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，以及進行語音控制、噪聲抑制和回聲消除的SoundClear?算法。完整的語音采集參考設計進一步增強了“Alexa”喚醒詞檢測和音頻捕獲功能在真實條件下的實現，即使是在嘈雜環境下中等距離范圍內，用戶也能夠可靠地中斷高音音樂或者Alexa回應播放。智能編解碼器使用一個片上高性能數模轉換器（DAC）以及一個兩瓦單聲道揚聲器驅動器，實現高保真音頻播放。Alexa語音服務總監PriyaAbani表示：“我們很高興能夠與CirrusLogic一起幫助OEM廠商在更多的智能揚聲器和其他各種音頻設備中應用Alexa。作為語音識別的前提與基礎，語音信號的預處理過程至關重要。吉林未來語音服務有什么
所謂語音識別，就是將一段語音信號轉換成相對應的文本信息，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，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，把要分析的信號從原始信號中提取出來;之后，特征提取工作將聲音信號從時域轉換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量;聲學模型中再根據聲學特性計算每一個特征向量在聲學特征上的得分;而語言模型則根據語言學相關的理論，計算該聲音信號對應可能詞組序列的概率;根據已有的字典，對詞組序列進行解碼，得到可能的文本表示。山西光纖數據語音服務供應人工語音服務是什么？
語音識別（SpeechRecognition）是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類的語音。除了傳統語音識別技術之外，基于深度學習的語音識別技術也逐漸發展起來。本文對廣義的自然語言處理應用領域之一的語音識別進行一次簡單的技術綜述。概述自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），也可以簡稱為語音識別。語音識別可以作為一種廣義的自然語言處理技術，是用于人與人、人與機器進行更順暢的交流的技術。語音識別目前已使用在生活的各個方面：手機端的語音識別技術，例如，蘋果的siri；智能音箱助手，例如，阿里的天貓精靈，還有諸如一系列的智能語音產品等等。為了能夠更加清晰的定義語音識別的任務，先來看一下語音識別的輸入和輸出都是什么。大家都知道，聲音從本質是一種波，也就是聲波，這種波可以作為一種信號來進行處理，所以語音識別的輸入實際上就是一段隨時間播放的信號序列，而輸出則是一段文本序列。語音識別的輸入與輸出。語音識別的輸入與輸出將語音片段輸入轉化為文本輸出的過程就是語音識別。一個完整的語音識別系統通常包括信息處理和特征提取、聲學模型、語言模型和解碼搜索四個模塊。
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。智能語音服務,可幫助您更加便捷地使用設備。
傳統語音合成系統利用了文本相關數據積累了大量的domainknowledge，因此可以獲得較穩定的合成結果；而沒有利用該domainknowledge的End2End語音合成系統，在合成穩定性方面就不如傳統語音合成系統。近年來，有一些研究工作就是基于標注發音的文本數據針對多音字發音消歧方面進行優化，也有些研究工作針對傳統語音合成系統中的停頓預測進行優化。傳統系統可以輕易的利用這樣的研究成果，而End2End系統沒有利用到這樣的工作。在KAN-TTS中，我們利用了海量文本相關數據構建了高穩定性的domainknowledge分析模塊。例如，在多音字消歧模塊中，我們利用了包含多音字的上百萬文本/發音數據訓練得到多音字消歧模型，從而獲得更準確的發音。如果像End2end系統那樣完全基于語音數據進行訓練，光是包含多音字的數據就需要上千小時，這對于常規數據在幾小時到幾十小時的語音合成領域而言，是不可接受的。 語音服務采用IP網絡進行傳輸，淘汰基于GSM、UMTS和CDMA等網絡的傳統轉換服務。吉林未來語音服務有什么
獲取基于物聯網主控設備所確定的語音服務控制請求。吉林未來語音服務有什么
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。吉林未來語音服務有什么