湖北语音服务标准

    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。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)。湖北语音服务标准

    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。 湖北语音服务标准网络带宽要求您可以对比来考虑如何为电话语音服务构建网络环境。

    如何实现百万级的语音服务聊天功能？我们来介绍语音聊天室的升级版本——在海量用户同时在线的情况下，语音服务器的架构将如何升级改造。互联网产品后台开发信奉一句话：先扛住再优化。工程师当然是希望把系统设计得尽善尽美，但是业务发展往往是不允许的，因此后台工程师的工作就是在技术和业务之间寻找平衡点。大部分的系统都是逐步迭代演进而来的，没有一蹴而就的完美系统。前文中，我们介绍了语音服务器分SET部署的概念。其实一直在回避一个问题，分SET的缺点是什么？分SET限制了房间的容量。因为不分SET还好，分SET了以后一个房间撑死只能达到20万的用户，这样看起来分SET是一个不合理的设计。真是这样吗？当然不是。所谓万丈高楼平地起，基础架构是非常重要的。虽然分SET为我们带来了一个限制，但是它的好处是更明显的。首先，我们的业务场景就决定了百万级别的房间是不常见，我们负责的超过20万用户在线的直播也就只有大型的游戏赛事直播，而且这种直播一年也就那么几回。其次，前面已经说过，如果不分SET，应对百万用户房间，需要50台机器，每次发布出错的影响面远大于分SET部署。因此，我们要讨论的不是分不分SET的问题，而是怎么在分SET的情况下。

    例如iphone、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上**性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如ipad。(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。(4)其他具有数据交互功能的电子装置。以上所描述的装置实施例**是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器。呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。

发出API调用只需一个密钥。重新生成个密钥时，可以使用第二个密钥来持续访问服务。完成快速入门我们提供了适用于大多数流行编程语言的快速入门，旨在让你了解基本设计模式并帮助你在10分钟以内运行代码。在你有机会开始使用语音服务后，请尝试一下了解如何处理各种情况。获取示例代码GitHub上提供了语音服务的示例代码。这些示例涵盖了常见方案，例如，从文件或流中读取音频、连续和单次识别，以及使用自定义模型。自定义语音体验语音服务能够很好地与内置模型配合工作，但是，你可能想要根据自己的产品或环境，进一步自定义和优化体验。自定义选项的范围从声学模型优化，到专属于自有品牌的语音字体。其他产品提供了针对特定用途（如卫生保健或保险）而优化的语音模型，但可供所有人平等地使用。Azure语音的自定义功能将成为你的独特竞争优势部分，而其他任何用户或客户都无法使用。换句话说，你的模型是私人的，针对你的用例进行自定义调整。语音转文本-根据需要和可用数据自定义语音识别模型。克服语音识别障碍，如说话风格、词汇和背景噪音。文本转语音-使用可用语音数据为文本转语音应用生成可识别的的语音。可以通过调整一组语音参数来进一步微调语音输出。语音服务可能会删除包含太多重复项的行。湖北语音服务标准

语音服务在单个 Azure 订阅统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。湖北语音服务标准

    非异构计算的工程优化随着深度学习技术的进步，模型的建模能力越来越强大，随之而来的计算量需求也越来越高。近年来，很多公司都采用异构计算进行模型的inference，例如采用高性能或者inferenceGPU，甚至采用FPGA/ASIC这样的芯片技术来加速inference部分的计算，服务实际需求。对语音合成而言，大量的需求是需要进行实时计算的。例如，在交互场景上，语音合成服务的响应时间直接影响到用户的体验，往往需要从发起合成请求到返回语音包的时间在200ms左右，即首包latency。另一方面，很多场景的语音合成的请求量的变化是非常大的，例如小说和新闻播报场景，白天和傍晚的请求量往往较高，而深夜的请求量往往很低，这又对部署的便捷性和服务的快速扩展性带来了要求。我们仔细对比了不同的inference方案，考虑到我们终的使用场景要求，对快速扩展的要求，甚至客户不同机器的部署能力，我们终选择以非异构计算的形式进行inference计算，即不采用任何异构计算的模块，包括GPU/FPGA/ASIC等。 湖北语音服务标准

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