宁夏语音服务服务标准

    例如iphone、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上**性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如ipad。(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。(4)其他具有数据交互功能的电子装置。以上所描述的装置实施例**是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器。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。宁夏语音服务服务标准

    什么是语音服务？语音服务在单个Azure订阅中统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。使用语音CLI、语音SDK、语音设备SDK、SpeechStudio或RESTAPI可以轻松在应用程序、工具和设备中启用语音。创建Azure资源若要将语音服务资源（**层或付费层）添加到Azure帐户，请执行以下步骤：1.使用你的Microsoft帐户登录到Azure门户。2.选择门户左上角的“创建资源”。如果未看到“创建资源”，可通过选择屏幕左上角的折叠菜单找到它。3.在“新建”窗口中的搜索框内键入“语音”，然后按ENTER。4.在搜索结果中，选择“语音”。5.选择“创建”，然后：为新资源指定***的名称。名称有助于区分绑定到同一服务的多个订阅。选择新资源关联的Azure订阅，以确定计费方式。以下是在Azure门户中如何创建Azure订阅的介绍。选择将使用资源的区域。Azure是一个全球性云平台，在世界各地的许多区域都可以使用。若要获得比较好性能，请选择离你**近或应用程序运行的区域。语音服务的可用性因地区而异。请确保在受支持的区域中创建资源。请参阅语音服务的区域支持.选择**(F0)或付费(S0)定价层。请选择“查看全部定价详细信息”或参阅语音服务定价，来获取每个层的定价和用量配额的完整信息。

     甘肃自主可控语音服务供应呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。

    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。

    让客户做选择题而不是**题。针对客户说话声音过大、过小、过快、周围噪音过大等异常情况，系统需要提示原因。而对于客户打招呼、闲聊等一些与业务无关的说法，系统也能够简单回答。我们看到了一个VUI专业服务团队，他们正在通过做大量的用户拨打测试，了解用户在特定提示音下的反应是什么，研究什么样的交互式更符合用户习惯，同时容易供智能语音系统进行处理。三．智能语音服务在IVR中的应用展望智能语音服务在IVR中的应用已经初步体现了价值，其中主要为节约人工成本，以1000坐席的呼叫中心规模计算，智能语音导航可分流10%以上的话务量，节省100名坐席、每名坐席每年的综合成本以6万元计算，年节约费用600万元。同时用户无需受限于冗长、复杂、效率低下的按键式菜单、带来更高的客户满意度。智能语音驱动的IVR系统扩展业务更加方便，没有层级的限制，可以将更多的业务扩展到系统中，例如与知识库等系统对接，直接回答用户问题，进一步提升自助服务的能力，降低人工话务。我们还可以将智能语音导航系统拓展到手机客户端中，集成在网厅中，用户对着手机和电脑说出需求，即可办理业务，实现多渠道智能语音服务。在传统IVR面临根本性的应用瓶颈时。 通过语音服务,应用程序可将音频转换为文本、执行语音翻译以及将文本转换为语音。

    使CirrusLogic的SoundClear算法能够屏蔽对Alexa唤醒词和命令精度造成干扰的噪声。CirrusLogic的智能编解码器集成了Hi-FiDAC、立体声耳机放大器和单声道扬声器放大器，帮助OEM降低了从高*扬声器到简单数字助理产品的材料成本。设计时充分考虑了低功耗便携式设备和附件的需求，其功耗一般要比竞争解决方案低80%。该套件是一个完整的解决方案，语音采集板包括高性能双麦克风阵列、RaspberryPi3(Rpi3)、扬声器，以及预装了所需全部固件的microSD卡，采用该套件后生产效率会得到快速提升。CirrusLogic的控制台简化了各种RPi3应用程序的操作，提供了功能强大、用户友好的界面以实现声学调音和诊断功能。语音采集参考板的原理图设计和材料清单是专为大多数AVS应用程序设计的，客户只需要很少的定制改动，进一步缩短了产品面市时间。使用语音服务的语音助理能够支持开发人员为其应用程序和体验创建自然的、类似于人类的对话界面。贵州自主可控语音服务

语音助手，更懂您的语音服务。宁夏语音服务服务标准

    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。

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