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。這便是語音識別的一般原理。因為語音識別相較于一般的自然語言處理任務特殊之處就在于聲學模型，所以語言識別的關鍵也就是信號處理預處理技術和聲學模型部分。在深度學習興起應用到語言識別領域之前，聲學模型已經有了非常成熟的模型體系，并且也有了被成功應用到實際系統中的案例。例如，經典的高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）等。神經網絡和深度學習興起以后。
在上傳數據之前，系統會要求你為數據集選擇語音服務數據類型。數字語音服務設計
則可以通過減少數據集內的音頻量或完全刪除音頻并留下文本，來快速縮短訓練時間。如果語音服務訂閱所在區域沒有于訓練的硬件，我們強烈建議你完全刪除音頻并留下文本。美國英語(en-US)英語音頻的人為標記的聽錄必須以純文本形式提供，使用ASCII字符。避免使用拉丁語-1或Unicode標點字符。從文字處理應用程序中復制文本或從網頁中擦除數據時，常常會無意中添加這些字符。如果存在這些字符，請務必將其更新為相應的ASCII替代字符。美國英語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。將非標準數字字符串寫成字詞（例如會計術語）。應按照發音聽錄非字母字符或混合字母數字字符。不應編輯可以作為字詞發音的縮寫（例如，“radar”、“laser”、“RAM”或“NATO”）。將發音的縮寫寫成單獨的字母，每個字母用單個空格分開。如果使用音頻，請將數字聽錄為與音頻匹配的字詞（例如“101”可以讀作“oneohone”或“onehundredandone”）。請避免將字符、單詞或詞組重復三次以上，例如“yeahyeahyeahyeah”。語音服務可能會刪除具有此類重復的行。
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甚至還能模仿幾句，但是不知道其意思。語音導航應用需要能夠理解客戶說話的意思，例如：“我要查余額”和“我看下卡上還有多少錢”都是余額查詢的意思，這就是語義理解技術。語音和語義密不可分，科大訊飛在在語義理解方面也有長期的積累，在重點行業中已經有豐富的應用。目前應用在智能語音導航產品中的語義理解技術，正確率都已經超過95%以上。3．語音服務合成技術—“人的嘴巴”聽懂用戶說話的內容和意思后，還需要給客戶做回復，語音合成技術目前已經廣泛應用在呼叫中心，可以將任意的文本變成語音后播報給客戶，實現動態信息的及時播報，較板卡拼接、錄音等方式，語音合成播報在播報時長和效果都提升。科大訊飛在語音合成領域的地位是公認的，自然度得分超過（專業播音員5分，普通人水平較高能達到），BlizzardChallenge英文合成比賽7年冠，覆蓋幾乎全球常用語種的合成系統足以說明。為滿足語音導航應用的應用，針對不同行業，專門定制了發音人，發音風格更甜美，客戶體驗更好。二．智能語音在IVR中的應用情況近幾年已經有諸多企業引入了智能語音在IVR中的應用，銀行領域如工行銀行、中信銀行；電信運營商如廣東移動、浙江移動、安徽移動、安徽聯通、湖南電信等。
請仔細選擇能夠你要求自定義模型識別的全部場景范圍的數據。提示：請從與模型會遇到的語言和聲效相匹配的較小的示例數據集著手。例如，可以采用與模型的生產方案相同的硬件和聲效環境錄制一小段有代表性的示例音頻。具有代表性的數據的小型數據集可能會在你投入精力收集大得多的數據集進行訓練之前暴露一些問題。若要快速開始使用，請考慮使用示例數據。請參閱此GitHub存儲庫，了解自定義語音服務識別數據示例。數據類型：訓練新模型時，請從文本開始。這些數據將改善對特殊術語和短語的識別。使用文本進行訓練比使用音頻進行訓練的速度快得多（分鐘與天的對比）。備注：并非所有基本模型都支持通過音頻訓練。如果基本模型不支持該訓練，語音服務將使用腳本中的文本，而忽略音頻。有關支持使用音頻數據進行訓練的基礎模型的列表，請參閱語言支持。即使基礎模型支持使用音頻數據進行訓練，該服務也可能只使用部分音頻。它仍將使用所有腳本。如果要更改用于訓練的基礎模型，并且你的訓練數據集內有音頻，請務必檢查新選擇的基礎模型是否支持使用音頻數據進行訓練。如果以前使用的基礎模型不支持使用音頻數據進行訓練，而訓練數據集包含音頻。
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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中應用智能語音技術，用戶無需按鍵，說出需求即可辦理業務，非常符合人的使用習慣，同時完全擺脫了0-9按鍵個數的限制，大幅提升信息輸入效率。一．智能語音服務在IVR中的業務模式我們對國內從事智能語音技術研發的領導企業“科大訊飛”進行了調研，智能語音在IVR中的應用是公司的重要產品方向之一，公司在06年開始嘗試在IVR中的應用，提出“語音導航”的方案，為呼叫中心提供語音識別驅動的新型自動語音交互應用。語音服務控制臺是怎么操作的？新疆未來語音服務供應
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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語音采集技術有助于進一步提高性能CirrusLogic的語音采集解決方案抑制了噪聲和其他實際干擾，語音交互更為準確和可靠，從而讓用戶獲得更好的感受。這種技術增強了“Alexa”在安靜和嘈雜環境中的喚醒詞檢測功能，用戶距離設備數米遠即可實現該功能。CirrusLogic的回聲消除技術支持用戶“插入”或者中斷高音音樂播放和Alexa響應，是實現出色用戶體驗的關鍵所在，因此，Alexa可以準確地對新命令要求做出反應。CirrusLogic的MEMS麥克風所具有的低噪聲基底和寬動態范圍（130分貝）可確保其在苛刻的噪聲條件下精確地采集語音。數字語音服務設計