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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。游戏语音是支持多样玩法、覆盖游戏应用场景的语音服务。未来语音服务哪里买
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。黑龙江信息化语音服务如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们建议你完全删除音频并留下文本。
循环神经网络、LSTM、编码-解码框架、注意力机制等基于深度学习的声学模型将此前各项基于传统声学模型的识别案例错误率降低了一个层次，所以基于深度学习的语音识别技术也正在逐渐成为语音识别领域的技术。语音识别发展到如今，无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统，语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题，如果模型中的所有组件都能够联合优化，很可能会获取更好的识别准确度，因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个重要的发展方向。所以，本文主要内容的介绍顺序就是先给大家介绍声波信号处理和特征提取等预处理技术，然后介绍GMM和HMM等传统的声学模型，其中重点解释语音识别的技术原理，之后后对基于深度学习的声学模型进行一个技术概览，对当前深度学习在语音识别领域的主要技术进行简单了解，对未来语音识别的发展方向——端到端的语音识别系统进行了解。信号处理与特征提取因为声波是一种信号，具体我们可以将其称为音频信号。原始的音频信号通常由于人类发声或者语音采集设备所带来的静音片段、混叠、噪声、高次谐波失真等因素，一定程度上会对语音信号质量产生影响。
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。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。
如何创建人为标记的听录若要提高特定情况下（尤其是在因删除或错误替代单词而导致问题的情况下）的识别准确度，需要对音频数据使用人为标记的听录。什么是人为标记的听录？很简单，人为标记的听录是对音频文件进行的逐字/词听录。需要大的听录数据样本来提高识别准确性，建议提供1到20小时的听录数据。语音服务将使用长达20小时的音频进行训练。在此页上，我们将查看旨在帮助你创建高质量听录的准则。本指南按区域设置划分为“美国英语”、“中国大陆普通话”和“德语”三部分。备注并非所有基础模型都支持使用音频文件进行自定义。如果基础模型不支持它，则训练将以与使用相关文本相同的方式使用听录文本。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。备注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，则新的基础模型的训练时间将会大幅增加，并且可能会轻易地从几个小时增加到几天及更长时间。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。如果你面临以上段落中所述的问题。
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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。未来语音服务哪里买
开通电话语音服务的企业可以使用SIP话机来承接电话的呼入和呼出服务，使用SIP话机可以提升电话语音通话质量。网络带宽要求您可以对比来考虑如何为电话语音服务构建网络环境。建议使用光纤网络，下面的承载客服数量是指在当前网络带宽情况下客服数量的配比网络带宽多可承载的电话语音客服数量4M15-2010M30-5050M150-200100M300-500SIP话机您需要购买SIP话机后以使用电话语音的SIP模式服务，如何配置SIP话机及服务将菜单转到系统设置>电话语音呼叫中心，点击基本设置选项卡，在打开的页面中的电话语音接听模式的选项中，选择SIP话机模式：然后点击SIP信息选项卡可以查看当前平台所有客服坐席的SIP账号和密码信息请在列表里找到您要配置SIP话机的客服，并记录其SIP账号和SIP密码，这将在后面配置SIP话机时用到。请将您的本地网络网线插入SIP话机的LAN接口，接通电源。操作面板：选择菜单选项点击状态选项，出现如下信息请记录下WAN口IP的IP地址信息，请在您的浏览器中输入以上IP地址并访问，在浏览器中会出现SIP话机登录页面，输入初始用户名和密码：admin/admin登录，选择“VOIP”或者“线路”或者打开SIP话机配置界面基本设置>>。未来语音服务哪里买