在现代工业环境中,尤其是在石油、化工、煤矿、制药等行业中,存在大量的易燃易爆气体或粉尘。为了确保这些环境中的设备和人员的安全,防爆开关作为一种特殊的安全设备,扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍防爆开关的定义、工作原理、应用场景、选择方法以及使用注意事项,旨在帮助读者更好地理解和应用这一重要的安全设...
房间101、102等)内的能被控制的设备(例如,电灯,窗帘等)所对应的受控设备信息(例如,设备物理地址等)。在本实施例的一个示例中,可以在语音服务端存储了至少一个设备列表,从而可以本地确定针对该目标设备用户信息目标设备列表。在本实施例的另一示例中,语音服务端还可以从其他设备(例如,物联网运营端)来获取受控设备信息。步骤130、基于目标设备区域配置信息从目标设备列表中确定目标受控设备信息。例如,可以基于“房间101”来确定该房间中设备信息。步骤140、基于语音消息对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。具体地,可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息(例如,关闭电灯),并根据语音控制意图信息来对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。在一些应用场景中,语音控制意图信息可以是对应语音消息的“关闭电灯”,而不需要用户说出“关闭xx房间的电灯”,就能够直接对(例如,xx房间)的电灯进行操作,提高了用户体验。在本实施例的一个示例中,可以是语音服务端对目标物联网受控设备直接进行控制。在本实施例的另一示例中,语音服务端还可以发送控制指令至中控设备(例如,运营服务端)。通过语音服务,应用程序可将音频转换为文本、执行语音翻译以及将文本转换为语音。山西语音服务设计
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。山西语音服务设计游戏语音是支持多样玩法、覆盖游戏应用场景的语音服务。
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。
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等传统的声学模型,其中重点解释语音识别的技术原理,之后后对基于深度学习的声学模型进行一个技术概览,对当前深度学习在语音识别领域的主要技术进行简单了解,对未来语音识别的发展方向——端到端的语音识别系统进行了解。信号处理与特征提取因为声波是一种信号,具体我们可以将其称为音频信号。原始的音频信号通常由于人类发声或者语音采集设备所带来的静音片段、混叠、噪声、高次谐波失真等因素,一定程度上会对语音信号质量产生影响。
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。
MTPE)、机器翻译引擎评估等。Resource:Nimdzi,2021.趋势2:促使语音方面的语言服务需求飙升(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、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虚拟口译技术提供商(VIT)不只获得了语言服务市场的关注,更受到投资市场的青睐。Cloudbreak-Martti:2020年2月获得1000万美元融资KUDO:2020年7月获得600万美元,2021年3月获得2100万美元融资Interactio:2021年5月获得3000万美元融资另外,各家技术提供商也开始关注并开发机器口译和计算机辅助口译等技术。Resource:Nimdzi,2021.催热宅经济(数字学习及媒体娱乐),视听翻译技术的需求也随之增长,包括远程配音、语音识别转写、文字转语音、自动字幕等。视听串流平台Netflix也在6月份发布了配音和字幕本地化工作规范,其中便整合了各种视听翻译技术。Resource:Nimdzi,2021.趋势3:AI赋能的TMS成为各家技术提供商的发展重点翻译管理系统。
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。山东移动语音服务有什么
语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件。山西语音服务设计
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可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息。例如,可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息是“关灯”。在步骤2042,语音服务端30可以确定目标受控设备信息。具体地,语音服务端30可以通过结合中所描述的操作来实现对目标设备区域所对应的目标受控设备信息。在步骤205中,语音服务端30可以根据语音控制意图信息,对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。示例性地,语音服务端30可以发送操控指令(例如,关灯指令)至物联网受控设备20。山西语音服务设计
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