新疆未來語音服務(wù)供應(yīng)

    一個(gè)典型的語音識(shí)別系統(tǒng)。語音識(shí)別系統(tǒng)信號(hào)處理和特征提取可以視作音頻數(shù)據(jù)的預(yù)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(shí)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(jìn)入聲學(xué)模型之前，我們需要通過消除噪聲和信道增強(qiáng)等預(yù)處理技術(shù)，將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)化到頻域，然后為之后的聲學(xué)模型提取有效的特征向量。接下來聲學(xué)模型會(huì)將預(yù)處理部分得到的特征向量轉(zhuǎn)化為聲學(xué)模型得分，與此同時(shí)，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(huì)得到一個(gè)語言模型得分，解碼搜索階段會(huì)針對(duì)聲學(xué)模型得分和語言模型得分進(jìn)行綜合，將得分比較高的詞序列作為的識(shí)別結(jié)構(gòu)。這便是語音識(shí)別的一般原理。因?yàn)檎Z音識(shí)別相較于一般的自然語言處理任務(wù)特殊之處就在于聲學(xué)模型，所以語言識(shí)別的關(guān)鍵也就是信號(hào)處理預(yù)處理技術(shù)和聲學(xué)模型部分。在深度學(xué)習(xí)興起應(yīng)用到語言識(shí)別領(lǐng)域之前，聲學(xué)模型已經(jīng)有了非常成熟的模型體系，并且也有了被成功應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中的案例。例如，經(jīng)典的高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)興起以后。

  語音服務(wù)端一方面可以表示用來提供語音識(shí)別服務(wù)的服務(wù)端。新疆未來語音服務(wù)供應(yīng)

    該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果在于：語音服務(wù)端從物聯(lián)網(wǎng)主控設(shè)備獲取語音控制請(qǐng)求，通過語音控制請(qǐng)求中的目標(biāo)設(shè)備用戶信息來調(diào)用相應(yīng)的設(shè)備列表，通過語音控制請(qǐng)求中的目標(biāo)設(shè)備區(qū)域配置信息從該設(shè)備列表中確定對(duì)應(yīng)區(qū)域的受控設(shè)備信息，進(jìn)而對(duì)該受控設(shè)備信息所指示的物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備進(jìn)行操控，因此能夠?qū)τ脩粝虏煌瑓^(qū)域的受控設(shè)備分別進(jìn)行語音控制，拓展了語音控制方案的應(yīng)用場(chǎng)景。另外，還不需要用戶語音消息中包括區(qū)域信息，提高了用戶的語音操控體驗(yàn)。說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的應(yīng)用于語音服務(wù)端的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備語音控制方法的一示例的流程；根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備語音控制方法的一示例的信號(hào)流程；根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備語音控制方法的一示例的信號(hào)流程；根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于確定設(shè)備列表的過程的一示例的流程。寧夏信息化語音服務(wù)隨著語音服務(wù)處理技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，使用語音來對(duì)設(shè)備(尤其是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)進(jìn)行控制。

    例如，元件可以、但不限于是運(yùn)行于處理器的過程、處理器、對(duì)象、可執(zhí)行元件、執(zhí)行線程、程序和/或計(jì)算機(jī)。還有，運(yùn)行于服務(wù)器上的應(yīng)用程序或腳本程序、服務(wù)器都可以是元件。一個(gè)或多個(gè)元件可在執(zhí)行的過程和/或線程中，并且元件可以在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上本地化和/或分布在兩臺(tái)或多臺(tái)計(jì)算機(jī)之間，并可以由各種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)運(yùn)行。元件還可以根據(jù)具有一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)包的信號(hào)，例如，來自一個(gè)與本地系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)中另一元件交互的，和/或在因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)通過信號(hào)與其它系統(tǒng)交互的數(shù)據(jù)的信號(hào)通過本地和/或遠(yuǎn)程過程來進(jìn)行通信。***，還需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”，不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的應(yīng)用于語音服務(wù)端的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備語音控制方法的一示例的流程。這里，語音服務(wù)端一方面可以表示*用來提供語音識(shí)別服務(wù)的服務(wù)端，另一方面也可以表示集成了語音識(shí)別服務(wù)和其他服務(wù)(例如物聯(lián)網(wǎng)控制或運(yùn)營(yíng)服務(wù))的服務(wù)端。

