安徽语音服务介绍

    请仔细选择能够你要求自定义模型识别的全部场景范围的数据。提示：请从与模型会遇到的语言和声效相匹配的较小的示例数据集着手。例如，可以采用与模型的生产方案相同的硬件和声效环境录制一小段有代表性的示例音频。具有代表性的数据的小型数据集可能会在你投入精力收集大得多的数据集进行训练之前暴露一些问题。若要快速开始使用，请考虑使用示例数据。请参阅此GitHub存储库，了解自定义语音服务识别数据示例。数据类型：训练新模型时，请从文本开始。这些数据将改善对特殊术语和短语的识别。使用文本进行训练比使用音频进行训练的速度快得多（分钟与天的对比）。备注：并非所有基本模型都支持通过音频训练。如果基本模型不支持该训练，语音服务将使用脚本中的文本，而忽略音频。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。即使基础模型支持使用音频数据进行训练，该服务也可能只使用部分音频。它仍将使用所有脚本。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。

     呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。安徽语音服务介绍

    基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；基于所述语音消息，对所述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。第二方面，本发明实施例提供一种语音服务端，包括：获取单元，被配置为获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求，所述语音控制请求包括语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息；用户设备确定单元，被配置为确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述目标设备用户信息的在多个设备区域配置信息下的多个受控设备信息；目标受控设备确定单元，被配置为基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；操控单元，被配置为基于所述语音消息，对所述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。第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序。安徽语音服务介绍语音服务的规范是怎样的？

实现百万房间的问题。容易想到的方案是把100万用户分到5个SET里。那多个SET之间怎样通信呢？方法说白了就是为不同SET中的服务器提供一个全局视图，用于转发路由。方法有很多种，这里介绍2种思路。第一种是在房间服务器的上面再增加一个组服务器（groupserver），为系统提供全局视野。组服务器在每个SET的语音服务器中选取一台做为桥头堡机器（broker），跨SET转发和接收都通过broker完成。Broker收到SET内转发时，会将数据转发给其他SET的broker；而当收到跨SET转发时，会将数据转发给SET内的其他机器。这种方案的缺点是broker会成为瓶颈，当broker宕机时，严重的情况是造成其他SET无法提供服务。容灾策略一种是减少broker到组服务器的心跳间隔，使组服务器可以迅速发现异常并重新挑选broker；另一种方法是采用双broker，不过会增加数据去重的复杂度。第二种是在系统之外增加一个转发服务器，专门负责跨SET转发，当然它本身拥有全局视野。这种方案其实是把上面说的组服务和双broker结合在一起，把转发功能外化。对于跨SET房间，主播所在的语音服务器做SET内转发的同时将数据发给转发服务器，转发服务器根据房间信息将数据转发给其他SET的任意1台机器。这样优点非常明显。

    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。

    集成了语音识别服务和其他服务(例如物联网控制或运营服务)的服务端。

游戏语音（GameVoice）是支持多样玩法、***覆盖游戏应用场景的语音服务。支持实时语音、语音消息、语音转文字，是自动建立组队语音房间，PVP玩法的必备。并针对游戏场景优化，低延迟、低耗能、低码率、流量小，兼容数百款安卓机型，保障比较好游戏语音体验。覆盖游戏中常用的语音功能：实时语音、语音消息、语音识别，超小SDK，游戏嵌入SDK，打包后*增加1.5M。玩家可快速录制并发送一段语音消息。针对游戏场景优化，过滤掉不必要的噪音，使流量小、延迟低、耗能低。延迟低、流量小、***的回声消除效果；码率可调整，满足不同需求场景；低耗能，Android单核700MHz主频CPU峰值小于3%。点击呼叫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，建立起正常通话。安徽语音服务介绍

物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至语音服务端。安徽语音服务介绍

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。安徽语音服务介绍