湖北语音服务哪里买

时间:2023年10月14日 来源:

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。语音服务主要应用领域有哪些?湖北语音服务哪里买

    以使得中控设备来对目标物联网受控设备进行控制。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程,其涉及在说话人、物联网主控设备10、物联网受控设备20和语音服务端30之间的信号交互过程。具体地,在步骤201中,说话人对着物联网主控设备10说话。在步骤202中,在物联网主控设备10收到语音消息之后,可以根据语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息来确定语音控制请求。这里,目标设备用户信息和目标设备区域配置信息可以是在物联网主控设备中被预先配置的(例如,由用户预先配置的)。在步骤203中,物联网主控设备10将语音控制请求发送至语音服务端30。在步骤2041,语音服务端30可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息。例如,可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息是“关灯”。在步骤2042,语音服务端30可以确定目标受控设备信息。具体地,语音服务端30可以通过结合中所描述的操作来实现对目标设备区域所对应的目标受控设备信息。在步骤205中,语音服务端30可以根据语音控制意图信息,对目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。示例性地,语音服务端30可以发送操控指令(例如,关灯指令)至物联网受控设备20。湖北电子类语音服务供应语音服务文档识别语音、合成语音、获取实时翻译、听录对话,或将语音集成到机器人体验中。

    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。

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