LED防爆灯的防爆与防水概念完全不同,LED防爆灯在很多领域都有宽泛的应用,在实际操作过程中,LED防爆灯可以显示良好的性能,无需附带镇流器稳压器等设备可以安全通电。此外,它们还表现出先进的安全性。它们目前被认为是化学公司和油田等危险工业应用的照明设备。对于防爆等级,如LED防爆灯,防爆和防水等级是...
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)。
语音服务控制装置及其方法。辽宁未来语音服务供应
然后选择“租户模型设置”。选择“部署”。部署模型后,状态会更改为“已部署”。配合使用租户模型和语音SDK部署模型后,配合使用模型和语音SDK。在本部分中,我们使用示例代码通过AzureActiveDirectory(AzureAD)身份验证来调用语音服务。我们来看一下用于调用C#中的语音SDK的代码。在本例中,我们使用租户模型执行语音识别。本指南默认平台已设置。接下来,需要在命令行下重新生成并运行项目。在运行该命令之前,请通过以下操作更新一些参数:将<Username>和<Password>替换为有效租户用户的值。将<Subscription-Key>替换为语音资源的订阅密钥。可在Azure门户中的语音资源的“概述”部分获取此值。将<Endpoint-Uri>替换为以下终结点。请确保将{yourregion}替换为创建语音资源的区域。支持以下区域:westus、westus2和eastus。可在Azure门户中的语音资源的“概览”部分获取区域信息。量子语音服务内容提高窄带(EVS-NB)和宽带(EVS-WB)语音服务的质量和编码效率。
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。
全球高精度模拟和数字信号处理元件厂商CirrusLogic(纳斯达克代码:CRUS)宣布推出面向Alexa语音服务(AVS)的开发套件,该套件适用于智能扬声器和智能家居应用,包括语音控制设备、免提便携式扬声器和网络扬声器等。面向AmazonAVS的语音采集开发套件采用CirrusLogic的IC和软件设计,帮助制造商将Alexa新产品迅速推向市场,即使在嘈杂的环境和音乐播放过程中,这些新品也可实现高精度唤醒词触发和命令解释功能。面向AmazonAVS的低功耗语音采集开发套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能编解码器和CS7250B数字MEMS麦克风的参考板,以及进行语音控制、噪声抑制和回声消除的SoundClear®算法。完整的语音采集参考设计进一步增强了“Alexa”唤醒词检测和音频捕获功能在真实条件下的实现,即使是在嘈杂环境下中等距离范围内,用户也能够可靠地中断高音音乐或者Alexa回应播放。智能编解码器使用一个片上高性能数模转换器(DAC)以及一个两瓦单声道扬声器驱动器,实现高保真音频播放。Alexa语音服务总监PriyaAbani表示:“我们很高兴能够与CirrusLogic一起帮助OEM厂商在更多的智能扬声器和其他各种音频设备中应用Alexa。了解和理解客户在线行为的能力对于实现更好的语音自助服务至关重要。
则新的基础模型的训练时间将会大幅增加,并且可能会轻易地从几个小时增加到几天及更长时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件,则更是如此。如果你面临以上段落中所述的问题,则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本,来快速缩短训练时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件,我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。在带有于训练的硬件的区域中,语音服务将使用多20小时的音频进行训练。在其他区域中,多只会使用8小时的音频。上传数据:若要上传数据,请导航到自定义语音服务识别门户。创建项目后,导航到“语音服务数据集”选项卡,然后单击“上传数据”以启动向导并创建个数据集。在上传数据之前,系统会要求你为数据集选择语音服务数据类型。首先需要指定要将数据集用于“训练”还是“测试”。还有多种类型的数据可供上传并用于“训练”或“测试”。上传的每个数据集必须符合所选数据类型的要求。必须先将数据设置为正确格式再上传它。格式正确的数据可确保自定义语音识别服务对其进行准确处理。以下部分列出了要求。上传数据集后,可以使用几个选项:可以导航到“训练自定义模型”选项卡来训练自定义模型。
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。量子语音服务内容
如何开启语音服务器?辽宁未来语音服务供应
所谓语音识别,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要包含特征提取、声学模型,语言模型以及字典与解码四大部分,其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作,把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后,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;声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分;而语言模型则根据语言学相关的理论,计算该声音信号对应可能词组序列的概率;根据已有的字典,对词组序列进行解码,得到可能的文本表示。辽宁未来语音服务供应
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