准备自定义语音服务识别的数据数据多样性：用来测试和训练自定义模型的文本和音频需要包含你的模型需要识别的来自各种说话人和场景的示例。收集进行自定义模型测试和训练所需的数据时，请考虑以下因素：你的文本和语音音频数据需要涵盖用户在与你的模型互动时所用的各种语言陈述。例如，一个能升高和降低温度的模型需要针对人们在请求进行这种更改时会用的陈述进行训练。你的数据需要包含模型需要识别的所有语音变型。许多因素可能会改变语音，包括口音、方言、语言混合、年龄、性别、语音音调、紧张程度和当日时间。你包括的示例必须来自使用模型时所在的各种环境（室内、户外、公路噪音）。必须使用生产系统将要使用的硬件设备来收...

主要原因是定制菜单花费的时间太多，客户不太愿意使用。再如近几年提出的IVR优化，通过去除低频访问的业务，只保留高频业务，并安排呼叫频度决定业务所处的层架，这种方式会导致许多业务通过IVR无法办理，损伤了客户的体验。在移动互联网时代，“用户体验”重要性不言而喻，而竞争日益加剧的，“降低成本”是提升企业竞争力的关键。如何实现“鱼和熊掌兼得”？关键在于提升IVR的服务能力，通过菜单调整的方法终究是“治标不治本”，我们需要对IVR进行颠覆性的改变。智能语音服务技术的发展为IVR的发展注入了新的生机，以苹果“siri””为的手机智能语音服务助理的出现，标志智能语音技术发展达到了实用水平，在IVR中应用智...

例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地系统、分布式系统中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它系统交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。***，还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要...

根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的示例流程；根据本发明实施例的语音服务端的一示例的结构框。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不***的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定...

为商用5G设备上的原生语音服务奠定基础。”进行跨组网新空口、5G网和IP多媒体子系统（IMS）的互操作性测试，以确保在运营商将4G网络升级到5G网络时能够支持语音服务。双方还成功地对组网不可用情况下的演进分组系统（EPS）回落功能进行了测试。无线系统设计及合作伙伴JSPan表示：“作为5G领域，致力于为全球各地的消费者带来****的5G体验。这一技术里程碑将使设备制造商能够支持5G网络上的原生语音业务，在明年推出基于网架构的5G网络时，将为用户提供无缝的连接体验。”组网新空口（SANR）网络将提供一系列全新的服务，并简化网络架构。市场上首批商用5G智能手机使用双模连接，通过4G进行语音...

由于DNN-HMM训练成本不高而且相对较高的识别概率，所以即使是到现在在语音识别领域仍然是较为常用的声学模型。除了DNN之外，经常用于计算机视觉的CNN也可以拿来构建语音声学模型。当然，CNN也是经常会与其他模型结合使用。CNN用于声学模型方面主要包括TDNN、CNN-DNN框架、DFCNN、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）框架、CNN-DNN-LSTM（CDL）框架、逐层语境扩展和注意CNN框架（LACE）等。这么多基于CNN的混合模型框架都在声学模型上取得了很多成果，这里小编挑两个进行简单阐述。TDNN是早基于CNN的语音识别方法，TDNN会沿频率轴和时间轴同时进行卷积，...

2021语言服务技术呈现四大趋势，趋势一TrendI语言服务进入AI应用大时代随着人工智能(AI)技术的飞速发展，以及加速企业数字化转型，语言服务产业已迎来AI应用大时代。之前Camille发布的《GPT-3问世-语言服务工作者要被机器取代了吗?》一文，阐释过语言服务已经离不开AI。2021Nimdzi语言技术地图频频提及AI对于语言服务产业的冲击，但她倾向于将AI重新诠释为“增强智能”(augmentedintelligence)，而非“人工智能”(artificialintelligence)。AI是程序代码、数学与规则，它的价值不是取代人类，而是增强人类的价值与能力。如同6月...

而语言资产的管理也开始成为大家讨论的焦点。趋势四TrendIV除了语言服务和本地化，语言服务产业还需满足企业数字化转型所带来的相关需求AI技术的发展以及加速企业数字化转型，网站、App、数字内容的翻译服务需求激增。但数字化转型也提高了语言服务与本地化的交付标准。除了提供语言服务，语言服务提供商还须满足企业数字化转型所带来的需求，例如：增强信息安全、提升搜索引擎优化(SEO)、关注用户体验(UX)以及更有效的支持DITA文件等。要成为与时俱进的语言服务提供商，就必须特别留意这四大趋势对语言服务的影响，时时检视自己是否能应用相关技术提升服务能力，或者能如何应用现有资源满足市场上的需求。...

