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

甚至还能模仿几句,但是不知道其意思。语音导航应用需要能够理解客户说话的意思,例如:“我要查余额”和“我看下卡上还有多少钱”都是余额查询的意思,这就是语义理解技术。语音和语义密不可分,科大讯飞在在语义理解方面也有长期的积累,在重点行业中已经有丰富的应用。目前应用在智能语音导航产品中的语义理解技术,正确率都已经超过95%以上。3.语音服务合成技术—“人的嘴巴”听懂用户说话的内容和意思后,还需要给客户做回复,语音合成技术目前已经广泛应用在呼叫中心,可以将任意的文本变成语音后播报给客户,实现动态信息的及时播报,较板卡拼接、录音等方式,语音合成播报在播报时长和效果都提升。科大讯飞在语音合成领域的地位是公认的,自然度得分超过(专业播音员5分,普通人水平较高能达到),BlizzardChallenge英文合成比赛7年冠,覆盖几乎全球常用语种的合成系统足以说明。为满足语音导航应用的应用,针对不同行业,专门定制了发音人,发音风格更甜美,客户体验更好。二.智能语音在IVR中的应用情况近几年已经有诸多企业引入了智能语音在IVR中的应用,银行领域如工行银行、中信银行;电信运营商如广东移动、浙江移动、安徽移动、安徽联通、湖南电信等。引入超宽带(EVS-SWB)语音服务,提高通信质量。四川语音服务

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    所以在正式使用声学模型进行语音识别之前,我们必须对音频信号进行预处理和特征提取。初始的预处理工作就是静音切除,也叫语音检测(VoiceActivityDetection,VAD)或者语音边界检测。目的是从音频信号流里识别和消除长时间的静音片段,在截取出来的有效片段上进行后续处理会很大程度上降低静音片段带来的干扰。除此之外,还有许多其他的音频预处理技术,这里不展开多说。其次就是特征提取工作,音频信号中通常包含着非常丰富的特征参数,不同的特征向量表征着不同的声学意义,从音频信号中选择有效的音频表征的过程就是语音特征提取。常用的语音特征包括线性预测倒谱系数(LPCC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC),其中LPCC特征是根据声管模型建立的特征参数,是对声道响应的特征表征。而MFCC特征是基于人的听觉特征提取出来的特征参数,是对人耳听觉的特征表征。所以,在对音频信号进行特征提取时通常使用MFCC特征。MFCC主要由预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换(FFT)、梅尔滤波器组、离散余弦变换几部分组成,其中FFT与梅尔滤波器组是MFCC重要的部分。是变换的简单示意,通过傅里叶变换将时域切换到频域。一个完整的MFCC算法包括如下几个步骤。。1)快速变换。

   四川语音服务物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至语音服务端。

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    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。

    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。 语音服务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。

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    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}。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。内蒙古电子类语音服务供应

语音服务控制台是怎么操作的?四川语音服务

    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。四川语音服务

深圳鱼亮科技有限公司在同行业领域中,一直处在一个不断锐意进取,不断制造创新的市场高度,多年以来致力于发展富有创新价值理念的产品标准,在广东省等地区的通信产品中始终保持良好的商业口碑,成绩让我们喜悦,但不会让我们止步,残酷的市场磨炼了我们坚强不屈的意志,和谐温馨的工作环境,富有营养的公司土壤滋养着我们不断开拓创新,勇于进取的无限潜力,深圳鱼亮科技供应携手大家一起走向共同辉煌的未来,回首过去,我们不会因为取得了一点点成绩而沾沾自喜,相反的是面对竞争越来越激烈的市场氛围,我们更要明确自己的不足,做好迎接新挑战的准备,要不畏困难,激流勇进,以一个更崭新的精神面貌迎接大家,共同走向辉煌回来!

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