电子类语音服务特征

    马尔可夫链的每一个状态上都增加了不确定性或者统计分布使得HMM成为了一种双随机过程。HMM的一个时间演变结构所示。隐马尔可夫模型HMM的主要内容包括参数特征、仿真方法、参数的极大似然估计、EM估计算法以及维特比状态解码算法等细节知识，本将作为简单综述这里不做详细的展开。基于深度学习的声学模型一提到神经网络和深度学习在语音识别领域的应用，可能我们的反应就是循环神经网络RNN模型以及长短期记忆网络LSTM等。实际上，在语音识别发展的前期，就有很多将神经网络应用于语音识别和声学模型的应用了。早用于声学建模的神经网络就是普通的深度神经网络（DNN），GMM等传统的声学模型存在音频信号表征的低效问题，但DNN可以在一定程度上解决这种低效表征。但在实际建模时，由于音频信号是时序连续信号，DNN则是需要固定大小的输入，所以早期使用DNN来搭建声学模型时需要一种能够处理语音信号长度变化的方法。一种将HMM模型与DNN模型结合起来的DNN-HMM混合系统颇具有效性。DNN-HMM框架，HMM用来描述语音信号的动态变化，DNN则是用来估计观察特征的概率。在给定声学观察特征的条件下。我们可以用DNN的每个输出节点来估计HMM某个状态的后验概率。

   自助语音服务是什么？电子类语音服务特征

    CirrusLogic面向AmazonAVS的语音采集开发套件提供了先进的声学调音功能，以及成熟可靠的硬件和软件，使设备制造商能够更迅速高效地将产品推向市场。”CirrusLogic音频产品市场营销副总裁CarlAlberty表示：“借助我们在音频和语音IC以及软件上的经验，我们为智能家居应用制造商提供了功能强大而且使用方便的语音采集开发套件，帮助他们开发支持Alexa的产品。我们的AVS开发套件语音命令性能非常出色，与CirrusLogic工具和软件相结合后，能够帮助OEM厂商更快地把具有优异的Alexa语音互动功能的Hi-Fi扬声器产品推向市场。”CirrusLogic语音采集技术有助于进一步提高性能CirrusLogic的语音采集解决方案抑zhi了噪声和其他实际干扰，语音交互更为准确和可靠，从而让用户获得更好的感受。这种技术增强了“Alexa”在安静和嘈杂环境中的唤醒词检测功能，用户距离设备数米远即可实现该功能。CirrusLogic的回声消除技术支持用户“插入”或者中断高音音乐播放和Alexa响应，是实现出色用户体验的关键所在，因此，Alexa可以准确地对新命令要求做出反应。CirrusLogic的MEMS麦克风所具有的低噪声基底和宽动态范围（130分贝）可确保其在苛刻的噪声条件下精确地采集语音。电子类语音服务特征离线语音服务解决方案还你一个“简单”的家。

    物联网设备语音控制方法100包括：步骤110、获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求。这里，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。示例性地，说话人对象可以对物联网主控设备说出了语音消息，以期望对相应的物联网受控设备进行控制。应理解的是，在一些应用场景下，物联网受控设备也可以是物联网主控设备本身，在此应不加限制。另外，目标设备用户信息(例如，“xx酒店”，并且酒店中的一个房间中的物联网主控设备可以是分别**地被控制)和目标设备区域配置信息(例如，“房间102”，从而*对房间102中的设备进行控制)可以是在物联网主控设备上预先配置好的，并将其与所收到的语音消息进行整合，从而生成相应的语音控制请求。需说明的是，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，也还可以是从其他设备(例如，物联网运营端)处获得语音控制请求，且都属于本发明的保护范围内。步骤120、确定目标设备用户信息所对应的目标设备列表。这里，目标设备列表包括针对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。例如，针对“酒店a”的设备列表中具有针对酒店中的各个房间。

    进一步地，可以基于所获取的各个用户物联网受控设备信息集，确定与设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。这里，在确定设备列表时，需要针对酒店a下的各个物联网主控设备分别进行操作，例如针对酒店a中各个房间内的主控音箱进行操作。并且，针对设备用户信息下的各个物联网主控设备可以进行如步骤420-步骤440的操作。在步骤420中，获取关于该物联网主控设备的区域配置请求，区域配置请求包括设备区域配置信息。示例性地，语音服务端接收到针对酒店a的其中一个主控音箱(例如，位于房间301的音箱)的区域配置请求，这个区域配置请求中包括设备区域配置信息“房间301”。在步骤430中，获取针对多个物联网受控设备信息中的至少一者的选择指令。示例性地，酒店管理人员可以对酒店a所对应的各个物联网受控设备信息针对“房间301”(即，区域配置信息)进行选择。在步骤440中，确定所选择的至少一个设备区域配置信息与区域配置请求中的设备区域配置信息是相对应的。示例性地，可以将酒店a下的各个物联网受控设备(例如，灯具、窗帘等)和主控设备针对设备区域配置信息进行配置。在步骤450中，基于各个物联网受控设备信息所对应的设备区域配置信息。在带有于训练的硬件的区域中，语音服务将使用多20小时的音频进行训练。

    统一消息系统语音服务：用户无需使用电脑，通过电话或手机等通信设备便能够在没有电脑联网的情况下（如：旅途、娱乐）随时查询并处理统一消息邮箱中的电子邮件，使沟通更加随意。功能：听取语音邮件：通过手机拨打特别服务电话的方式听取邮件内容，方便用户及时获取信息，使访问邮箱更加容易，不再受到时间、地点以及设备的限制。回复语音邮件：通过手机用语音邮件的方式给发件人回复邮件，不仅使邮件的处理方式更加多样化，同时让邮件的处理变得更加及时。语音留言：用户可以将统一消息的电子邮箱作为语音信箱使用，收录各种语音留言，起到电话录音机的作用，避免遗漏任何信息。语音控制：用户通过手机拨打特别服务电话的方式访问统一消息邮箱，可以采用语音命令的形式来进行邮箱的访问，高达97%的语音识别准确率，免去了烦琐的按键操作。传真接收邮件：用户通过手机拨打特别服务电话的方式访问邮箱邮件后，用户只需通过手机输入传真机的号码，选定的邮件便会通过系统提供的传真功能，将邮件的正文和附件内容通过传真机打印出来。统一消息平台将电话网和Internet结合在一起，使电话用户可以通过电话或者传真方式获取Internet上的信息，也使电子邮件不再局限于Internet。

     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。浙江语音服务服务标准

认知语音服务是一项新服务,其中包括文本转语音、语音转文本以及语音翻译等功能。电子类语音服务特征

    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。

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