海南信息化语音服务

    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。

    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。海南信息化语音服务

    该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本发明实施例的有益效果在于：语音服务端从物联网主控设备获取语音控制请求，通过语音控制请求中的目标设备用户信息来调用相应的设备列表，通过语音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，进而对该受控设备信息所指示的物联网受控设备进行操控，因此能够对用户下不同区域的受控设备分别进行语音控制，拓展了语音控制方案的应用场景。另外，还不需要用户语音消息中包括区域信息，提高了用户的语音操控体验。说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用作一简单地介绍，显而易见地，下面描述是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，根据本发明实施例的应用于语音服务端的物联网设备语音控制方法的一示例的流程；根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的信号流程；根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的信号流程；根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程的一示例的流程。广西移动语音服务语音服务可能会删除具有此类重复的行。

    可以导航到“测试模型”选项卡，以直观地检查含音频数据的质量，或者通过音频+人为标记的听录内容来评估准确性。音频+人为标记的听录内容音频+人为标记的听录内容可用于训练和测试目的。若要从轻微口音、说话风格、背景噪音等方面优化声音，或在处理音频文件时度量Microsoft语音转文本的准确性，则必须提供人为标记的听录内容（逐字逐句）进行比较。尽管人为标记的听录往往很耗时，但有必要评估准确度并根据用例训练模型。请记住，识别能力的改善程度以提供的数据质量为界限。出于此原因，只能上传质量的听录内容，这一点非常重要。音频文件在录音开始和结束时可以保持静音。如果可能，请在每个示例文件中的语音前后包含至少半秒的静音。录音音量小或具有干扰性背景噪音的音频没什么用，但不应损害你的自定义模型。收集音频示例之前，请务必考虑升级麦克风和信号处理硬件。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）。备注上传训练和测试数据时，.zip文件大小不能超过2GB。只能从单个数据集进行测试。

    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。点击呼叫通话双方显示的号码均为语音服务平台号码。

    循环神经网络、LSTM、编码-解码框架、注意力机制等基于深度学习的声学模型将此前各项基于传统声学模型的识别案例错误率降低了一个层次，所以基于深度学习的语音识别技术也正在逐渐成为语音识别领域的技术。语音识别发展到如今，无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统，语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题，如果模型中的所有组件都能够联合优化，很可能会获取更好的识别准确度，因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个重要的发展方向。所以，本文主要内容的介绍顺序就是先给大家介绍声波信号处理和特征提取等预处理技术，然后介绍GMM和HMM等传统的声学模型，其中重点解释语音识别的技术原理，之后后对基于深度学习的声学模型进行一个技术概览，对当前深度学习在语音识别领域的主要技术进行简单了解，对未来语音识别的发展方向——端到端的语音识别系统进行了解。信号处理与特征提取因为声波是一种信号，具体我们可以将其称为音频信号。原始的音频信号通常由于人类发声或者语音采集设备所带来的静音片段、混叠、噪声、高次谐波失真等因素，一定程度上会对语音信号质量产生影响。

   进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比。天津数字语音服务

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。海南信息化语音服务

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。海南信息化语音服务