请在服务器地址中输入:端口号中输入:8880然后在用户名处输入刚才记录的客服的SIP账号信息,密码处输入SIP密码电话号码输入SIP账号即可,显示名称可以选择填写客服的名称,点击提交大致下如所示:或者SIP高级设置>>请将服务器注册时限,由默认的3600秒,变更为60秒然后往下拉,勾选配置兼容特殊服务器,点击提交全局设置>>勾选严格匹配UA,点击提交配置成功后会返回注册成功的信息。让客服坐席状态为上线(签入)开启SIP模式后,点击界面右上角的电话语音操作图标,会出现电话语音SIP的字样点击在线状态后,可以上电话语音签入使用SIP话机模式呼出要呼出电话,请在电话操作面板上输入要拨打的电话号码,然后点击呼叫按钮点击呼叫后,您可以看到系统提示信息这时,您的SIP话机会有响铃,客服带上耳麦并按下SIP话机上的接听按钮或者拿起听筒接听电话,这时会听到已经拨通对方电话的等待音,对方接听电话后即可开始通话。在通话接通后,会立即在云客服平台上创建工单,客服可以在上面记录信息,当电话挂断后,会在该工单上记录语音文件。当然,客服也可以在工单上直接向工单发起人呼出电话,使用SIP话机模式呼入电话呼入会更简单一些。语音服务端的物联网设备语音控制方法。湖南新一代语音服务供应
例如:“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。语音服务可能会删除包含太多重复项的行。请勿使用特殊字符或编码在U+00A1以后的UTF-8字符。将会拒绝URI。用于训练的发音数据如果用户会遇到或使用没有标准发音的不常见字词,你可以提供自定义发音文件来改善识别能力。重要建议不要使用自定义发音文件来改变常用字的发音。应以单个文本文件的形式提供发音。口述形式是拼写的拼音顺序。它可以由字母、单词、音节或三者的组合构成。自定义发音适用于英语(en-US)和德语(de-DE)。用于测试的音频数据:音频数据适合用于测试Microsoft基线语音转文本模型或自定义模型的准确度。请记住,音频数据用于检查语音服务的准确度,反映特定模型的性能。若要量化模型的准确度,请使用音频和人为标记的听录数据。默认音频流格式为WAV(16KHz或8kHz,16位,单声道PCM)。除了WAV/PCM外,还可使用GStreamer支持下列压缩输入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何(适用于媒体格式未知的情况)。提示上传训练和测试数据时,.zip文件大小不能超过2GB。如果需要更多数据来进行训练,请将其划分为多个.zip文件并分别上传。 内蒙古信息化语音服务供应呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。
本发明涉及语音服务交互系统领域,特别涉及一种智能语音服务交互系统。背景技术:随着语音技术的不断发展,近年来语音识别及控制技术迅速崛起,电视、电脑等智能终端均可通过语音控制进行相应的操作,提高了用户和智能终端之间的交互体验和交互效率,有效的弥补传统的手动输入操作的不足;现有的交通管理系统中,使用时不能适时管理,使用时存在应的局限性,影响交通管理系统的使用效果;现有的语音服务中,用户拨打电信、银行等的客户电话,一般会通过ivr交互,是语音告诉打电话的人比如:1、重置密码,2、查询余额,……返回上一级菜单等等,有时候用户经常会听不清,或者没听到,又或者语音速度太慢了,语音播报的选择菜单又特别的多,按顺序播放,用户永远不知道有多少层菜单,还有自己要选择的菜单在第几层等等问题。技术实现要素:本发明的主要目的在于提供一种智能语音服务交互系统,可以有效解决背景技术中的问题。为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:一种智能语音服务交互系统,包括处理器、服务器和后台终端,所述处理器上电连接有输入/输出模块、指令转换模块、识别模块、电源模块、和信息传递模块,所述输入/输出模块与处理器中间双向电连接。
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集音频。如果你的模型需要识别在不同质量的录音设备上录制的语音,则你提供的用来训练模型的音频数据也必须能够这些不同的场景。以后可以向模型中添加更多数据,但要注意使数据集保持多样性并且能够你的项目需求。将不在你的自定义模型识别需求范围内的数据包括在内可能会损害整体识别质量,因此请不要包括你的模型不需要转录的数据。基于部分场景训练的模型只能在这些场景中很好地执行。
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。
请仔细选择能够你要求自定义模型识别的全部场景范围的数据。提示:请从与模型会遇到的语言和声效相匹配的较小的示例数据集着手。例如,可以采用与模型的生产方案相同的硬件和声效环境录制一小段有代表性的示例音频。具有代表性的数据的小型数据集可能会在你投入精力收集大得多的数据集进行训练之前暴露一些问题。若要快速开始使用,请考虑使用示例数据。请参阅此GitHub存储库,了解自定义语音服务识别数据示例。数据类型:训练新模型时,请从文本开始。这些数据将改善对特殊术语和短语的识别。使用文本进行训练比使用音频进行训练的速度快得多(分钟与天的对比)。备注:并非所有基本模型都支持通过音频训练。如果基本模型不支持该训练,语音服务将使用脚本中的文本,而忽略音频。有关支持使用音频数据进行训练的基础模型的列表,请参阅语言支持。即使基础模型支持使用音频数据进行训练,该服务也可能只使用部分音频。它仍将使用所有脚本。如果要更改用于训练的基础模型,并且你的训练数据集内有音频,请务必检查新选择的基础模型是否支持使用音频数据进行训练。如果以前使用的基础模型不支持使用音频数据进行训练,而训练数据集包含音频。
语音服务的主要功能之一是能够识别并转录人类语音(通常称为语音转文本)。内蒙古信息化语音服务供应
如何进行语音服务控制?湖南新一代语音服务供应
处理器的输入端与指令转换模块的输出端电连接,所述输入/输出模块的输出端电连接有程序选择模块,且程序选择模块的输出端与指令转换模块的输入端电连接,所述电源模块的输出端与处理器的输入端电连接,且处理器与信息传递模块之间双向电连接,所述后台终端上电连接有信息处理模块,且后台终端与信息处理模块之间双向电连接。所述输入/输出模块包括视频单元、按键单元和语音单元,所述视频单元、按键单元和语音单元之间设置,且视频单元的输出端与识别模块的输入端电连接。所述视频单元连接有显示屏,所述语音单元包括扬声器与麦克风,且扬声器与麦克风之间并联设置。所述现场信息反馈单元包括可变交通标志牌和led路况显示屏,所述信心传递模块包括信息发送单元和信息接收单元,所述信息发送单元与信息接收单元之间双向电连接。所述信息传递模块与服务器之间无线连接,所述服务器与后台终端之间无线连接,且后台终端与信息传递模块之间通过服务器无线连接。所述后台终端包括人工服务和自助服务,所述人工服务与自助服务均与后台终端之间双向电连接。与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:该智能语音服务交互系统,通过这里的指令系统有建立一个常用的语音数据库。湖南新一代语音服务供应