天津语音服务

    则新的基础模型的训练时间将会大幅增加，并且可能会轻易地从几个小时增加到几天及更长时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，则更是如此。如果你面临以上段落中所述的问题，则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本，来快速缩短训练时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。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。在其他区域中，多只会使用8小时的音频。上传数据：若要上传数据，请导航到自定义语音服务识别门户。创建项目后，导航到“语音服务数据集”选项卡，然后单击“上传数据”以启动向导并创建个数据集。在上传数据之前，系统会要求你为数据集选择语音服务数据类型。首先需要指定要将数据集用于“训练”还是“测试”。还有多种类型的数据可供上传并用于“训练”或“测试”。上传的每个数据集必须符合所选数据类型的要求。必须先将数据设置为正确格式再上传它。格式正确的数据可确保自定义语音识别服务对其进行准确处理。以下部分列出了要求。上传数据集后，可以使用几个选项：可以导航到“训练自定义模型”选项卡来训练自定义模型。

     提高窄带（EVS-NB）和宽带（EVS-WB）语音服务的质量和编码效率。天津语音服务

    SSML)将输入文本转换为类似人类的合成语音。使用神经语音，这是由深度神经网络提供支持的类人语音。请参阅语言支持。创建自定义语音-创建专属于品牌或产品的自定义语音字体。使用语音翻译可在应用程序、工具和设备中实现实时的多语言语音翻译。进行语音转语音和语音转文本翻译时可以使用此服务。语音助手使用语音服务为开发人员助力，使他们可为其应用程序和体验创建自然的、类似于人类的对话界面。语音助理服务在设备与助理实现之间提供快速可靠的交互。该实现使用BotFramework的DirectLineSpeech通道或集成的自定义命令服务来完成任务。说话人识别服务提供根据其独特的语音特征来验证和识别说话人的算法。说话人识别用于回答“谁在说话？”的问题。试用语音服务若要执行以下步骤，需要一个Microsoft帐户和一个Azure帐户。如果没有Microsoft帐户，可以在Microsoft帐户门户上注册一个帐户。选择“Microsoft登录”，然后，当系统要求登录时，选择“创建Microsoft帐户”。按步骤创建并验证新的Microsoft帐户。具有Azure帐户后，请转到Azure注册页面，选择“开始使用”，然后使用Microsoft帐户创建新的Azure帐户。以下是如何注册Azure帐户的视频。备注注册Azure帐户时。

     广西新一代语音服务供应格式正确的数据可确保自定义语音服务识别对其进行准确处理。

    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。

    ForresterResearch在其对2021年的前列客户服务预测中指出，“随着移情成为中心舞台，语音将成为服务的渠道。”在2020年，Forrester的公司客户告诉分析师，那些因失业而需要修改公用事业、和其他关键服务支付计划的客户已经将通话量推高了50%。虽然交互式语音应答（IVR）系统通过语音识别技术的改进，在理解口语方面已经有了很大的进步，但传统的IVR系统笨重，自助自动化程度很低，高达80%的交互都交给了服务座席。当我与领导们谈论CX转型时，常被忽视的是语音技术在客户服务和销售中的作用。传统上，IVR是一个联络中心的面孔，绝大多数被用作决策树，将呼叫路由到合适的座席。相比之下，数字和消息传递技术不仅被用于通过聊天和消息传递将客户连接到联络中心座席，而且还通过会话式人工智能机器人驱动自动化。后者在一些公司引起了争论，要求删除电话号码，将部分或全部客户转移到信息渠道，通过自动化降低联络中心的成本。然而，期望客户从语音转向数字是不现实的。问题不在于如何让客户远离语音，而在于如何利用语音技术的进步与数字技术相结合，提高对口语的理解和处理能力，从而推动自助服务。根据[24]，83%的公司计划在不久的将来将语音与数字渠道相结合。

     如何开启语音服务器？

    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。 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。天津语音服务

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。天津语音服务

    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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