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    传统语音合成系统利用了文本相关数据积累了大量的domainknowledge，因此可以获得较稳定的合成结果；而没有利用该domainknowledge的End2End语音合成系统，在合成稳定性方面就不如传统语音合成系统。近年来，有一些研究工作就是基于标注发音的文本数据针对多音字发音消歧方面进行优化，也有些研究工作针对传统语音合成系统中的停顿预测进行优化。传统系统可以轻易的利用这样的研究成果，而End2End系统没有利用到这样的工作。在KAN-TTS中，我们利用了海量文本相关数据构建了高稳定性的domainknowledge分析模块。例如，在多音字消歧模块中，我们利用了包含多音字的上百万文本/发音数据训练得到多音字消歧模型，从而获得更准确的发音。如果像End2end系统那样完全基于语音数据进行训练，光是包含多音字的数据就需要上千小时，这对于常规数据在几小时到几十小时的语音合成领域而言，是不可接受的。 提高窄带（EVS-NB）和宽带（EVS-WB）语音服务的质量和编码效率。无限语音服务供应

    该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本发明实施例的有益效果在于：语音服务端从物联网主控设备获取语音控制请求，通过语音控制请求中的目标设备用户信息来调用相应的设备列表，通过语音控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息，进而对该受控设备信息所指示的物联网受控设备进行操控，因此能够对用户下不同区域的受控设备分别进行语音控制，拓展了语音控制方案的应用场景。另外，还不需要用户语音消息中包括区域信息，提高了用户的语音操控体验。说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用作一简单地介绍，显而易见地，下面描述是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，根据本发明实施例的应用于语音服务端的物联网设备语音控制方法的一示例的流程；根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的信号流程；根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的信号流程；根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程的一示例的流程。新疆语音服务哪里买交通安全语音服务热线上线啦！

    语音技术，其基本的技能应该是语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）和语音合成（TTS，TextToSpeech）。基于这两项功能，在语音技术领域，可以玩出很多花儿来！就拿语音识别来说，除了“语音转文字”这样简单的语音识别，还有对不同方言、不同环境场景，另外再加上另外一个AI能力“自然语言处理”，从而使语音识别更加“AI”。并且语音合成也是如此，处理简单的“文字转语音”，要玩出花来，还有对音色、语言、情绪等多维度进行“AI”赋能，语音合成也就也玩出花儿来！围绕着“语音”的特性，用思维导图画一下，就“语音”一词从大闹中闪现出来的与其相关名词或者特性：可见，语音数据，其相关的信息还是不少的。带着以上几个相关词语，我们逐一把各AI平台的语音能力梳理一遍，都了解一下踩着这两个语音技术AI能力的基石，国内各AI平台把语音技术挖掘的怎么样。横评内容：能力、描述、提供资源、调用方式、鉴权方式、请求方式内容、录音文件、费用、QPS、适用场景国内AI平台语音技术能力一览表。

    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。

    如何快速开始使用语音服务？

    全球高精度模拟和数字信号处理元件厂商CirrusLogic（纳斯达克代码：CRUS）宣布推出面向Alexa语音服务（AVS）的开发套件，该套件适用于智能扬声器和智能家居应用，包括语音控制设备、免提便携式扬声器和网络扬声器等。面向AmazonAVS的语音采集开发套件采用CirrusLogic的IC和软件设计，帮助制造商将Alexa新产品迅速推向市场，即使在嘈杂的环境和音乐播放过程中，这些新品也可实现高精度唤醒词触发和命令解释功能。面向AmazonAVS的低功耗语音采集开发套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能编解码器和CS7250B数字MEMS麦克风的参考板，以及进行语音控制、噪声抑制和回声消除的SoundClear®算法。完整的语音采集参考设计进一步增强了“Alexa”唤醒词检测和音频捕获功能在真实条件下的实现，即使是在嘈杂环境下中等距离范围内，用户也能够可靠地中断高音音乐或者Alexa回应播放。智能编解码器使用一个片上高性能数模转换器（DAC）以及一个两瓦单声道扬声器驱动器，实现高保真音频播放。Alexa语音服务总监PriyaAbani表示：“我们很高兴能够与CirrusLogic一起帮助OEM厂商在更多的智能扬声器和其他各种音频设备中应用Alexa。语音服务控制台是怎么操作的？四川量子语音服务

系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分。无限语音服务供应

    房间101、102等)内的能被控制的设备(例如，电灯，窗帘等)所对应的受控设备信息(例如，设备物理地址等)。在本实施例的一个示例中，可以在语音服务端存储了至少一个设备列表，从而可以本地确定针对该目标设备用户信息目标设备列表。在本实施例的另一示例中，语音服务端还可以从其他设备(例如，物联网运营端)来获取受控设备信息。步骤130、基于目标设备区域配置信息从目标设备列表中确定目标受控设备信息。例如，可以基于“房间101”来确定该房间中设备信息。步骤140、基于语音消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。具体地，可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息(例如，关闭电灯)，并根据语音控制意图信息来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。在一些应用场景中，语音控制意图信息可以是对应语音消息的“关闭电灯”，而不需要用户说出“关闭xx房间的电灯”，就能够直接对(例如，xx房间)的电灯进行操作，提高了用户体验。在本实施例的一个示例中，可以是语音服务端对目标物联网受控设备直接进行控制。在本实施例的另一示例中，语音服务端还可以发送控制指令至中控设备(例如，运营服务端)。无限语音服务供应

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