吉林信息化语音服务

    并从过滤后的列表中找出需要控制的设备。在步骤560中，智能语音平台根据智能家居协议约定的格式向iot智能设备平台发送特定设备的控制指令。在步骤570中，iot智能设备平**成对智能设备的控制，并返回响应。在步骤580中，智能语音平台根据响应结果，向智能音箱返回结果，以使得音箱进行播报操作。在本发明实施例中，不需要说话人在话语中包含特定的位置信息就能够实现对特定区域内的物联网设备进行操控，具有较佳的用户体验。并且，在一些应用场景下尤其适用，例如限制只能控制某个房间里的设备，用户其他房间的设备则不能控制。示例性地，在儿童教育场景下，全屋有一个主控智能音箱可以控制全屋的设备，并且儿童房有一个平板电脑，只允许控制儿童房里的设备。另外，在酒店场景下，酒店中每间客房均配备一个智能音箱，每个音箱只能控制自己所在房间的智能设备。本发明一实施例的语音服务端600，包括获取单元610、用户设备确定单元620、目标受控设备确定单元630和操控单元640。获取单元610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。还不需要用户语音服务消息中包括区域信息，提高了用户的语音操控体验。吉林信息化语音服务

    智能外呼接口(SmartCall)步骤1创建阿里云账号为了访问语音服务，您需要有一个阿里云账号。如果没有，可首先按照如下步骤创建阿里云账号：1、访问阿里云官方网站，单击页面上的注册按钮。2、按照屏幕提示完成注册流程并进行企业实名认证语音服务只支持企业实名认证用户使用。为了更好地使用阿里云服务，建议尽快完成实名认证，否则部分阿里云服务将无法使用。具体实名认证流程，请参考这里。步骤2获取阿里云访问密钥为了使用智能外呼API-JAVASDK，您必须申请阿里云的访问密钥。阿里云访问秘钥是阿里云为用户使用API（非控制台）来访问其云资源设计的“安全口令”。您可以用它来签名API请求内容以通过服务端的安全验证。该访问秘钥成对（AccessKeyId与AccessKeySecret）生成和使用。每个阿里云用户可以创建多对访问秘钥，且可随时启用（Active）、禁用（Inactive）或者删除已经生成的访问秘钥对。您可以通过阿里云控制台的秘钥管理页面创建、管理所有的访问秘钥对，且保证它处于“启用”状态。由于访问秘钥是阿里云对API请求进行安全验证的关键因子，请妥善保管你的访问秘钥。如果某些秘钥对出现泄漏风险，建议及时删除该秘钥对并生成新的替代秘钥对。辽宁语音服务设计了解自定义语音服务识别数据。

转发服务器跟原有系统完全解耦，原系统改造也很小，可以实现高可用。缺点是转发服务器起码有两台机器，也会增加接收方数据去重的复杂度。现在我们梳理一下，要实现一个支持百万级的语音聊天房间，整体的架构如下所示：1.用户创建房间。通过目录服务器创建，实际上是在数据库中增加一条set_id和room_id的映射记录。2.用户请求进入房间。通过目录服务器查询应该连到哪台语音服务器，具体的逻辑由负载均衡服务器实现。简单描述为：查询到room_id所在的set的所有语音服务器，根据负载情况和就近接入原则，选择几台语音服务器的ip和端口返回。3.用户进入房间。客户端连接语音服务器，语音服务器将进房请求透传给房间服务器，房间服务器记录房间架构信息，并定期同步给set内所有的语音服务器。4.对于小房间，通过set内转发语音实现。对于跨set的大房间，由多个房间服务器协同工作实现。房间服务器之间不需要互相通信，它们只要在set内按规则挑选一台语音服务器作为broker。Broker收到语音数据时，除了常规的set内转发外，还将数据发给转发服务器。转发服务器知道房间所在的set列表和每个set的broker，从而实现跨set转发。

    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降低了从高*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，提供了功能强大、用户友好的界面以实现声学调音和诊断功能。语音采集参考板的原理图设计和材料清单是专为大多数AVS应用程序设计的，客户只需要很少的定制改动，进一步缩短了产品面市时间。说话人识别语音服务提供一些算法,可使用语音生物测量,根据说话人独特的语音特征来验证和识别说话人。

    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任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。在本发明中，“模块”、“系统”等等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。新疆语音服务标准

集成了语音识别服务和其他服务(例如物联网控制或运营服务)的服务端。吉林信息化语音服务

    （2）梅尔频率尺度转换。（3）配置三角形滤波器组并计算每一个三角形滤波器对信号幅度谱滤波后的输出。（4）对所有滤波器输出作对数运算，再进一步做离散余弦变换（DTC），即可得到MFCC。变换在实际的语音研究工作中，也不需要我们再从头构造一个MFCC特征提取方法，Python为我们提供了pyaudio和librosa等语音处理工作库，可以直接调用MFCC算法的相关模块快速实现音频预处理工作。所示是一段音频的MFCC分析。MFCC过去在语音识别上所取得成果证明MFCC是一种行之有效的特征提取方法。但随着深度学习的发展，受限的玻尔兹曼机（RBM）、卷积神经网络（CNN）、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）等深度神经网络模型作为一个直接学习滤波器代替梅尔滤波器组被用于自动学习的语音特征提取中，并取得良好的效果。传统声学模型在经过语音特征提取之后，我们就可以将这些音频特征进行进一步的处理，处理的目的是找到语音来自于某个声学符号（音素）的概率。这种通过音频特征找概率的模型就称之为声学模型。在深度学习兴起之前，混合高斯模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）一直作为非常有效的声学模型而被使用，当然即使是在深度学习高速发展的。

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