进一步地，可以基于所获取的各个用户物联网受控设备信息集，确定与设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。这里，在确定设备列表时，需要针对酒店a下的各个物联网主控设备分别进行操作，例如针对酒店a中各个房间内的主控音箱进行操作。并且，针对设备用户信息下的各个物联网主控设备可以进行如步骤420-步骤440的操作。在步骤420中，获取关于该物联网主控设备的区域配置请求，区域配置请求包括设备区域配置信息。示例性地，语音服务端接收到针对酒店a的其中一个主控音箱(例如，位于房间301的音箱)的区域配置请求，这个区域配置请求中包括设备区域配置信息“房间301”。在步骤430中，获取针对多个物联网受控...

房间102中的灯)。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程。在步骤301中，说话人向物联网主控设备10发送语音消息。接着，在步骤302中，物联网主控设备10确定语音控制请求。接着，在步骤303中，物联网主控设备10发送语音控制请求至语音服务端30。接着，在步骤304中，语音服务端确定语音消息所对应的语音控制意图信息。关于步骤301～304的操作，可以参照上面其他实施例中所描述的操作，在此便不赘述。接着，在步骤305中，语音服务端30发送目标设备用户信息至物联网运营端40。这里，在物联网运营端存储有多个设备列表，例如可以是由各个用户分别针对其所管理的不同区域内的各个物联网受控设...

实现百万房间的问题。容易想到的方案是把100万用户分到5个SET里。那多个SET之间怎样通信呢？方法说白了就是为不同SET中的服务器提供一个全局视图，用于转发路由。方法有很多种，这里介绍2种思路。第一种是在房间服务器的上面再增加一个组服务器（groupserver），为系统提供全局视野。组服务器在每个SET的语音服务器中选取一台做为桥头堡机器（broker），跨SET转发和接收都通过broker完成。Broker收到SET内转发时，会将数据转发给其他SET的broker；而当收到跨SET转发时，会将数据转发给SET内的其他机器。这种方案的缺点是broker会成为瓶颈，当broker宕机时，严重...

可以导航到“测试模型”选项卡，以直观地检查含音频数据的质量，或者通过音频+人为标记的听录内容来评估准确性。音频+人为标记的听录内容音频+人为标记的听录内容可用于训练和测试目的。若要从轻微口音、说话风格、背景噪音等方面优化声音，或在处理音频文件时度量Microsoft语音转文本的准确性，则必须提供人为标记的听录内容（逐字逐句）进行比较。尽管人为标记的听录往往很耗时，但有必要评估准确度并根据用例训练模型。请记住，识别能力的改善程度以提供的数据质量为界限。出于此原因，只能上传质量的听录内容，这一点非常重要。音频文件在录音开始和结束时可以保持静音。如果可能，请在每个示例文件中的语音前后包含...

颠覆传统服务模式，智能语音服务为IVR注入新生机：IVR，(InteractiveVoiceResponse互动式语音应答)在呼叫中心的发展历程中，由于其可以有效解决一些高频简单的业务，而广泛应用在目前的主流呼叫中心中，如果你拨打10086、10010电信行业客服热线，或者拨打400等热线服务时，你可能会听到这样一些熟悉的声音：“普通话服务请按1，ForServiceInEnglish,Press2”，“查询服务请按1，业务办理请按2”，如果你对着自己的电话继续按键，系统会引导你一直按下去，直到完成业务查询或业务办理。IVR通过将用户的需求梳理进行分类，形成一个树状菜单，解决了固定...

ForresterResearch在其对2021年的前列客户服务预测中指出，“随着移情成为中心舞台，语音将成为服务的渠道。”在2020年，Forrester的公司客户告诉分析师，那些因失业而需要修改公用事业、和其他关键服务支付计划的客户已经将通话量推高了50%。虽然交互式语音应答（IVR）系统通过语音识别技术的改进，在理解口语方面已经有了很大的进步，但传统的IVR系统笨重，自助自动化程度很低，高达80%的交互都交给了服务座席。当我与领导们谈论CX转型时，常被忽视的是语音技术在客户服务和销售中的作用。传统上，IVR是一个联络中心的面孔，绝大多数被用作决策树，将呼叫路由到合适的座席。相...

以使得中控设备来对目标物联网受控设备进行控制。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程，其涉及在说话人、物联网主控设备10、物联网受控设备20和语音服务端30之间的信号交互过程。具体地，在步骤201中，说话人对着物联网主控设备10说话。在步骤202中，在物联网主控设备10收到语音消息之后，可以根据语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息来确定语音控制请求。这里，目标设备用户信息和目标设备区域配置信息可以是在物联网主控设备中被预先配置的(例如，由用户预先配置的)。在步骤203中，物联网主控设备10将语音控制请求发送至语音服务端30。在步骤2041，语音服务端30可以确定语...

