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异步对话听录通过异步听录，将对话音频进行流式传输，但是不需要实时返回的听录。相反，发送音频后，使用Conversation的conversationId来查询异步听录的状态。异步听录准备就绪后，将获得RemoteConversationTranscriptionResult。通过实时增强异步，你可以实时地获取听录，也可以通过使用conversationId（类似于异步场景）查询来获得听录。完成异步听录需要执行两个步骤。第一步是上传音频：选择异步或实时增强异步。第二步是获取听录结果。上传音频异步听录的第一步是使用语音服务SDK（版本）将音频发送到对话听录服务。以下示例代码演示如何为异步模式创建ConversationTranscriber。若要将音频流式传输到转录器，可以添加通过语音SDK实时转录对话中派生的音频流代码。具有conversationId之后，在客户端应用程序中创建远程对话听录客户端RemoteConversationTranscriptionClient，以查询异步听录的状态。创建RemoteConversationTranscriptionOperation的对象，以获取长时间运行的操作对象。你可以检查操作的状态，也可以等待操作完成。 语音服务客户回拨是来访客户在企业网站上提交电话号码，企业的自动回呼语音服务平台向客户发起的语音回呼。河北新一代语音服务
以下规范化规则自动应用到听录：使用小写字母。删除除字词中撇号外的所有标点。将数字扩展为字词/口语形式，例如美元金额。中国大陆普通话(zh-CN)中国大陆普通话音频的人为标记的听录必须使用字节顺序标记进行UTF-8编码。避免使用半角标点字符。在文字处理程序中准备数据或从网页中擦除数据时，可能会无意中包括这些字符。如果存在这些字符，请务必将其更新为相应的全角替代字符。中国大陆普通话的文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本，但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则：将缩写写成字词。用口语形式写数字字符串。以下规范化规则自动应用到听录：删除所有标点，将数字扩展为口语形式，将全角字母转换为半角字母，对所有英语单词使用大写字母。德语(de-DE)和其他语言德语（以及其他既非英语也非中国大陆普通话的语言）音频的人为标记的听录必须使用字节顺序标记进行UTF-8编码。应该为每个音频文件提供一个人为标记的听录。德语文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本。
吉林移动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。
语音生物识别--呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫，以在开始前阻止。此外，语音生物特征可用于通过简化的基于语音的身份验证来验证说话人。意图预测--当前IVR认可度如此之低的原因之一是，他们无法在呼叫前其他渠道的客户行程。这种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。通过使用人口统计和行为信息，公司可以利用这种意图来提供比较好的体验。多模式通话--随着智能手机的普及，可以将可视辅助设备与语音通话相结合。客户可以在智能手机上无缝、安全地输入或查看信息，以提高通话的准确性和安全性。这提高了平均处理时间和法规遵从性。会话生成器技术--新的低代码工具技术使非技术资源能够以与数字相同的方式快速构建语音对话旅程。这为公司提供了更大的灵活性和敏捷性来推出会话服务。为了充分利用语音技术进行数字化转型，公司必须确保技术完全集成到数据驱动的客户体验平台中。这意味着有能力发现意图，建立机器人的行动意图，与客户关系管理系统集成，以获取上下文，监测性能和优化自然语言模型，并报告这些行动的效果实时。公司开始将购买力转向首席客户官，他负责监督所有与客户有关的技术。一些具有前瞻性思维的公司意识到。
提高了使用时的实用性，需要的时候，还可以进行视频进行ivr交互，使用者利用输入/输出模块中的视频单元进行视频操作，识别模块识别使用者面部特征后将相关信息传递到处理器中，后传输到后台终端上，后台终端可以显示使用者的基本信息，人工服务在与使用者视频时可以直观的了解使用者的这些基本信息，方便信息交互工作的进行，提高了实用性，通过视频语音的混合组合方式，使得整个系统的使用效果更好，实用性更强。以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进。通过语音服务控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息。
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。离线语音服务解决方案还你一个“简单”的家。广东数字语音服务有什么
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。河北新一代语音服务
准备自定义语音服务识别的数据数据多样性：用来测试和训练自定义模型的文本和音频需要包含你的模型需要识别的来自各种说话人和场景的示例。收集进行自定义模型测试和训练所需的数据时，请考虑以下因素：你的文本和语音音频数据需要涵盖用户在与你的模型互动时所用的各种语言陈述。例如，一个能升高和降低温度的模型需要针对人们在请求进行这种更改时会用的陈述进行训练。你的数据需要包含模型需要识别的所有语音变型。许多因素可能会改变语音，包括口音、方言、语言混合、年龄、性别、语音音调、紧张程度和当日时间。你包括的示例必须来自使用模型时所在的各种环境（室内、户外、公路噪音）。必须使用生产系统将要使用的硬件设备来收集音频。如果你的模型需要识别在不同质量的录音设备上录制的语音，则你提供的用来训练模型的音频数据也必须能够这些不同的场景。以后可以向模型中添加更多数据，但要注意使数据集保持多样性并且能够你的项目需求。将不在你的自定义模型识别需求范围内的数据包括在内可能会损害整体识别质量，因此请不要包括你的模型不需要转录的数据。基于部分场景训练的模型只能在这些场景中很好地执行。
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