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

    阿里云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、语音双呼、智能语音交互呼入、智能语音交互呼出及智能语音机器人,您可以根据使用场景或业务优势选择不同的语音产品。语音通知语音通知是指通过调用语音呼叫的API,从运营商网络向指定号码发起一通呼叫,呼叫被应答后,播放一段指定的音频,支持通过TTS(文本转语音)播放,也支持直接播放录音文件。场景:常用于订单提醒、风险告知、故障提醒、配送服务、退票提醒等场景。价值:作为短信通知的有效补充,提供多样化通知手段,并通过电话的强提醒模式,通知到用户,解决通知不及时的问题。示例场景如下所示。主叫方:尊敬的${mcUserName}您好,您的云通信账号余额不足,请尽快续费以免停机。语音验证码语音验证码是指通过调用语音呼叫的API,从运营商网络向指定号码发起一通呼叫,呼叫被应答后,播放一段含验证码内容的音频,通过TTS播放。场景:常用于获取验证码等安全验证场景。价值:短信验证收不到时,可以作为其强有力补充,同时用于代替短信验证码,可用于防刷dan。示例场景如下所示。主叫方:尊敬的${mcUserName}您好,您本次登录验证码为${Number}。语音服务通知当客户的系统发生变更、故障、安全、变化时,通知相应人员对问题进行响应处理。山西电子类语音服务有什么

    传统语音合成系统对于duration和声学特征是分开建模的,合成时需要先预测duration信息,再根据预测得到的duration预测声学特征,而End2End系统利用了seq2seq模型,对所有声学特征进行统一建模及预测,这样可以更好的对时长和音调高低等韵律变化进行建模。在传统语音合成领域,一直有研究人员在尝试更好的对韵律进行建模,例如但受限于系统框架和模型建模能力,在传统语音合成系统中始终没能获得令人满意的结果。而在End2End系统中,基于更强大的seq2seq模型,充分利用了语音韵律的domainknowledge,终得以产生高表现力的合成语音。在KAN-TTS中,考虑到深度学习技术的快速进展以及End2End模型的合成效果,我们也采用了seq2seq模型作为声学模型,同时结合海量数据,进一步提高了整体模型的效果和稳定性。 上海量子语音服务供应您知道如何订阅语音服务?

    颠覆传统服务模式,智能语音服务为IVR注入新生机:IVR,(InteractiveVoiceResponse互动式语音应答)在呼叫中心的发展历程中,由于其可以有效解决一些高频简单的业务,而广泛应用在目前的主流呼叫中心中,如果你拨打10086、10010电信行业客服热线,或者拨打400等热线服务时,你可能会听到这样一些熟悉的声音:“普通话服务请按1,ForServiceInEnglish,Press2”,“查询服务请按1,业务办理请按2”,如果你对着自己的电话继续按键,系统会引导你一直按下去,直到完成业务查询或业务办理。IVR通过将用户的需求梳理进行分类,形成一个树状菜单,解决了固定的信息查询和办理类问题,通过纵深菜单层级,扩展新的业务。随着业务的不断发展,IVR中需要加载的业务越来越多,树状菜单的层级也越来越深,有的业务已经藏到了7层甚至更深的节点,很少有客户能耐心按照菜单提示一步一步的按下去,客户希望听到的就是“人工服务,请按0”,进而导致人工话务居高不下,随着人工成本的不断提升,企业面临越来越大的压力。为提升IVR的分流能力,这几年呼叫中心想出了各种办法进行尝试解决,例如个性化IVR,用户可以自己定义专属自己的菜单,从而简化个人的按键流程,但是很少有用户使用。

   

    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。 作为语音识别的前提与基础,语音信号的预处理过程至关重要。

 但是这一技术被视作是弥补蜂窝网络信号覆盖不足的室内语音的一种很好的方式,同时也是运营商向无授权频谱分流的一种方式,从而使其能够更有效地管理网络和频谱资产。“我对2015年的预测之一就是,Wi-Fi语音服务将成为一种主流的东西,所有的移动运营商都将启动或开始推动这一服务。”ScratchWireless营销副总裁JohnFinegold表示,当然,该公司也已推出了围绕Wi-Fi语音的业务。T-Mobile拥抱WiFi通话事实上,T-Mobile美国已经使用WiFi语音通话作为其一个业务差异点。去年9月,该公司宣布将使用户升级到新的支持WiFi的智能手机(如果他们还没有的话)。此外,该运营商还为其后付费用户提供了一个**专的“Cellspot”WiFi路由器(押金25美元)用于在家中提高家中网络覆盖。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。上海量子语音服务供应

语音服务开通指引是怎样的?山西电子类语音服务有什么

    传统语音合成系统利用了文本相关数据积累了大量的domainknowledge,因此可以获得较稳定的合成结果;而没有利用该domainknowledge的End2End语音合成系统,在合成稳定性方面就不如传统语音合成系统。近年来,有一些研究工作就是基于标注发音的文本数据针对多音字发音消歧方面进行优化,也有些研究工作针对传统语音合成系统中的停顿预测进行优化。传统系统可以轻易的利用这样的研究成果,而End2End系统没有利用到这样的工作。在KAN-TTS中,我们利用了海量文本相关数据构建了高稳定性的domainknowledge分析模块。例如,在多音字消歧模块中,我们利用了包含多音字的上百万文本/发音数据训练得到多音字消歧模型,从而获得更准确的发音。如果像End2end系统那样完全基于语音数据进行训练,光是包含多音字的数据就需要上千小时,这对于常规数据在几小时到几十小时的语音合成领域而言,是不可接受的。 山西电子类语音服务有什么

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