要實現(xiàn)這一點，語音技術必須與基于文本的技術無縫融合，以提供良好的客戶體驗。這使公司能夠輕松地在數(shù)字和語音會話之間切換，并根據(jù)會話需要來回切換。會話人工智能的進展改變了游戲。在過去兩年中，語音識別和會話人工智能的進步使下一代語音接口能夠產(chǎn)生更自然和個性化的對話，并通過準確的意圖發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)更高水平的自助服務。有效實施會話人工智能意味著語音機器人可以為語音通話提供服務，而無需升級到座席，就像會話人工智能通過智能聊天機器人應用于商務信息，如蘋果商務聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商務信息（GoogleBusinessMessaging）一樣。讓我們更仔細地了解一下語音技術的一些進展，這些進展將使語音技術成為客戶與公司互動的可靠方式：高級語音識別--在亞馬遜、谷歌和微軟的重大投資推動下，語音識別在過去幾年取得了顯著進步。通過的自然語言理解和深度神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別，語音技術可以用來理解客戶，而不考慮語法、口音或背景噪音。文本到語音--通過先進的文本到語音技術，公司可以創(chuàng)建和部署多語言和方言的類人、高質(zhì)量提示，而不是每次想要做出改變時都必須雇用語音人才。這縮短了語音提示部署和更改的上市時間。
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包含口譯、配音、字幕等），相關技術也蓬勃發(fā)展對配音、口譯及視聽服務市場產(chǎn)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(jīng)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(fā)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(fā)機器口譯和計算機輔助口譯等技術。催熱宅經(jīng)濟（數(shù)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(fā)布了配音和字幕本地化工作規(guī)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(fā)展重點翻譯管理系統(tǒng)(TranslationManagementSystem,TMS)是語言服務產(chǎn)業(yè)發(fā)展早、應用廣的技術之一。TMS以往著重于滿足傳統(tǒng)的本地化和全球化需求，但隨著語言服務產(chǎn)業(yè)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(diào)用機器翻譯、鏈接客戶端SSO系統(tǒng)、CMS系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等。
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而語言資產(chǎn)的管理也開始成為大家討論的焦點。趨勢四TrendIV除了語言服務和本地化，語言服務產(chǎn)業(yè)還需滿足企業(yè)數(shù)字化轉型所帶來的相關需求AI技術的發(fā)展以及加速企業(yè)數(shù)字化轉型，網(wǎng)站、App、數(shù)字內(nèi)容的翻譯服務需求激增。但數(shù)字化轉型也提高了語言服務與本地化的交付標準。除了提供語言服務，語言服務提供商還須滿足企業(yè)數(shù)字化轉型所帶來的需求，例如：增強信息安全、提升搜索引擎優(yōu)化(SEO)、關注用戶體驗(UX)以及更有效的支持DITA文件等。要成為與時俱進的語言服務提供商，就必須特別留意這四大趨勢對語言服務的影響，時時檢視自己是否能應用相關技術提升服務能力，或者能如何應用現(xiàn)有資源滿足市場上的需求。2021年Nimdzi依舊將主流語言技術歸納匯整為9類：翻譯業(yè)務管理系統(tǒng)(TranslationBusinessManagementSystems,BMS)翻譯管理系統(tǒng)(TranslationManagementSystem,TMS)集成軟件(Integrators,Middleware)質(zhì)量管理工具(QualityManagement,includingTerminologyManagementSystems)機器翻譯(MachineTranslation,MT)虛擬口譯技術(VirtualInterpretingTechnology,VIT)語音識別解決方案(Speechrecognitionsolutions)視聽翻譯工具(AudiovisualTranslationTools,AVT)市場交流平臺。
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(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)解碼算法等細節(jié)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(jīng)網(wǎng)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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN模型以及長短期記憶網(wǎng)絡LSTM等。實際上，在語音識別發(fā)展的前期，就有很多將神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡就是普通的深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN），GMM等傳統(tǒng)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(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(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。在給定聲學觀察特征的條件下。我們可以用DNN的每個輸出節(jié)點來估計HMM某個狀態(tài)的后驗概率。
隨著語音服務處理技術和互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，使用語音來對設備(尤其是物聯(lián)網(wǎng)設備)進行控制。
這些傳統(tǒng)的聲學模型在語音識別領域仍然有著一席之地。所以，作為傳統(tǒng)聲學模型的，我們就簡單介紹下GMM和HMM模型。所謂高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯隨機變量的分布來擬合訓練數(shù)據(jù)（音頻特征）時形成的模型。原始的音頻數(shù)據(jù)經(jīng)過短時傅里葉變換或者取倒譜后會變成特征序列，在忽略時序信息的條件下，這種序列非常適用于使用GMM進行建模。混合高斯分布的圖像。高斯混合分布如果一個連續(xù)隨機變量服從混合高斯分布，其概率密度函數(shù)形式為：GMM訓練通常采用EM算法來進行迭代優(yōu)化，以求取GMM中的加權系數(shù)及各個高斯函數(shù)的均值與方差等參數(shù)。GMM作為一種基于傅里葉頻譜語音特征的統(tǒng)計模型，在傳統(tǒng)語音識別系統(tǒng)的聲學模型中發(fā)揮了重要的作用。其劣勢在于不能考慮語音順序信息，高斯混合分布也難以擬合非線性或近似非線性的數(shù)據(jù)特征。所以，當狀態(tài)這個概念引入到聲學模型的時候，就有了一種新的聲學模型——隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）。在隨機過程領域，馬爾可夫過程和馬爾可夫鏈向來有著一席之地。當一個馬爾可夫過程含有隱含未知參數(shù)時，這樣的模型就稱之為隱馬爾可夫模型。HMM的概念是狀態(tài)。狀態(tài)本身作為一個離散隨機變量。
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音頻數(shù)據(jù)用于檢查語音服務的準確度，反映特定模型的性能。廣西語音服務
以下規(guī)范化規(guī)則自動應用到聽錄：使用小寫字母。刪除除字詞中撇號外的所有標點。將數(shù)字擴展為字詞/口語形式，例如美元金額。中國大陸普通話(zh-CN)中國大陸普通話音頻的人為標記的聽錄必須使用字節(jié)順序標記進行UTF-8編碼。避免使用半角標點字符。在文字處理程序中準備數(shù)據(jù)或從網(wǎng)頁中擦除數(shù)據(jù)時，可能會無意中包括這些字符。如果存在這些字符，請務必將其更新為相應的全角替代字符。中國大陸普通話的文本規(guī)范化文本規(guī)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(guī)范化規(guī)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(shù)據(jù)時遵循以下準則：將縮寫寫成字詞。用口語形式寫數(shù)字字符串。以下規(guī)范化規(guī)則自動應用到聽錄：刪除所有標點，將數(shù)字擴展為口語形式，將全角字母轉換為半角字母，對所有英語單詞使用大寫字母。德語(de-DE)和其他語言德語（以及其他既非英語也非中國大陸普通話的語言）音頻的人為標記的聽錄必須使用字節(jié)順序標記進行UTF-8編碼。應該為每個音頻文件提供一個人為標記的聽錄。德語文本規(guī)范化文本規(guī)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(guī)范化規(guī)則會自動應用到文本。
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