如何实现百万级的语音服务聊天功能？我们来介绍语音聊天室的升级版本——在海量用户同时在线的情况下，语音服务器的架构将如何升级改造。互联网产品后台开发信奉一句话：先扛住再优化。工程师当然是希望把系统设计得尽善尽美，但是业务发展往往是不允许的，因此后台工程师的工作就是在技术和业务之间寻找平衡点。大部分的系统都是逐步迭代演进而来的，没有一蹴而就的完美系统。前文中，我们介绍了语音服务器分SET部署的概念。其实一直在回避一个问题，分SET的缺点是什么？分SET限制了房间的容量。因为不分SET还好，分SET了以后一个房间撑死只能达到20万的用户，这样看起来分SET是一个不合理的设计。真是这样吗？...

当您使用语音的API接口发送外呼后，可以通过使用MNS的Queue模型来接收语音的回执消息。语音服务提供的回执消息类型包括：呼叫记录消息（VoiceReport）订阅呼叫记录消息（VoiceReport）可以在呼叫结束后获取呼叫的记录信息，包括通话类型、通话的开始及结束时间、通话时长、结束原因等。呼叫中间状态消息（VoiceCallReport）订阅呼叫中间状态消息（VoiceCallReport），可以获取呼叫过程中的通话状态的信息，通常包括开始、振铃、接听、挂断以及状态产生的时间等。录音记录消息（VoiceRecordReport）订阅录音记录消息（VoiceRecordRepor...

这些传统的声学模型在语音识别领域仍然有着一席之地。所以，作为传统声学模型的，我们就简单介绍下GMM和HMM模型。所谓高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯随机变量的分布来拟合训练数据（音频特征）时形成的模型。原始的音频数据经过短时傅里叶变换或者取倒谱后会变成特征序列，在忽略时序信息的条件下，这种序列非常适用于使用GMM进行建模。混合高斯分布的图像。高斯混合分布如果一个连续随机变量服从混合高斯分布，其概率密度函数形式为：GMM训练通常采用EM算法来进行迭代优化，以求取GMM中的加权系数及各个高斯函数的均值与方差等参数。GMM作为一种基于傅里...

使CirrusLogic的SoundClear算法能够屏蔽对Alexa唤醒词和命令精度造成干扰的噪声。CirrusLogic的智能编解码器集成了Hi-FiDAC、立体声耳机放大器和单声道扬声器放大器，帮助OEM降低了从扬声器到简单数字助理产品的材料成本。设计时充分考虑了低功耗便携式设备和附件的需求，其功耗一般要比竞争解决方案低80%。该套件是一个完整的解决方案，语音采集板包括高性能双麦克风阵列、RaspberryPi3(Rpi3)、扬声器，以及预装了所需全部固件的microSD卡，采用该套件后生产效率会得到快速提升。CirrusLogic的控制台简化了各种RPi3应用程序的操作，提供了...

本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网设备语音控制方法及语音服务端。背景技术：随着语音处理技术和互联网技术的不断发展，使用语音来对设备(尤其是物联网设备)进行控制，从而提升用户体验已经成为了目前科技发展的一大趋势。目前，针对物联网设备的控制操作，一般是通过分析用户语音消息处理操作来对用户账号下的所有iot(internetofthings,物联网)智能设备进行控制，无法对同一用户的不同物联网设备分别进行个性化控制。但是，在一些应用场景下(例如酒店智能家居场景)下，可能需要对酒店用户下的多个房间的物联网设备分别**地进行控制。针对上述问题，目前业界暂无较佳的解决方案。技术实现要素：...

颠覆传统服务模式，智能语音服务为IVR注入新生机：IVR，(InteractiveVoiceResponse互动式语音应答)在呼叫中心的发展历程中，由于其可以有效解决一些高频简单的业务，而广泛应用在目前的主流呼叫中心中，如果你拨打10086、10010电信行业客服热线，或者拨打400等热线服务时，你可能会听到这样一些熟悉的声音：“普通话服务请按1，ForServiceInEnglish,Press2”，“查询服务请按1，业务办理请按2”，如果你对着自己的电话继续按键，系统会引导你一直按下去，直到完成业务查询或业务办理。IVR通过将用户的需求梳理进行分类，形成一个树状菜单，解决了固定...

并将该控制请求指令发送至物联网运营端40。这里，控制请求指令是符合针对物联网运营端40的通信协议的，例如所实现约定的通信协议。接着，在步骤309中，物联网运营端40发送操控指令至物联网受控设备20，以根据控制请求指令对目标物联网受控设备进行操控。根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程。在步骤410中，确定与待配置设备列表的设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。例如，在语音服务端配置有各个酒店(酒店a、酒店b)的物联网受控设备信息，当语音服务端针对酒店a的设备列表构建请求时，可以确定酒店a(即，设备用户信息)所对应的各个物联网受控设备信息。这里，可以从物联网受控设备服务厂商来得到...

