處理器的輸入端與指令轉換模塊的輸出端電連接，所述輸入/輸出模塊的輸出端電連接有程序選擇模塊，且程序選擇模塊的輸出端與指令轉換模塊的輸入端電連接，所述電源模塊的輸出端與處理器的輸入端電連接，且處理器與信息傳遞模塊之間雙向電連接，所述后臺終端上電連接有信息處理模塊，且后臺終端與信息處理模塊之間雙向電連接。所述輸入/輸出模塊包括視頻單元、按鍵單元和語音單元，所述視頻單元、按鍵單元和語音單元之間設置，且視頻單元的輸出端與識別模塊的輸入端電連接。所述視頻單元連接有顯示屏，所述語音單元包括揚聲器與麥克風，且揚聲器與麥克風之間并聯設置。所述現場信息反饋單元包括可變交通標志牌和led路況顯示屏，所述信心傳遞模塊包括信息發送單元和信息接收單元，所述信息發送單元與信息接收單元之間雙向電連接。所述信息傳遞模塊與服務器之間無線連接，所述服務器與后臺終端之間無線連接，且后臺終端與信息傳遞模塊之間通過服務器無線連接。所述后臺終端包括人工服務和自助服務，所述人工服務與自助服務均與后臺終端之間雙向電連接。與現有技術相比，本發明具有如下有益效果：該智能語音服務交互系統，通過這里的指令系統有建立一個常用的語音數據庫。語音服務客戶回撥是來訪客戶在企業網站上提交電話號碼，企業的自動回呼語音服務平臺向客戶發起的語音回呼。湖北語音服務標準
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低效問題，但DNN可以在一定程度上解決這種低效表征。但在實際建模時，由于音頻信號是時序連續信號，DNN則是需要固定大小的輸入，所以早期使用DNN來搭建聲學模型時需要一種能夠處理語音信號長度變化的方法。一種將HMM模型與DNN模型結合起來的DNN-HMM混合系統頗具有效性。DNN-HMM框架，HMM用來描述語音信號的動態變化，DNN則是用來估計觀察特征的概率。在給定聲學觀察特征的條件下。我們可以用DNN的每個輸出節點來估計HMM某個狀態的后驗概率。
河北語音服務介紹語音服務有哪些功能？
而能對廣大的電話用戶開放。統一消息融合了語音和數據服務，從而使電信運營商在保護已有投資的前提下進入數據業務市場。語音電話簿：語音電話簿可以幫助用戶通過電話或手機等通信設備，呼叫存儲在統一郵箱中的聯系人姓名，從而實現撥打聯系人的移動電話、住宅電話或者辦公電話。電話簿存儲在統一郵箱中，擁有超過500個聯系人的信息存儲量，真正實現了海量電話簿；不用再費力去記憶、查詢各種電話號碼，只需對電話說出"撥打XXX的移動電話""撥打XXX的辦公電話""撥打XXX的家庭電話"，系統會自動為用戶接通XXX的電話。通過各種通訊設備以語音呼叫聯系人，高達97%的語音識別準確率，通過語音呼叫進行檢索，準確、快捷的為用戶接通聯系人的電話！省時省力的語音電話簿聯系方式，查詢和撥打各種電話都將不再是一件難事，不僅能夠為通信服務商提升話費收入，而且增加了用戶對服務提供商的忠誠度和依賴性。
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務器將信息傳遞到后臺終端中，后臺終端作出相應處理，并反饋所需信息，此時使用者即可直接聽取所需信息了，在進行交互時，使用者還可以選擇人工服務進行信息查詢，若是繁忙時間接入人工服務，需要等待，這時系統，會彈出推薦的音樂選擇或者小游戲供用戶選擇，使用者通過輸入/輸出模塊進行選擇，程序選擇模塊與指令轉化模塊將選擇信息傳遞到處理器中，隨后選中需要的選項，選擇后只要后續人工接通，會自動為用戶切換到人工服務。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。
基于所述目標設備區域配置信息從所述目標設備列表中確定目標受控設備信息；基于所述語音消息，對所述目標受控設備信息所對應的目標物聯網受控設備進行操控。第二方面，本發明實施例提供一種語音服務端，包括：獲取單元，被配置為獲取基于物聯網主控設備所確定的語音控制請求，所述語音控制請求包括語音消息、目標設備用戶信息和目標設備區域配置信息；用戶設備確定單元，被配置為確定所述目標設備用戶信息所對應的目標設備列表，所述目標設備列表包括針對所述目標設備用戶信息的在多個設備區域配置信息下的多個受控設備信息；目標受控設備確定單元，被配置為基于所述目標設備區域配置信息從所述目標設備列表中確定目標受控設備信息；操控單元，被配置為基于所述語音消息，對所述目標受控設備信息所對應的目標物聯網受控設備進行操控。第三方面，本發明實施例提供一種電子設備，其包括：至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器，其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行上述方法的步驟。第四方面，本發明實施例提供一種存儲介質，其上存儲有計算機程序。語音合成標記語言可讓開發人員指定如何使用文本轉語音服務將輸入文本轉換為合成語音。河北語音服務介紹
集成了語音識別服務和其他服務(例如物聯網控制或運營服務)的服務端。湖北語音服務標準
使CirrusLogic的SoundClear算法能夠屏蔽對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、立體聲耳機放大器和單聲道揚聲器放大器，幫助OEM降低了從揚聲器到簡單數字助理產品的材料成本。設計時充分考慮了低功耗便攜式設備和附件的需求，其功耗一般要比競爭解決方案低80%。該套件是一個完整的解決方案，語音采集板包括高性能雙麥克風陣列、RaspberryPi3(Rpi3)、揚聲器，以及預裝了所需全部固件的microSD卡，采用該套件后生產效率會得到快速提升。CirrusLogic的控制臺簡化了各種RPi3應用程序的操作，提供了功能強大、用戶友好的界面以實現聲學調音和診斷功能。語音采集參考板的原理圖設計和材料清單是專為大多數AVS應用程序設計的，客戶只需要很少的定制改動，進一步縮短了產品面市時間。湖北語音服務標準