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

DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱,DFCNN直接将一句语音转化成一张像作为输入,输出单元则直接与终的识别结果(例如,音节或者汉字)相对应。DFCNN的结构中把时间和频率作为图像的两个维度,通过较多的卷积层和池化(pooling)层的组合,实现对整句语音的建模。DFCNN的原理是把语谱图看作带有特定模式的图像,而有经验的语音学**能够从中看出里面说的内容。DFCNN结构。DFCNN模型就是循环神经网络RNN,其中更多是LSTM网络。音频信号具有明显的协同发音现象,因此必须考虑长时相关性。由于循环神经网络RNN具有更强的长时建模能力,使得RNN也逐渐替代DNN和CNN成为语音识别主流的建模方案。例如,常见的基于seq2seq的编码-解码框架就是一种基于RNN的模型。长期的研究和实践证明:基于深度学习的声学模型要比传统的基于浅层模型的声学模型更适合语音处理任务。语音识别的应用环境常常比较复杂,选择能够应对各种情况的模型建模声学模型是工业界及学术界常用的建模方式。但单一模型都有局限性。HMM能够处理可变长度的表述,CNN能够处理可变声道。RNN/CNN能够处理可变语境信息。声学模型建模中,混合模型由于能够结合各个模型的优势。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。内蒙古数字语音服务

    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。

     宁夏数字语音服务特征提取工作将声音信号从时域转换到频域,为声学模型提供合适的特征向量。

    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)。

    CirrusLogic面向AmazonAVS的语音采集开发套件提供了先进的声学调音功能,以及成熟可靠的硬件和软件,使设备制造商能够更迅速高效地将产品推向市场。”CirrusLogic音频产品市场营销副总裁CarlAlberty表示:“借助我们在音频和语音IC以及软件上的经验,我们为智能家居应用制造商提供了功能强大而且使用方便的语音采集开发套件,帮助他们开发支持Alexa的产品。我们的AVS开发套件语音命令性能非常出色,与CirrusLogic工具和软件相结合后,能够帮助OEM厂商更快地把具有优异的Alexa语音互动功能的Hi-Fi扬声器产品推向市场。”CirrusLogic语音采集技术有助于进一步提高性能CirrusLogic的语音采集解决方案抑制了噪声和其他实际干扰,语音交互更为准确和可靠,从而让用户获得更好的感受。这种技术增强了“Alexa”在安静和嘈杂环境中的唤醒词检测功能,用户距离设备数米远即可实现该功能。CirrusLogic的回声消除技术支持用户“插入”或者中断高音音乐播放和Alexa响应,是实现出色用户体验的关键所在,因此,Alexa可以准确地对新命令要求做出反应。CirrusLogic的MEMS麦克风所具有的低噪声基底和宽动态范围(130分贝)可确保其在苛刻的噪声条件下精确地采集语音。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。

转发服务器跟原有系统完全解耦,原系统改造也很小,可以实现高可用。缺点是转发服务器起码有两台机器,也会增加接收方数据去重的复杂度。现在我们梳理一下,要实现一个支持百万级的语音聊天房间,整体的架构如下所示:1.用户创建房间。通过目录服务器创建,实际上是在数据库中增加一条set_id和room_id的映射记录。2.用户请求进入房间。通过目录服务器查询应该连到哪台语音服务器,具体的逻辑由负载均衡服务器实现。简单描述为:查询到room_id所在的set的所有语音服务器,根据负载情况和就近接入原则,选择几台语音服务器的ip和端口返回。3.用户进入房间。客户端连接语音服务器,语音服务器将进房请求透传给房间服务器,房间服务器记录房间架构信息,并定期同步给set内所有的语音服务器。4.对于小房间,通过set内转发语音实现。对于跨set的大房间,由多个房间服务器协同工作实现。房间服务器之间不需要互相通信,它们只要在set内按规则挑选一台语音服务器作为broker。Broker收到语音数据时,除了常规的set内转发外,还将数据发给转发服务器。转发服务器知道房间所在的set列表和每个set的broker,从而实现跨set转发。呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。内蒙古数字语音服务

语音服务为您提供多种功能产品,包含语音通知、语音验证码、语音互动、智能语音交互及智能语音外呼机器人。内蒙古数字语音服务

    进一步地,可以基于所获取的各个用户物联网受控设备信息集,确定与设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。这里,在确定设备列表时,需要针对酒店a下的各个物联网主控设备分别进行操作,例如针对酒店a中各个房间内的主控音箱进行操作。并且,针对设备用户信息下的各个物联网主控设备可以进行如步骤420-步骤440的操作。在步骤420中,获取关于该物联网主控设备的区域配置请求,区域配置请求包括设备区域配置信息。示例性地,语音服务端接收到针对酒店a的其中一个主控音箱(例如,位于房间301的音箱)的区域配置请求,这个区域配置请求中包括设备区域配置信息“房间301”。在步骤430中,获取针对多个物联网受控设备信息中的至少一者的选择指令。示例性地,酒店管理人员可以对酒店a所对应的各个物联网受控设备信息针对“房间301”(即,区域配置信息)进行选择。在步骤440中,确定所选择的至少一个设备区域配置信息与区域配置请求中的设备区域配置信息是相对应的。示例性地,可以将酒店a下的各个物联网受控设备(例如,灯具、窗帘等)和主控设备针对设备区域配置信息进行配置。在步骤450中,基于各个物联网受控设备信息所对应的设备区域配置信息。内蒙古数字语音服务

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