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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。
语音服务有哪些功能?广西移动语音服务供应
并将该控制请求指令发送至物联网运营端40。这里,控制请求指令是符合针对物联网运营端40的通信协议的,例如所实现约定的通信协议。接着,在步骤309中,物联网运营端40发送操控指令至物联网受控设备20,以根据控制请求指令对目标物联网受控设备进行操控。根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程。在步骤410中,确定与待配置设备列表的设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。例如,在语音服务端配置有各个酒店(酒店a、酒店b)的物联网受控设备信息,当语音服务端针对酒店a的设备列表构建请求时,可以确定酒店a(即,设备用户信息)所对应的各个物联网受控设备信息。这里,可以从物联网受控设备服务厂商来得到设备用户信息相对应的物联网受控设备信息。在一些实施方式中,用户下的各个物联网受控设备,例如酒店a中的灯具和窗帘可能都会选用不同的品牌,此时可能需要多个物联网受控设备服务厂商授权,从而确定相应的设备列表。具体地,可以基于分别由各个设备厂商所提供的各个厂商信息接口,获取各个厂商物联网受控设备信息集。这里,厂商物联网受控设备信息集中包括与多个用户信息相对应的针对厂商设备类型的物联网受控设备信息。浙江语音服务介绍通过使用组网架构上的新空口承载语音服务,运营商将能够在5G语音设备上提供语音服务。
语音互动语音互动是指通过调用语音呼叫的API,从运营商网络向指定号码发起一通呼叫,呼叫被应答后,播放一段指定音频,用户根据音频引导,通过手机按键信息返回意图,语音平台通过消息回执返回按键信息给企业业务系统。场景:常用于手机用户的订单确认、问卷调查、满意度调查等信息。价值:通过IVR交互自动完成意图确认,减少人力投入。示例场景如下所示。主叫方:尊敬的${mcUserName}您好,这里是天猫商家事业部,想对我们的服务做一用户次调研,如您对我们的服务满意请按1,一般请按2,不满意请按3。被叫方:按1。主叫方:挂机。语音双呼语音双呼是指通过调用语音服务接口,通过语音服务分配的号码分别向主叫、被叫发起呼叫,双方接通后建立起正常通话,通话双方显示的号码均为语音服务平台号码。场景:常用于企业办公电话等,例如钉钉办公电话。价值:通过语音双呼接口,可隐藏通话双方真实号码,同时平台可留存双方通话记录。示例场景如下所示。A希望打电话给B,A单击拨号按钮后,语音服务平台分配主叫外显号M拨打给A,A接通后,语音服务平台再分配被叫外显号码N(M和N可以为同一号码)拨打给B,B接通后建立正常通话。
提及智能家居,我们常想到也常用到的可能就是通过手机APP连接wifi这样的操作步骤来对家居设备进行联网控制了。然而,随着智能语音识别技术等人工智能技术的发展和融入,智能家居的一些场景应用也逐渐得到升级改进。在某些应用场景下,家居智能化的简单操控实际上并不用通过联网控制这样复杂的方式就可以实现智能家居的**简单化了。如比较常见的就是通过发送口令唤醒家居设备,让家居环境达到比较符合用户需要的状态,同时也让用户的生活更便捷、更简单、更智能。正是基于这样的需求,由用户本地操控便可以更好地实现人机交互的离线智能语音技术便随之诞生。这种不需联网的离线语音技术不仅给智能家居各种设备的使用带来诸多方便,同时也给用户打造了一个极为简单的家居体验,可以说让用户体验增色了不少。然而,也有业内**认为,对于离线语音识别技术而言,虽然看似不用联网操作那么复杂,但这也并不意味着离线语音识别技术是一种非常简单非常容易开发的技术。毕竟在真正的使用过程中,用户的口音及环境噪音等问题,都可能会影响用户的使用体验。这也就对开发离线语音识别模块的厂商提出了巨大了考验。 随着语音服务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。
一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分,一般来说,一段高保真、无噪声的语言是非常难得的,实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在,所以在正式进入声学模型之前,我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术,将信号从时域转化到频域,然后为之后的声学模型提取有效的特征向量。接下来声学模型会将预处理部分得到的特征向量转化为声学模型得分,与此同时,语言模型,也就是我们前面在自然语言处理中谈到的类似N-Gram和RNN等模型,会得到一个语言模型得分,解码搜索阶段会针对声学模型得分和语言模型得分进行综合,将得分比较高的词序列作为的识别结构。这便是语音识别的一般原理。因为语音识别相较于一般的自然语言处理任务特殊之处就在于声学模型,所以语言识别的关键也就是信号处理预处理技术和声学模型部分。在深度学习兴起应用到语言识别领域之前,声学模型已经有了非常成熟的模型体系,并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。例如,经典的高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)等。神经网络和深度学习兴起以后。
语音服务控制台是怎么操作的?湖南语音服务特征
语音识别在过去几年取得了显着进步。广西移动语音服务供应
提高了使用时的实用性,需要的时候,还可以进行视频进行ivr交互,使用者利用输入/输出模块中的视频单元进行视频操作,识别模块识别使用者面部特征后将相关信息传递到处理器中,后传输到后台终端上,后台终端可以显示使用者的基本信息,人工服务在与使用者视频时可以直观的了解使用者的这些基本信息,方便信息交互工作的进行,提高了实用性,通过视频语音的混合组合方式,使得整个系统的使用效果更好,实用性更强。以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进。广西移动语音服务供应
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