陕西移动语音服务

时间:2024年02月04日 来源:

    MTPE)、机器翻译引擎评估等。Resource:Nimdzi,2021.趋势2:促使语音方面的语言服务需求飙升(包含口译、配音、字幕等),相关技术也蓬勃发展对配音、口译及视听服务市场产生了巨大影响。世界各地的旅行禁令、封城使语言服务需求不减反增。宅经济更进一步推升口译、配音、字幕等视听服务需求。远程同传(RSI)和远程视频口译(VRI)蓬勃发展,使Zoom、KUDO、Interprefy、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虚拟口译技术提供商(VIT)不只获得了语言服务市场的关注,更受到投资市场的青睐。Cloudbreak-Martti:2020年2月获得1000万美元融资KUDO:2020年7月获得600万美元,2021年3月获得2100万美元融资Interactio:2021年5月获得3000万美元融资另外,各家技术提供商也开始关注并开发机器口译和计算机辅助口译等技术。Resource:Nimdzi,2021.催热宅经济(数字学习及媒体娱乐),视听翻译技术的需求也随之增长,包括远程配音、语音识别转写、文字转语音、自动字幕等。视听串流平台Netflix也在6月份发布了配音和字幕本地化工作规范,其中便整合了各种视听翻译技术。Resource:Nimdzi,2021.趋势3:AI赋能的TMS成为各家技术提供商的发展重点翻译管理系统。

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    房间102中的灯)。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程。在步骤301中,说话人向物联网主控设备10发送语音消息。接着,在步骤302中,物联网主控设备10确定语音控制请求。接着,在步骤303中,物联网主控设备10发送语音控制请求至语音服务端30。接着,在步骤304中,语音服务端确定语音消息所对应的语音控制意图信息。关于步骤301~304的操作,可以参照上面其他实施例中所描述的操作,在此便不赘述。接着,在步骤305中,语音服务端30发送目标设备用户信息至物联网运营端40。这里,在物联网运营端存储有多个设备列表,例如可以是由各个用户分别针对其所管理的不同区域内的各个物联网受控设备进行注册的。并且,物联网运营端40可以查询相应的目标设备列表。接着,在步骤306中,语音服务端30从物联网运营端40接收相应于目标设备用户信息的目标设备列表。例如,物联网运营端40可以通过遍历查询来对目标设备列表进行调用。接着,在步骤307中,语音服务端30基于目标设备列表和目标设备区域配置信息来确定相应的目标受控设备信息。接着,在步骤308中,语音服务端30确定用于指示语音控制意图信息和目标受控设备信息的控制请求指令。移动语音服务哪里买交通安全语音服务热线上线啦!

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    非异构计算的工程优化随着深度学习技术的进步,模型的建模能力越来越强大,随之而来的计算量需求也越来越高。近年来,很多公司都采用异构计算进行模型的inference,例如采用高性能或者inferenceGPU,甚至采用FPGA/ASIC这样的芯片技术来加速inference部分的计算,服务实际需求。对语音合成而言,大量的需求是需要进行实时计算的。例如,在交互场景上,语音合成服务的响应时间直接影响到用户的体验,往往需要从发起合成请求到返回语音包的时间在200ms左右,即首包latency。另一方面,很多场景的语音合成的请求量的变化是非常大的,例如小说和新闻播报场景,白天和傍晚的请求量往往较高,而深夜的请求量往往很低,这又对部署的便捷性和服务的快速扩展性带来了要求。我们仔细对比了不同的inference方案,考虑到我们终的使用场景要求,对快速扩展的要求,甚至客户不同机器的部署能力,我们终选择以非异构计算的形式进行inference计算,即不采用任何异构计算的模块,包括GPU/FPGA/ASIC等。

    TranslationManagementSystem,TMS)是语言服务产业发展早、应用广的技术之一。TMS以往着重于满足传统的本地化和全球化需求,但随着语言服务产业进入AI应用大时代,语言服务用户也开始期待语言技术提供商能提供AI赋能的TMS,例如:TMS必须能直接调用机器翻译、链接客户端SSO系统、CMS系统、CRM系统等。而语言资产的管理也开始成为大家讨论的焦点。Resource:Nimdzi,2021.趋势4:除了语言服务和本地化,语言服务产业还需满足企业数字化转型所带来的相关需求AI技术的发展以及加速企业数字化转型,网站、App、数字内容的翻译服务需求激增。但数字化转型也提高了语言服务与本地化的交付标准。除了提供语言服务,语言服务提供商还须满足企业数字化转型所带来的需求,例如:增强信息安全、提升搜索引擎优化(SEO)、关注用户体验(UX)以及更有效的支持DITA文件等。随着大量滞留在家里的人们所产生的需求,数百万员工被遣送回家,座席们转向电话去做许多他们通常亲自做的事情。在线购物激增,买家拿起电话到物流公司发货和处理退货,医疗保健、金融服务和服务的通话量激增,因为在危机期间,越来越多的人依靠电话完成关键任务。这一趋势没有减缓的迹象。

  声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分。

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    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。

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语音技术可以用来理解客户,而不考虑语法、口音或背景噪音。陕西移动语音服务

    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。陕西移动语音服务

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