驗(yàn)”重要性不言而喻，而競(jìng)爭(zhēng)日益加劇的，“降低成本”是提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。如何實(shí)現(xiàn)“魚(yú)和熊掌兼得”？關(guān)鍵在于提升IVR的服務(wù)能力，通過(guò)菜單調(diào)整的方法終究是“治標(biāo)不治本”，我們需要對(duì)IVR進(jìn)行顛覆性的改變。智能語(yǔ)音服務(wù)技術(shù)的發(fā)展為IVR的發(fā)展注入了新的生機(jī)，以蘋(píng)果“siri””為的手機(jī)智能語(yǔ)音服務(wù)助理的出現(xiàn)，標(biāo)志智能語(yǔ)音技術(shù)發(fā)展達(dá)到了實(shí)用水平，在IVR中應(yīng)用智能語(yǔ)音技術(shù)，用戶無(wú)需按鍵，說(shuō)出需求即可辦理業(yè)務(wù)，非常符合人的使用習(xí)慣，同時(shí)完全擺脫了0-9按鍵個(gè)數(shù)的限制，大幅提升信息輸入效率。一．智能語(yǔ)音服務(wù)在IVR中的業(yè)務(wù)模式我們對(duì)國(guó)內(nèi)從事智能語(yǔ)音技術(shù)研發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)“科大訊飛”進(jìn)行了調(diào)研，智能語(yǔ)音在IVR中的應(yīng)用是公司的重要產(chǎn)品方向之一，公司在06年開(kāi)始嘗試在IVR中的應(yīng)用，提出“語(yǔ)音導(dǎo)航”的方案，為呼叫中心提供語(yǔ)音識(shí)別驅(qū)動(dòng)的新型自動(dòng)語(yǔ)音交互應(yīng)用。呼叫驗(yàn)證技術(shù)可以標(biāo)記可疑的入站呼叫。河北語(yǔ)音服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)
新的低代碼工具技術(shù)使非技術(shù)資源能夠以與數(shù)字相同的方式快速構(gòu)建語(yǔ)音對(duì)話旅程。四川移動(dòng)語(yǔ)音服務(wù)供應(yīng)
使CirrusLogic的SoundClear算法能夠屏蔽對(duì)Alexa喚醒詞和命令精度造成干擾的噪聲。CirrusLogic的智能編解碼器集成了Hi-FiDAC、立體聲耳機(jī)放大器和單聲道揚(yáng)聲器放大器，幫助OEM降低了從揚(yáng)聲器到簡(jiǎn)單數(shù)字助理產(chǎn)品的材料成本。設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮了低功耗便攜式設(shè)備和附件的需求，其功耗一般要比競(jìng)爭(zhēng)解決方案低80%。該套件是一個(gè)完整的解決方案，語(yǔ)音采集板包括高性能雙麥克風(fēng)陣列、RaspberryPi3(Rpi3)、揚(yáng)聲器，以及預(yù)裝了所需全部固件的microSD卡，采用該套件后生產(chǎn)效率會(huì)得到快速提升。CirrusLogic的控制臺(tái)簡(jiǎn)化了各種RPi3應(yīng)用程序的操作，提供了功能強(qiáng)大、用戶友好的界面以實(shí)現(xiàn)聲學(xué)調(diào)音和診斷功能。語(yǔ)音采集參考板的原理圖設(shè)計(jì)和材料清單是專(zhuān)為大多數(shù)AVS應(yīng)用程序設(shè)計(jì)的，客戶只需要很少的定制改動(dòng)，進(jìn)一步縮短了產(chǎn)品面市時(shí)間。四川移動(dòng)語(yǔ)音服務(wù)供應(yīng)
深圳魚(yú)亮科技有限公司位于龍華街道清華社區(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號(hào)。公司自成立以來(lái)，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié)，公司旗下智能家居，語(yǔ)音識(shí)別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪深受客戶的喜愛(ài)。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠(chéng)信為本的理念，打造通信產(chǎn)品良好品牌。深圳魚(yú)亮科技秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營(yíng)理念，全力打造公司的重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。