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。
自助語音服務是什么？語音服務服務標準
2021語言服務技術呈現四大趨勢，趨勢一TrendI語言服務進入AI應用大時代隨著人工智能(AI)技術的飛速發展，以及加速企業數字化轉型，語言服務產業已迎來AI應用大時代。之前Camille發布的《GPT-3問世-語言服務工作者要被機器取代了嗎?》一文，闡釋過語言服務已經離不開AI。2021Nimdzi語言技術地圖頻頻提及AI對于語言服務產業的沖擊，但她傾向于將AI重新詮釋為“增強智能”(augmentedintelligence)，而非“人工智能”(artificialintelligence)。AI是程序代碼、數學與規則，它的價值不是取代人類，而是增強人類的價值與能力。如同6月科技創新領域及創投圈名人MarcAndreessen的專訪，Andreessen認為人類會在AI的協助下提高生產力、產業會因此創造出更多的就業機會、工資會因此提高，而整體經濟也會進一步增長。這個觀點和語言服務產業多年來的發展方向不謀而合。新的語言模型、機器翻譯質量評估技術推陳出新、各家機器翻譯引擎蓬勃發展，推動部分語言服務提供商將服務內容從語言服務轉向語料服務（數據清理、標記），大部分語言服務提供商更是增加了AI相關的語言服務，如機器翻譯譯后編輯(MTPE)、機器翻譯引擎評估等。趨勢二TrendII促使語音方面的語言服務需求飆升。
云南語音服務標準隨著語音服務處理技術和互聯網技術的不斷發展，使用語音來對設備(尤其是物聯網設備)進行控制。
確定針對設備用戶信息的設備列表。示例性地，可以得到針對酒店a的設備列表。由此，該設備列表能夠被用來對特定用戶所對應的某個特定區域內的物聯網受控設備進行語音控制。在本實施例的一個示例中，物聯網主控設備可以將設備用戶信息、設備區域配置信息和相應的各個物聯網受控設備信息發送至語音服務端，以在語音服務端構建至少一個設備列表。在本實施例的另一示例中，物聯網主控設備可以將設備用戶信息、設備區域配置信息和相應的各個物聯網受控設備信息發送至物聯網運營端，以在物聯網運營端構建至少一個設備列表。根據本發明實施例的物聯網設備語音控制方法的一示例的流程。在步驟510中，用戶配置受控區域。示例性地，用戶可以在帶屏音箱或app上配置受控的區域信息，如：“客廳”、“臥室”等。在步驟520中，說話人可以向音箱發出語音指令。在步驟530中，音箱可以向智能語音平臺上傳用戶音頻，同時附帶上用戶之前設置好的區域信息。在步驟540中，智能語音平臺音頻請求后,向iot智能設備平臺發送獲取特定用戶的所有可控設備列表的請求，并附帶用戶信息(token)。在步驟550中，智能語音平臺根據之前語音指令對應的區域信息，對獲取的設備列表進行過濾。
處理器的輸入端與指令轉換模塊的輸出端電連接，所述輸入/輸出模塊的輸出端電連接有程序選擇模塊，且程序選擇模塊的輸出端與指令轉換模塊的輸入端電連接，所述電源模塊的輸出端與處理器的輸入端電連接，且處理器與信息傳遞模塊之間雙向電連接，所述后臺終端上電連接有信息處理模塊，且后臺終端與信息處理模塊之間雙向電連接。所述輸入/輸出模塊包括視頻單元、按鍵單元和語音單元，所述視頻單元、按鍵單元和語音單元之間設置，且視頻單元的輸出端與識別模塊的輸入端電連接。所述視頻單元連接有顯示屏，所述語音單元包括揚聲器與麥克風，且揚聲器與麥克風之間并聯設置。所述現場信息反饋單元包括可變交通標志牌和led路況顯示屏，所述信心傳遞模塊包括信息發送單元和信息接收單元，所述信息發送單元與信息接收單元之間雙向電連接。所述信息傳遞模塊與服務器之間無線連接，所述服務器與后臺終端之間無線連接，且后臺終端與信息傳遞模塊之間通過服務器無線連接。所述后臺終端包括人工服務和自助服務，所述人工服務與自助服務均與后臺終端之間雙向電連接。與現有技術相比，本發明具有如下有益效果：該智能語音服務交互系統，通過這里的指令系統有建立一個常用的語音數據庫。為了充分利用語音技術進行數字化轉型，公司必須確保技術完全集成到數據驅動的客戶體驗平臺中。
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。 語音服務在單個 Azure 訂閱中統合了語音轉文本、文本轉語音以及語音翻譯功能。黑龍江語音服務設計
語音服務可能會刪除包含太多重復項的行。語音服務服務標準
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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