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、語音識別轉寫、文字轉語音、自動字幕等。視聽串流平臺Netflix也在6月份發布了配音和字幕本地化工作規范，其中便整合了各種視聽翻譯技術。趨勢三TrendIIIAI賦能的TMS成為各家技術提供商的發展重點翻譯管理系統(TranslationManagementSystem,TMS)是語言服務產業發展早、應用廣的技術之一。TMS以往著重于滿足傳統的本地化和全球化需求，但隨著語言服務產業進入AI應用大時代，語言服務用戶也開始期待語言技術提供商能提供AI賦能的TMS，例如：TMS必須能直接調用機器翻譯、鏈接客戶端SSO系統、CMS系統、CRM系統等。
電話語音服務識別效果怎么樣？海南新一代語音服務
語音技術，其基本的技能應該是語音識別（ASR，AutomaticSpeechRecognition）和語音合成（TTS，TextToSpeech）。基于這兩項功能，在語音技術領域，可以玩出很多花兒來！就拿語音識別來說，除了“語音轉文字”這樣簡單的語音識別，還有對不同方言、不同環境場景，另外再加上另外一個AI能力“自然語言處理”，從而使語音識別更加“AI”。并且語音合成也是如此，處理簡單的“文字轉語音”，要玩出花來，還有對音色、語言、情緒等多維度進行“AI”賦能，語音合成也就也玩出花兒來！圍繞著“語音”的特性，用思維導圖畫一下，就“語音”一詞從大鬧中閃現出來的與其相關名詞或者特性：可見，語音數據，其相關的信息還是不少的。帶著以上幾個相關詞語，我們逐一把各AI平臺的語音能力梳理一遍，都了解一下踩著這兩個語音技術AI能力的基石，國內各AI平臺把語音技術挖掘的怎么樣。橫評內容：能力、描述、提供資源、調用方式、鑒權方式、請求方式內容、錄音文件、費用、QPS、適用場景國內AI平臺語音技術能力一覽表。 福建信息化語音服務有什么三網合一，即同一服務提供商向客戶提供寬帶上網、視頻和語音服務。
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600萬元。同時用戶無需受限于冗長、復雜、效率低下的按鍵式菜單、帶來更高的客戶滿意度。智能語音驅動的IVR系統擴展業務更加方便，沒有層級的限制，可以將更多的業務擴展到系統中，例如與知識庫等系統對接，直接回答用戶問題，進一步提升自助服務的能力，降低人工話務。我們還可以將智能語音導航系統拓展到手機客戶端中，集成在網廳中，用戶對著手機和電腦說出需求，即可辦理業務，實現多渠道智能語音服務。在傳統IVR面臨根本性的應用瓶頸時。
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。
移動語音服務，不得不說的那些事。
實現百萬房間的問題。容易想到的方案是把100萬用戶分到5個SET里。那多個SET之間怎樣通信呢？方法說白了就是為不同SET中的服務器提供一個全局視圖，用于轉發路由。方法有很多種，這里介紹2種思路。第一種是在房間服務器的上面再增加一個組服務器（groupserver），為系統提供全局視野。組服務器在每個SET的語音服務器中選取一臺做為橋頭堡機器（broker），跨SET轉發和接收都通過broker完成。Broker收到SET內轉發時，會將數據轉發給其他SET的broker；而當收到跨SET轉發時，會將數據轉發給SET內的其他機器。這種方案的缺點是broker會成為瓶頸，當broker宕機時，嚴重的情況是造成其他SET無法提供服務。容災策略一種是減少broker到組服務器的心跳間隔，使組服務器可以迅速發現異常并重新挑選broker；另一種方法是采用雙broker，不過會增加數據去重的復雜度。第二種是在系統之外增加一個轉發服務器，專門負責跨SET轉發，當然它本身擁有全局視野。這種方案其實是把上面說的組服務和雙broker結合在一起，把轉發功能外化。對于跨SET房間，主播所在的語音服務器做SET內轉發的同時將數據發給轉發服務器，轉發服務器根據房間信息將數據轉發給其他SET的任意1臺機器。這樣優點非常明顯。點擊呼叫通話雙方顯示的號碼均為語音服務平臺號碼。新疆自主可控語音服務供應
其中為了更有效地提取特征往往還需要對所采集到的聲音信號進行濾波、分幀等預處理工作。海南新一代語音服務
如何實現百萬級的語音服務聊天功能？我們來介紹語音聊天室的升級版本——在海量用戶同時在線的情況下，語音服務器的架構將如何升級改造。互聯網產品后臺開發信奉一句話：先扛住再優化。工程師當然是希望把系統設計得盡善盡美，但是業務發展往往是不允許的，因此后臺工程師的工作就是在技術和業務之間尋找平衡點。大部分的系統都是逐步迭代演進而來的，沒有一蹴而就的完美系統。前文中，我們介紹了語音服務器分SET部署的概念。其實一直在回避一個問題，分SET的缺點是什么？分SET限制了房間的容量。因為不分SET還好，分SET了以后一個房間撐死只能達到20萬的用戶，這樣看起來分SET是一個不合理的設計。真是這樣嗎？當然不是。所謂萬丈高樓平地起，基礎架構是非常重要的。雖然分SET為我們帶來了一個限制，但是它的好處是更明顯的。首先，我們的業務場景就決定了百萬級別的房間是不常見，我們負責的超過20萬用戶在線的直播也就只有大型的游戲賽事直播，而且這種直播一年也就那么幾回。其次，前面已經說過，如果不分SET，應對百萬用戶房間，需要50臺機器，每次發布出錯的影響面遠大于分SET部署。因此，我們要討論的不是分不分SET的問題，而是怎么在分SET的情況下。
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