语音服务基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • TS-USB-6MIC / TS-GX-6MIC系列
  • 封装形式
  • 软件算法+硬件
  • 加工定制
  • 工作电源电压
  • 5
语音服务企业商机

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中应用智能语音技术,用户无需按键,说出需求即可办理业务,非常符合人的使用习惯,同时完全摆脱了0-9按键个数的限制,大幅提升信息输入效率。一.智能语音服务在IVR中的业务模式我们对国内从事智能语音技术研发的领导企业“科大讯飞”进行了调研,智能语音在IVR中的应用是公司的重要产品方向之一,公司在06年开始尝试在IVR中的应用,提出“语音导航”的方案,为呼叫中心提供语音识别驱动的新型自动语音交互应用。了解自定义语音服务识别数据。浙江新一代语音服务

浙江新一代语音服务,语音服务

    一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分,一般来说,一段高保真、无噪声的语言是非常难得的,实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在,所以在正式进入声学模型之前,我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术,将信号从时域转化到频域,然后为之后的声学模型提取有效的特征向量。接下来声学模型会将预处理部分得到的特征向量转化为声学模型得分,与此同时,语言模型,也就是我们前面在自然语言处理中谈到的类似N-Gram和RNN等模型,会得到一个语言模型得分,解码搜索阶段会针对声学模型得分和语言模型得分进行综合,将得分比较高的词序列作为的识别结构。这便是语音识别的一般原理。因为语音识别相较于一般的自然语言处理任务特殊之处就在于声学模型,所以语言识别的关键也就是信号处理预处理技术和声学模型部分。在深度学习兴起应用到语言识别领域之前,声学模型已经有了非常成熟的模型体系,并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。例如,经典的高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)等。神经网络和深度学习兴起以后。

  广东量子语音服务有什么语音服务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。

浙江新一代语音服务,语音服务

    则新的基础模型的训练时间将会大幅增加,并且可能会轻易地从几个小时增加到几天及更长时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件,则更是如此。如果你面临以上段落中所述的问题,则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本,来快速缩短训练时间。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。在带有于训练的硬件的区域中,语音服务将使用多20小时的音频进行训练。在其他区域中,多只会使用8小时的音频。上传数据:若要上传数据,请导航到自定义语音服务识别门户。创建项目后,导航到“语音服务数据集”选项卡,然后单击“上传数据”以启动向导并创建个数据集。在上传数据之前,系统会要求你为数据集选择语音服务数据类型。首先需要指定要将数据集用于“训练”还是“测试”。还有多种类型的数据可供上传并用于“训练”或“测试”。上传的每个数据集必须符合所选数据类型的要求。必须先将数据设置为正确格式再上传它。格式正确的数据可确保自定义语音识别服务对其进行准确处理。以下部分列出了要求。上传数据集后,可以使用几个选项:可以导航到“训练自定义模型”选项卡来训练自定义模型。

    

    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;操控单元,被配置为基于所述语音消息,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。第三方面,本发明实施例提供一种电子设备,其包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。第四方面,本发明实施例提供一种存储介质,其上存储有计算机程序。语音服务有哪些功能?

浙江新一代语音服务,语音服务

    语音服务快速入门流程:注册阿里云账号并完成企业实名认证。开通服务。提交企业资质。购买号码(可选)。如果您使用公共号池,则无需购买号码。如果您使用专属号码,则需购买专属号码。创建语音模板或上传语音文件。若播放的音频为带有变量的文本模板,每次调用时根据变量替换值从文本模板转化为音频文件,则需要添加文本转语音模版。若播放的音频为固定内容的音频文件(mp3/wav),则需上传对应语音文件。发送语音通知如果通过文本转语音的方式播放语音内容,则调用SingleCallByTts接口发送语音通知。如果通过语音文件的方式播放语音内容,则调用SingleCallByVoice接口发送语音通知。查看发送结果您可以调用QueryCallDetailByCallId接口查询指定通话的呼叫详情。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。 语音技术可以用来理解客户,而不考虑语法、口音或背景噪音。天津移动语音服务有什么

语音服务采用IP网络进行传输,淘汰基于GSM、UMTS和CDMA等网络的传统转换服务。浙江新一代语音服务

    物联网设备语音控制方法100包括:步骤110、获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求。这里,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。示例性地,说话人对象可以对物联网主控设备说出了语音消息,以期望对相应的物联网受控设备进行控制。应理解的是,在一些应用场景下,物联网受控设备也可以是物联网主控设备本身,在此应不加限制。另外,目标设备用户信息(例如,“xx酒店”,并且酒店中的一个房间中的物联网主控设备可以是分别**地被控制)和目标设备区域配置信息(例如,“房间102”,从而*对房间102中的设备进行控制)可以是在物联网主控设备上预先配置好的,并将其与所收到的语音消息进行整合,从而生成相应的语音控制请求。需说明的是,语音服务端可以是从物联网主控设备直接接收语音控制请求,也还可以是从其他设备(例如,物联网运营端)处获得语音控制请求,且都属于本发明的保护范围内。步骤120、确定目标设备用户信息所对应的目标设备列表。这里,目标设备列表包括针对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。例如,针对“酒店a”的设备列表中具有针对酒店中的各个房间。浙江新一代语音服务

与语音服务相关的文章
内蒙古无限语音服务
内蒙古无限语音服务

请确保将其保持在适当的文件大小内。另外,每个训练文件不能超过60秒,否则将出错。若要解决字词删除或替换等问题。需要提供大量的数据来改善识别能力。通常,我们建议为大约1到20小时的音频提供逐字对照的听录。不过,即使是短至30分钟的音频,也可以帮助改善识别结果。应在单个纯文本文件中包含所有W...

与语音服务相关的新闻
  • 福建量子语音服务供应 2024-04-27 11:03:04
    包含口译、配音、字幕等),相关技术也蓬勃发展对配音、口译及视听服务市场产生了巨大影响。世界各地的旅行禁令、封城使语言服务需求不减反增。宅经济更进一步推升口译、配音、字幕等视听服务需求。远程同传(RSI)和远程视频口译(VRI)蓬勃发展,使Zoom、KUDO、Interprefy、Inte...
  • 海南语音服务设计 2024-04-27 10:03:16
    一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分,一般来说,一段高保真、无噪声的语言是非常难得的,实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在,所以在正式进入声学模型之前,我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术,将信号从时域转化到频域,然后为之后的声...
  • 青海新一代语音服务 2024-04-27 07:09:27
    则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本,来快速缩短训练时间。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。美国英语(en-US)英语音频的人为标记的听录必须以纯文本形式提供,使用ASCII字符。避免使用拉丁语-1或Unicode标点字符。...
  • 河北光纤数据语音服务 2024-04-26 07:10:05
    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...
与语音服务相关的问题
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责