移动语音服务特征

    这些传统的声学模型在语音识别领域仍然有着一席之地。所以，作为传统声学模型的，我们就简单介绍下GMM和HMM模型。所谓高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯随机变量的分布来拟合训练数据（音频特征）时形成的模型。原始的音频数据经过短时傅里叶变换或者取倒谱后会变成特征序列，在忽略时序信息的条件下，这种序列非常适用于使用GMM进行建模。混合高斯分布的图像。高斯混合分布如果一个连续随机变量服从混合高斯分布，其概率密度函数形式为：GMM训练通常采用EM算法来进行迭代优化，以求取GMM中的加权系数及各个高斯函数的均值与方差等参数。GMM作为一种基于傅里叶频谱语音特征的统计模型，在传统语音识别系统的声学模型中发挥了重要的作用。其劣势在于不能考虑语音顺序信息，高斯混合分布也难以拟合非线性或近似非线性的数据特征。所以，当状态这个概念引入到声学模型的时候，就有了一种新的声学模型——隐马尔可夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）。在随机过程领域，马尔可夫过程和马尔可夫链向来有着一席之地。当一个马尔可夫过程含有隐含未知参数时，这样的模型就称之为隐马尔可夫模型。HMM的概念是状态。状态本身作为一个离散随机变量。

    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。移动语音服务特征

    请仔细选择能够你要求自定义模型识别的全部场景范围的数据。提示：请从与模型会遇到的语言和声效相匹配的较小的示例数据集着手。例如，可以采用与模型的生产方案相同的硬件和声效环境录制一小段有代表性的示例音频。具有代表性的数据的小型数据集可能会在你投入精力收集大得多的数据集进行训练之前暴露一些问题。若要快速开始使用，请考虑使用示例数据。请参阅此GitHub存储库，了解自定义语音服务识别数据示例。数据类型：训练新模型时，请从文本开始。这些数据将改善对特殊术语和短语的识别。使用文本进行训练比使用音频进行训练的速度快得多（分钟与天的对比）。备注：并非所有基本模型都支持通过音频训练。如果基本模型不支持该训练，语音服务将使用脚本中的文本，而忽略音频。有关支持使用音频数据进行训练的基础模型的列表，请参阅语言支持。即使基础模型支持使用音频数据进行训练，该服务也可能只使用部分音频。它仍将使用所有脚本。如果要更改用于训练的基础模型，并且你的训练数据集内有音频，请务必检查新选择的基础模型是否支持使用音频数据进行训练。如果以前使用的基础模型不支持使用音频数据进行训练，而训练数据集包含音频。

     甘肃光纤数据语音服务供应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。

    只要触发相应的语音词语、句子，系统就可以自动弹出交互菜单列表，供用户选择，快速又便捷；通过设置的程序选择模块，结合指令转换模块使用，如果客户不想用可以通过选择菜单直接退出，回到*初的ivr交互，或者通过菜单选择直接进入人工服务；采用该系统，如果是繁忙时间接入人工服务，需要等待，这时系统，会弹出推荐的音乐选择或者小游戏供用户选择，用户选择后只要后续人工接通，会自动为用户切换到人工服务，操作简单，使用效果好；通过视频语音结合的方式，使得语音服务系统在使用时更加的智能，提高了使用时的灵活性与实用性。附图说明图1为本发明一种智能语音服务交互系统的系统框图。具体实施方式为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。如图1所示，一种智能语音服务交互系统，包括处理器、服务器和后台终端，处理器上电连接有输入/输出模块、指令转换模块、识别模块、电源模块、和信息传递模块，输入/输出模块与处理器中间双向电连接，且处理器的输入端与指令转换模块的输出端电连接，输入/输出模块的输出端电连接有程序选择模块，且程序选择模块的输出端与指令转换模块的输入端电连接。

    请确保将其保持在适当的文件大小内。另外，每个训练文件不能超过60秒，否则将出错。若要解决字词删除或替换等问题。需要提供大量的数据来改善识别能力。通常，我们建议为大约1到20小时的音频提供逐字对照的听录。不过，即使是短至30分钟的音频，也可以帮助改善识别结果。应在单个纯文本文件中包含所有WAV文件的听录。听录文件的每一行应包含一个音频文件的名称，后接相应的听录。文件名和听录应以制表符(\t)分隔。听录应编码为UTF-8字节顺序标记(BOM)。听录内容应经过文本规范化，以便可由系统处理。但是，将数据上传到SpeechStudio之前，必须完成一些重要的规范化操作。有关在准备听录内容时可用的适当语言，请参阅如何创建人为标记的听录内容收集音频文件和相应的听录内容后，请先将其打包成单个.zip文件，然后再上传到SpeechStudio。下面是一个示例数据集，其中包含三个音频文件和一个人为标记的听录文件。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。在这些区域之一中设置语音服务订阅将减少训练模型所需的时间。在这些区域中，训练每日可以处理大约10小时的音频，而在其他区域中，每日只能处理1小时。如果无法在一周内完成模型训练。

     操控单元，被配置为基于所述语音服务消息。

    本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网设备语音控制方法及语音服务端。背景技术：随着语音处理技术和互联网技术的不断发展，使用语音来对设备(尤其是物联网设备)进行控制，从而提升用户体验已经成为了目前科技发展的一大趋势。目前，针对物联网设备的控制操作，一般是通过分析用户语音消息处理操作来对用户账号下的所有iot(internetofthings,物联网)智能设备进行控制，无法对同一用户的不同物联网设备分别进行个性化控制。但是，在一些应用场景下(例如酒店智能家居场景)下，可能需要对酒店用户下的多个房间的物联网设备分别**地进行控制。针对上述问题，目前业界暂无较佳的解决方案。技术实现要素：本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法及语音服务端，用于至少解决上述技术问题之一。一方面，本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法，应用于语音服务端，该方法包括：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；确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述目标设备用户信息的在多个设备区域配置信息下的多个受控设备信息。语音服务端可以是从物联网主控设备直接接收语音控制请求。青海电子类语音服务供应

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。移动语音服务特征

DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱，DFCNN直接将一句语音转化成一张像作为输入，输出单元则直接与终的识别结果（例如，音节或者汉字）相对应。DFCNN的结构中把时间和频率作为图像的两个维度，通过较多的卷积层和池化（pooling）层的组合，实现对整句语音的建模。DFCNN的原理是把语谱图看作带有特定模式的图像，而有经验的语音学**能够从中看出里面说的内容。DFCNN结构。DFCNN模型就是循环神经网络RNN，其中更多是LSTM网络。音频信号具有明显的协同发音现象，因此必须考虑长时相关性。由于循环神经网络RNN具有更强的长时建模能力，使得RNN也逐渐替代DNN和CNN成为语音识别主流的建模方案。例如，常见的基于seq2seq的编码-解码框架就是一种基于RNN的模型。长期的研究和实践证明：基于深度学习的声学模型要比传统的基于浅层模型的声学模型更适合语音处理任务。语音识别的应用环境常常比较复杂，选择能够应对各种情况的模型建模声学模型是工业界及学术界常用的建模方式。但单一模型都有局限性。HMM能够处理可变长度的表述，CNN能够处理可变声道。RNN/CNN能够处理可变语境信息。声学模型建模中，混合模型由于能够结合各个模型的优势。移动语音服务特征