全球高精度模擬和數(shù)字信號處理元件廠商CirrusLogic（納斯達(dá)克代碼：CRUS）宣布推出面向Alexa語音服務(wù)（AVS）的開發(fā)套件，該套件適用于智能揚(yáng)聲器和智能家居應(yīng)用，包括語音控制設(shè)備、免提便攜式揚(yáng)聲器和網(wǎng)絡(luò)揚(yáng)聲器等。面向AmazonAVS的語音采集開發(fā)套件采用CirrusLogic的IC和軟件設(shè)計，幫助制造商將Alexa新產(chǎn)品迅速推向市場，即使在嘈雜的環(huán)境和音樂播放過程中，這些新品也可實(shí)現(xiàn)高精度喚醒詞觸發(fā)和命令解釋功能。面向AmazonAVS的低功耗語音采集開發(fā)套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能編解碼器和CS7250B數(shù)字MEMS麥克風(fēng)的參考板，以及進(jìn)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(shè)計進(jìn)一步增強(qiáng)了“Alexa”喚醒詞檢測和音頻捕獲功能在真實(shí)條件下的實(shí)現(xiàn)，即使是在嘈雜環(huán)境下中等距離范圍內(nèi)，用戶也能夠可靠地中斷高音音樂或者Alexa回應(yīng)播放。智能編解碼器使用一個片上高性能數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC）以及一個兩瓦單聲道揚(yáng)聲器驅(qū)動器，實(shí)現(xiàn)高保真音頻播放。Alexa語音服務(wù)總監(jiān)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(yáng)聲器和其他各種音頻設(shè)備中應(yīng)用Alexa。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)建語音對話旅程。河北自主可控語音服務(wù)有什么
所謂語音識別，就是將一段語音信號轉(zhuǎn)換成相對應(yīng)的文本信息，系統(tǒng)主要包含特征提取、聲學(xué)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(jìn)行濾波、分幀等預(yù)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(zhuǎn)換到頻域，為聲學(xué)模型提供合適的特征向量;聲學(xué)模型中再根據(jù)聲學(xué)特性計算每一個特征向量在聲學(xué)特征上的得分;而語言模型則根據(jù)語言學(xué)相關(guān)的理論，計算該聲音信號對應(yīng)可能詞組序列的概率;根據(jù)已有的字典，對詞組序列進(jìn)行解碼，得到可能的文本表示。貴州自主可控語音服務(wù)準(zhǔn)備自定義語音服務(wù)識別的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣性。
準(zhǔn)備自定義語音服務(wù)識別的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣性：用來測試和訓(xùn)練自定義模型的文本和音頻需要包含你的模型需要識別的來自各種說話人和場景的示例。收集進(jìn)行自定義模型測試和訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)時，請考慮以下因素：你的文本和語音音頻數(shù)據(jù)需要涵蓋用戶在與你的模型互動時所用的各種語言陳述。例如，一個能升高和降低溫度的模型需要針對人們在請求進(jìn)行這種更改時會用的陳述進(jìn)行訓(xùn)練。你的數(shù)據(jù)需要包含模型需要識別的所有語音變型。許多因素可能會改變語音，包括口音、方言、語言混合、年齡、性別、語音音調(diào)、緊張程度和當(dāng)日時間。你包括的示例必須來自使用模型時所在的各種環(huán)境（室內(nèi)、戶外、公路噪音）。必須使用生產(chǎn)系統(tǒng)將要使用的硬件設(shè)備來收集音頻。如果你的模型需要識別在不同質(zhì)量的錄音設(shè)備上錄制的語音，則你提供的用來訓(xùn)練模型的音頻數(shù)據(jù)也必須能夠這些不同的場景。以后可以向模型中添加更多數(shù)據(jù)，但要注意使數(shù)據(jù)集保持多樣性并且能夠你的項(xiàng)目需求。將不在你的自定義模型識別需求范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)包括在內(nèi)可能會損害整體識別質(zhì)量，因此請不要包括你的模型不需要轉(zhuǎn)錄的數(shù)據(jù)。基于部分場景訓(xùn)練的模型只能在這些場景中很好地執(zhí)行。
