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...
获取语音订阅密钥要配合使用租户模型和语音SDK,需要语音资源及其关联的订阅密钥。登录Azure门户。选择创建资源”。在“搜索”框中,键入“语音”。在结果列表中,选择“语音”,然后选择“创建”。按照屏幕上的说明创建资源。请确保:“位置”设置为“eastus”或“westus”。“定价层”设置为“S0”。选择“创建”。几分钟后,资源创建完毕。资源的“概述”部分提供了订阅密钥。创建语言模型在管理员为组织启用租户模型后,你可以基于Microsoft365数据创建语言模型。登录SpeechStudio。在右上角选择“设置”(齿轮图标),然后选择“租户模型设置”。SpeechStudio会显示一条消息,告知你是否有权创建租户模型。备注北美的企业客户有资格创建租户模型(英语)。对于客户密码箱、客户密钥或Office365版客户,此功能不可用。若要确定自己是客户密码箱客户还是客户密钥客户,请参阅:客户密码箱客户密钥Office365版选择“选择加入”。当租户模型准备就绪时,你会收到一封确认电子邮件,其中包含更多说明。部署租户模型租户模型实例准备就绪后,请执行以下操作来部署它:在确认电子邮件中,选择“查看模型”按钮。或者,登录SpeechStudio。在右上角选择“设置”(齿轮图标)。
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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WAV文件的听录。听录文件的每一行应包含一个音频文件的名称,后接相应的听录。文件名和听录应以制表符(\t)分隔。听录应编码为UTF-8字节顺序标记(BOM)。听录内容应经过文本规范化,以便可由系统处理。但是,将数据上传到SpeechStudio之前,必须完成一些重要的规范化操作。有关在准备听录内容时可用的适当语言,请参阅如何创建人为标记的听录内容收集音频文件和相应的听录内容后,请先将其打包成单个.zip文件,然后再上传到SpeechStudio。下面是一个示例数据集,其中包含三个音频文件和一个人为标记的听录文件。有关语音服务订阅的建议区域列表,请参阅设置Azure帐户。在这些区域之一中设置语音服务订阅将减少训练模型所需的时间。在这些区域中,训练每日可以处理大约10小时的音频,而在其他区域中,每日只能处理1小时。如果无法在一周内完成模型训练。
河南信息化语音服务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。
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备进行注册的。并且,物联网运营端40可以查询相应的目标设备列表。接着,在步骤306中,语音服务端30从物联网运营端40接收相应于目标设备用户信息的目标设备列表。例如,物联网运营端40可以通过遍历查询来对目标设备列表进行调用。接着,在步骤307中,语音服务端30基于目标设备列表和目标设备区域配置信息来确定相应的目标受控设备信息。接着,在步骤308中,语音服务端30确定用于指示语音控制意图信息和目标受控设备信息的控制请求指令。
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素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。根据本发明实施例的应用于语音服务端的物联网设备语音控制方法的一示例的流程。这里,语音服务端一方面可以表示*用来提供语音识别服务的服务端,另一方面也可以表示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。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。
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。 物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至语音服务端。广东光纤数据语音服务
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智能语音交互呼入智能语音交互呼入是指用户呼入后可通过回调接口获取企业设定的语音识别模型ID等参数,对用户的语音进行语音识别,将识别结果(一段文字)传给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给语音服务平台,语音服务平台进行播报或调用TTS能力进行播报的一种通信能力平台。场景:企业可基于智能语音交互呼入能力构建呼入语音机器人,常用于智能语音客服场景,例如订餐场景下的语音机器人自助订餐服务、物流场景下的语音机器人自助下单服务。价值:通过智能语音交互呼入平台构建的呼入语音机器人,可替代人工坐席自助接待来电用户,减少客服场景下的人力投入。智能语音交互呼出智能语音交互呼出是指可通过调用接口发起外呼,机器人根据预设内容进行播报,用户接听并回复后,由云通信平台识别用户回复结果(生成文本)返回给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给云通信平台进行播报。通过智能语音交互呼出产品,企业可快速构建智能外呼机器人。企业无需关注底层能力,专注于意图识别和话术编排即可构建属于企业自己的外呼机器人。场景:企业可基于智能语音交互呼出产品构建呼出语音机器人。河南未来语音服务有什么
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