如何实现百万级的语音服务聊天功能？我们来介绍语音聊天室的升级版本——在海量用户同时在线的情况下，语音服务器的架构将如何升级改造。互联网产品后台开发信奉一句话：先扛住再优化。工程师当然是希望把系统设计得尽善尽美，但是业务发展往往是不允许的，因此后台工程师的工作就是在技术和业务之间寻找平衡点。大部分的系统都是逐步迭代演进而来的，没有一蹴而就的完美系统。前文中，我们介绍了语音服务器分SET部署的概念。其实一直在回避一个问题，分SET的缺点是什么？分SET限制了房间的容量。因为不分SET还好，分SET了以后一个房间撑死只能达到20万的用户，这样看起来分SET是一个不合理的设计。真是这样吗？...

该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本发明实施例的有益效果在于：语音服务端从物联网主控设备获取语音控制请求，通过语音控制请求中的目标设备用户信息来调用相应的设备列表，通过语音控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息，进而对该受控设备信息所指示的物联网受控设备进行操控，因此能够对用户下不同区域的受控设备分别进行语音控制，拓展了语音控制方案的应用场景。另外，还不需要用户语音消息中包括区域信息，提高了用户的语音操控体验。说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用作一简单地介绍，显而易见地，下面描述是本发明的一些实施例，对于本...

基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；基于所述语音消息，对所述目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。第二方面，本发明实施例提供一种语音服务端，包括：获取单元，被配置为获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求，所述语音控制请求包括语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息；用户设备确定单元，被配置为确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述目标设备用户信息的在多个设备区域配置信息下的多个受控设备信息；目标受控设备确定单元，被配置为基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；操控...

所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量;声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分;而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率;根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到可能的文本表示。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。山西信息化语音服务 智能外呼接口...

所以在正式使用声学模型进行语音识别之前，我们必须对音频信号进行预处理和特征提取。初始的预处理工作就是静音切除，也叫语音检测（VoiceActivityDetection，VAD）或者语音边界检测。目的是从音频信号流里识别和消除长时间的静音片段，在截取出来的有效片段上进行后续处理会很大程度上降低静音片段带来的干扰。除此之外，还有许多其他的音频预处理技术，这里不展开多说。其次就是特征提取工作，音频信号中通常包含着非常丰富的特征参数，不同的特征向量表征着不同的声学意义，从音频信号中选择有效的音频表征的过程就是语音特征提取。常用的语音特征包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（...

统一消息系统语音服务：用户无需使用电脑，通过电话或手机等通信设备便能够在没有电脑联网的情况下（如：旅途、娱乐）随时查询并处理统一消息邮箱中的电子邮件，使沟通更加随意。功能：听取语音邮件：通过手机拨打特别服务电话的方式听取邮件内容，方便用户及时获取信息，使访问邮箱更加容易，不再受到时间、地点以及设备的限制。回复语音邮件：通过手机用语音邮件的方式给发件人回复邮件，不仅使邮件的处理方式更加多样化，同时让邮件的处理变得更加及时。语音留言：用户可以将统一消息的电子邮箱作为语音信箱使用，收录各种语音留言，起到电话录音机的作用，避免遗漏任何信息。语音控制：用户通过手机拨打特别服务电话的方式访问统...

如何创建人为标记的听录若要提高特定情况下（尤其是在因删除或错误替代单词而导致问题的情况下）的识别准确度，需要对音频数据使用人为标记的听录。什么是人为标记的听录？很简单，人为标记的听录是对音频文件进行的逐字/词听录。需要大的听录数据样本来提高识别准确性，建议提供1到20小时的听录数据。语音服务将使用长达20小时的音频进行训练。在此页上，我们将查看旨在帮助你创建高质量听录的准则。本指南按区域设置划分为“美国英语”、“中国大陆普通话”和“德语”三部分。备注并非所有基础模型都支持使用音频文件进行自定义。如果基础模型不支持它，则训练将以与使用相关文本相同的方式使用听录文本。有关支持使用音频数...

循环神经网络、LSTM、编码-解码框架、注意力机制等基于深度学习的声学模型将此前各项基于传统声学模型的识别案例错误率降低了一个层次，所以基于深度学习的语音识别技术也正在逐渐成为语音识别领域的技术。语音识别发展到如今，无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统，语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题，如果模型中的所有组件都能够联合优化，很可能会获取更好的识别准确度，因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个重要的发展方向。所以，本文主要内容的介绍顺序就是先给大家介绍声波信号处理和特征提取等预处理技术，然后介绍GMM和HMM等传统的...