則該模型將標(biāo)記為“失敗”。并非所有基礎(chǔ)模型都支持使用音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。如果基礎(chǔ)模型不支持它，則服務(wù)將忽略音頻。并使用聽錄內(nèi)容的文本進(jìn)行訓(xùn)練。在這種情況下，訓(xùn)練將與使用相關(guān)文本進(jìn)行的訓(xùn)練相同。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，請參閱語言支持。用于訓(xùn)練的純文本數(shù)據(jù)在識別產(chǎn)品名稱或行業(yè)特定的術(shù)語時，可以使用域相關(guān)句子來提高準(zhǔn)確性。可將句子作為單個文本文件提供。若要提高準(zhǔn)確性，請使用較接近預(yù)期口頭言語的文本數(shù)據(jù)。使用純文本進(jìn)行的訓(xùn)練通常在幾分鐘內(nèi)完成。若要使用句子的自定義模型，需要提供示例言語表。言語不一定要是完整的或者語法正確的，但必須準(zhǔn)確反映生產(chǎn)環(huán)境中預(yù)期的口頭輸入。如果想要增大某些字詞的權(quán)重，可添加包含這些特定字詞的多個句子。一般原則是，訓(xùn)練文本越接近生產(chǎn)環(huán)境中預(yù)期的實(shí)際文本，模型適應(yīng)越有效。應(yīng)在訓(xùn)練文本中包含要增強(qiáng)的行話和短語。如果可能，盡量將一個句子或關(guān)鍵字控制在單獨(dú)的一行中。對于重要的關(guān)鍵字和短語（例如產(chǎn)品名），可以將其復(fù)制幾次。但請記住，不要復(fù)制太多次，這可能會影響總體識別率。此外，還需要考慮以下限制：請避免將字符、單詞或詞組重復(fù)三次以上。
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馬爾可夫鏈的每一個狀態(tài)上都增加了不確定性或者統(tǒng)計分布使得HMM成為了一種雙隨機(jī)過程。HMM的一個時間演變結(jié)構(gòu)所示。隱馬爾可夫模型HMM的主要內(nèi)容包括參數(shù)特征、仿真方法、參數(shù)的極大似然估計、EM估計算法以及維特比狀態(tài)解碼算法等細(xì)節(jié)知識，本將作為簡單綜述這里不做詳細(xì)的展開。基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型一提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用，可能我們的反應(yīng)就是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN模型以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等。實(shí)際上，在語音識別發(fā)展的前期，就有很多將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識別和聲學(xué)模型的應(yīng)用了。早用于聲學(xué)建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是普通的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），GMM等傳統(tǒng)的聲學(xué)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(shí)際建模時，由于音頻信號是時序連續(xù)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(xué)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(jié)合起來的DNN-HMM混合系統(tǒng)頗具有效性。DNN-HMM框架，HMM用來描述語音信號的動態(tài)變化，DNN則是用來估計觀察特征的概率。在給定聲學(xué)觀察特征的條件下。我們可以用DNN的每個輸出節(jié)點(diǎn)來估計HMM某個狀態(tài)的后驗(yàn)概率。
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Bothlent語音智能識別是基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的一種語音識別系統(tǒng)。它通過將語音信號轉(zhuǎn)化為文本，實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互的智能化。其原理主要包括語音信號的采集、特征提取、模型訓(xùn)練和文本生成等幾個關(guān)鍵步驟。首先，Bothlent系統(tǒng)通過麥克風(fēng)等設(shè)備采集用戶的語音信號，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。然后，通過特征提取技術(shù)，將語音信號轉(zhuǎn)化為一系列數(shù)學(xué)特征，如梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等。接下來，利用深度學(xué)習(xí)模型，對提取到的特征進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)對不同語音信號的準(zhǔn)確識別。將識別結(jié)果轉(zhuǎn)化為文本形式，以便用戶進(jìn)行進(jìn)一步的處理和應(yīng)用。河北自主可控語音服務(wù)有什么