    MTPE)、機(jī)器翻譯引擎評(píng)估等。Resource:Nimdzi,2021.趨勢(shì)2：促使語音方面的語言服務(wù)需求飆升（包含口譯、配音、字幕等），相關(guān)技術(shù)也蓬勃發(fā)展對(duì)配音、口譯及視聽服務(wù)市場(chǎng)產(chǎn)生了巨大影響。世界各地的旅行禁令、封城使語言服務(wù)需求不減反增。宅經(jīng)濟(jì)更進(jìn)一步推升口譯、配音、字幕等視聽服務(wù)需求。遠(yuǎn)程同傳(RSI)和遠(yuǎn)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(shù)提供商(VIT)不只獲得了語言服務(wù)市場(chǎng)的關(guān)注，更受到投資市場(chǎng)的青睞。Cloudbreak-Martti：2020年2月獲得1000萬美元融資KUDO：2020年7月獲得600萬美元，2021年3月獲得2100萬美元融資Interactio：2021年5月獲得3000萬美元融資另外，各家技術(shù)提供商也開始關(guān)注并開發(fā)機(jī)器口譯和計(jì)算機(jī)輔助口譯等技術(shù)。Resource:Nimdzi,2021.催熱宅經(jīng)濟(jì)（數(shù)字學(xué)習(xí)及媒體娛樂），視聽翻譯技術(shù)的需求也隨之增長(zhǎng)，包括遠(yuǎn)程配音、語音識(shí)別轉(zhuǎn)寫、文字轉(zhuǎn)語音、自動(dòng)字幕等。視聽串流平臺(tái)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(shù)。Resource:Nimdzi,2021.趨勢(shì)3：AI賦能的TMS成為各家技術(shù)提供商的發(fā)展重點(diǎn)翻譯管理系統(tǒng)。

    集成了語音識(shí)別服務(wù)和其他服務(wù)(例如物聯(lián)網(wǎng)控制或運(yùn)營(yíng)服務(wù))的服務(wù)端。

甚至還能模仿幾句，但是不知道其意思。語音導(dǎo)航應(yīng)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(shù)。語音和語義密不可分，科大訊飛在在語義理解方面也有長(zhǎng)期的積累，在重點(diǎn)行業(yè)中已經(jīng)有豐富的應(yīng)用。目前應(yīng)用在智能語音導(dǎo)航產(chǎn)品中的語義理解技術(shù)，正確率都已經(jīng)超過95%以上。3．語音服務(wù)合成技術(shù)—“人的嘴巴”聽懂用戶說話的內(nèi)容和意思后，還需要給客戶做回復(fù)，語音合成技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用在呼叫中心，可以將任意的文本變成語音后播報(bào)給客戶，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信息的及時(shí)播報(bào)，較板卡拼接、錄音等方式，語音合成播報(bào)在播報(bào)時(shí)長(zhǎng)和效果都提升。科大訊飛在語音合成領(lǐng)域的地位是公認(rèn)的，自然度得分超過（專業(yè)播音員5分，普通人水平較高能達(dá)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(tǒng)足以說明。為滿足語音導(dǎo)航應(yīng)用的應(yīng)用，針對(duì)不同行業(yè)，專門定制了發(fā)音人，發(fā)音風(fēng)格更甜美，客戶體驗(yàn)更好。二．智能語音在IVR中的應(yīng)用情況近幾年已經(jīng)有諸多企業(yè)引入了智能語音在IVR中的應(yīng)用，銀行領(lǐng)域如工行銀行、中信銀行；電信運(yùn)營(yíng)商如廣東移動(dòng)、浙江移動(dòng)、安徽移動(dòng)、安徽聯(lián)通、湖南電信等。所謂語音識(shí)別，就是將一段語音信號(hào)轉(zhuǎn)換成相對(duì)應(yīng)的文本信息。上海語音服務(wù)內(nèi)容

若要上傳數(shù)據(jù)，請(qǐng)導(dǎo)航到自定義語音服務(wù)識(shí)別門戶。新疆未來語音服務(wù)供應(yīng)

    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(qǐng)參閱語言支持。用于訓(xùn)練的純文本數(shù)據(jù)在識(shí)別產(chǎn)品名稱或行業(yè)特定的術(shù)語時(shí)，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(gè)文本文件提供。若要提高準(zhǔn)確性，請(qǐng)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(gè)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(gè)句子或關(guān)鍵字控制在單獨(dú)的一行中。對(duì)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(qǐng)記住，不要復(fù)制太多次，這可能會(huì)影響總體識(shí)別率。此外，還需要考慮以下限制：請(qǐng)避免將字符、單詞或詞組重復(fù)三次以上。

     新疆未來語音服務(wù)供應(yīng)

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