吉林自主可控语音服务有什么
当您使用语音的API接口发送外呼后，可以通过使用MNS的Queue模型来接收语音的回执消息。语音服务提供的回执消息类型包括：呼叫记录消息（VoiceReport）订阅呼叫记录消息（VoiceReport）可以在呼叫结束后获取呼叫的记录信息，包括通话类型、通话的开始及结束时间、通话时长、结束原因等。呼叫中间状态消息（VoiceCallReport）订阅呼叫中间状态消息（VoiceCallReport），可以获取呼叫过程中的通话状态的信息，通常包括开始、振铃、接听、挂断以及状态产生的时间等。录音记录消息（VoiceRecordReport）订阅录音记录消息（VoiceRecordReport），可以在通话结束后获取通话的录音记录。ASR实时消息（VoiceRTASRReport）订阅ASR实时消息（VoiceRTASRReport），可以获取点击拨号通话中的实时文本转换结果。GStreamer 会先解压缩音频,然后再将音频作为原始 PCM 通过网络发送到语音服务。吉林自主可控语音服务有什么
根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的示例流程；根据本发明实施例的语音服务端的一示例的结构框。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不***的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。在本发明中，“模块”、“系统”等等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。吉林自主可控语音服务有什么语音服务的主要功能之一是能够识别并转录人类语音(通常称为语音转文本)。
准备自定义语音服务识别的数据数据多样性：用来测试和训练自定义模型的文本和音频需要包含你的模型需要识别的来自各种说话人和场景的示例。收集进行自定义模型测试和训练所需的数据时，请考虑以下因素：你的文本和语音音频数据需要涵盖用户在与你的模型互动时所用的各种语言陈述。例如，一个能升高和降低温度的模型需要针对人们在请求进行这种更改时会用的陈述进行训练。你的数据需要包含模型需要识别的所有语音变型。许多因素可能会改变语音，包括口音、方言、语言混合、年龄、性别、语音音调、紧张程度和当日时间。你包括的示例必须来自使用模型时所在的各种环境（室内、户外、公路噪音）。必须使用生产系统将要使用的硬件设备来收集音频。如果你的模型需要识别在不同质量的录音设备上录制的语音，则你提供的用来训练模型的音频数据也必须能够这些不同的场景。以后可以向模型中添加更多数据，但要注意使数据集保持多样性并且能够你的项目需求。将不在你的自定义模型识别需求范围内的数据包括在内可能会损害整体识别质量，因此请不要包括你的模型不需要转录的数据。基于部分场景训练的模型只能在这些场景中很好地执行。
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。 把要分析的信号从原始信号中提取出来。
确定针对设备用户信息的设备列表。示例性地，可以得到针对酒店a的设备列表。由此，该设备列表能够被用来对特定用户所对应的某个特定区域内的物联网受控设备进行语音控制。在本实施例的一个示例中，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，以在语音服务端构建至少一个设备列表。在本实施例的另一示例中，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物联网运营端，以在物联网运营端构建至少一个设备列表。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流程。在步骤510中，用户配置受控区域。示例性地，用户可以在带屏音箱或app上配置受控的区域信息，如：“客厅”、“卧室”等。在步骤520中，说话人可以向音箱发出语音指令。在步骤530中，音箱可以向智能语音平台上传用户音频，同时附带上用户之前设置好的区域信息。在步骤540中，智能语音平台音频请求后,向iot智能设备平台发送获取特定用户的所有可控设备列表的请求，并附带用户信息(token)。在步骤550中，智能语音平台根据之前语音指令对应的区域信息，对获取的设备列表进行过滤。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。吉林自主可控语音服务有什么
访问语音服务是需要账号登陆的吗？吉林自主可控语音服务有什么
由于DNN-HMM训练成本不高而且相对较高的识别概率，所以即使是到现在在语音识别领域仍然是较为常用的声学模型。除了DNN之外，经常用于计算机视觉的CNN也可以拿来构建语音声学模型。当然，CNN也是经常会与其他模型结合使用。CNN用于声学模型方面主要包括TDNN、CNN-DNN框架、DFCNN、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）框架、CNN-DNN-LSTM（CDL）框架、逐层语境扩展和注意CNN框架（LACE）等。这么多基于CNN的混合模型框架都在声学模型上取得了很多成果，这里小编挑两个进行简单阐述。TDNN是早基于CNN的语音识别方法，TDNN会沿频率轴和时间轴同时进行卷积，因此能够利用可变长度的语境信息。TDNN用于语音识别分为两种情况，第一种情况下：只有TDNN，很难用于大词汇量连续性语音识别（LVCSR），原因在于可变长度的表述（utterance）与可变长度的语境信息是两回事，在LVCSR中需要处理可变长度表述问题，而TDNN只能处理可变长度语境信息；第二种情况：TDNN-HMM混合模型，由于HMM能够处理可变长度表述问题，因而该模型能够有效地处理LVCSR问题。DFCNN的全称叫作全序列卷积神经网络（DeepFullyConvolutionalNeuralNetwork）。是由国内语音识别领域科大讯飞于2016年提出的一种语音识别框架。
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