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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。移动语音服务，不得不说的那些事。北京光纤数据语音服务供应
以下规范化规则自动应用到听录：使用小写字母。删除除字词中撇号外的所有标点。将数字扩展为字词/口语形式，例如美元金额。中国大陆普通话(zh-CN)中国大陆普通话音频的人为标记的听录必须使用字节顺序标记进行UTF-8编码。避免使用半角标点字符。在文字处理程序中准备数据或从网页中擦除数据时，可能会无意中包括这些字符。如果存在这些字符，请务必将其更新为相应的全角替代字符。中国大陆普通话的文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本，但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则：将缩写写成字词。用口语形式写数字字符串。以下规范化规则自动应用到听录：删除所有标点，将数字扩展为口语形式，将全角字母转换为半角字母，对所有英语单词使用大写字母。德语(de-DE)和其他语言德语（以及其他既非英语也非中国大陆普通话的语言）音频的人为标记的听录必须使用字节顺序标记进行UTF-8编码。应该为每个音频文件提供一个人为标记的听录。德语文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本。
广东新一代语音服务有什么随着智能手机的普及，可以将可视辅助设备与语音通话相结合。
但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则：将小数点写为“,”，而不是“.”。将时间分隔符写为“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替换“ca.”等缩写。我们建议使用完整的口语形式。删除四个主要的数学运算符（+、-、*和/）。我们建议将其替换为文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。删除比较运算符（=、<和>）。我们建议其替换为“gleich”、“kleinerals”和“grösserals”。将分数（例如3/4）写成文字形式（例如，写成“dreiviertel”而不是3/4）。将“€”符号替换为文字形式“Euro”。以下规范化规则自动应用到听录：对所有文本使用小写字母。删除所有标点，包括多种引号（可以保留"test"、'test'、"test„以及«test»）。删除包含下述任一特殊字符的行：¢¤¥¦§©ª¬®°±²µ×ÿج¬。将数字扩展为口语形式，包括美元或欧元金额。接受a、o、u的元音变音符。其余将替换为th或被丢弃。日语文本规范化在日语(ja-JP)中，每个句子的最大长度为90个字符。句子较长的行将被丢弃。若要添加更长的文本，请在中间插入一个句点。
语音识别（SpeechRecognition）是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。概述自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），也可以简称为语音识别。语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。语音识别目前已使用在生活的各个方面：手机端的语音识别技术，例如，苹果的siri；智能音箱助手，例如，阿里的天猫精灵，还有诸如一系列的智能语音产品等等。为了能够更加清晰的定义语音识别的任务，先来看一下语音识别的输入和输出都是什么。大家都知道，声音从本质是一种波，也就是声波，这种波可以作为一种信号来进行处理，所以语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。语音识别的输入与输出。语音识别的输入与输出将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。一个完整的语音识别系统通常包括信息处理和特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索四个模块。
提高窄带（EVS-NB）和宽带（EVS-WB）语音服务的质量和编码效率。
例如：“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。语音服务可能会删除包含太多重复项的行。请勿使用特殊字符或编码在U+00A1以后的UTF-8字符。将会拒绝URI。用于训练的发音数据如果用户会遇到或使用没有标准发音的不常见字词，你可以提供自定义发音文件来改善识别能力。重要建议不要使用自定义发音文件来改变常用字的发音。应以单个文本文件的形式提供发音。口述形式是拼写的拼音顺序。它可以由字母、单词、音节或三者的组合构成。自定义发音适用于英语(en-US)和德语(de-DE)。用于测试的音频数据：音频数据适合用于测试Microsoft基线语音转文本模型或自定义模型的准确度。请记住，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。若要量化模型的准确度，请使用音频和人为标记的听录数据。默认音频流格式为WAV（16KHz或8kHz，16位，单声道PCM）。除了WAV/PCM外，还可使用GStreamer支持下列压缩输入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何（适用于媒体格式未知的情况）。提示上传训练和测试数据时，.zip文件大小不能超过2GB。如果需要更多数据来进行训练，请将其划分为多个.zip文件并分别上传。 如何快速开始使用语音服务？未来语音服务内容
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。北京光纤数据语音服务供应
以安徽移动为例，语音服务导航系统于2013年3月上线，已面向全省客户开放，目前语音导航的日均呼叫量超过10万，降低整体人工话务量10%以上，减轻了人工成本。与此同时，语音服务导航系统的业务办理率相对于按键IVR系统明显提升，语音导航平均业务办理率15%以上，而传统IVR按键系统不到1%。在IVR中应用智能语音识别技术需要注意如下几点：1．深入分析业务需求，结合智能语音特点，确定智能语音应用范围智能语音通过技术创新，彻底消除了传统的按键菜单层级太多的瓶颈，从源头上解决按键式IVR面临的问题，但并不是所有业务都适合应用语音识别技术，例如卡号、手机号等大串数字输入，或者号码和英文字母混合的场景，输入错误一位则意味着输入失败，而“1”和“7”，“1”和“E”等发音非常相近，这种情况则不适合语音应用，使用按键输入更加合适。因此应用前需要和专业的智能语音厂商进行深入沟通，“扬长避短”的应用智能语音技术。2．持续优化是智能语音应用的关键，需要在推广、项目工期中做充分考虑。智能语音应用和移动互联网应用类似，通过用户的行为驱动系统进行更新，将不能识别的说法加入到语义模型中，调整智能语音系统的资源模型实现识别率的持续提升。北京光纤数据语音服务供应