要实现这一点，语音技术必须与基于文本的技术无缝融合，以提供良好的客户体验。这使公司能够轻松地在数字和语音会话之间切换，并根据会话需要来回切换。会话人工智能的进展改变了游戏。在过去两年中，语音识别和会话人工智能的进步使下一代语音接口能够产生更自然和个性化的对话，并通过准确的意图发现实现更高水平的自助服务。有效实施会话人工智能意味着语音机器人可以为语音通话提供服务，而无需升级到座席，就像会话人工智能通过智能聊天机器人应用于商务信息，如苹果商务聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商务信息（GoogleBusinessMessaging）一样。让我们更仔细地了解一下语音技术的一...

什么是语音服务？语音服务在单个Azure订阅中统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。使用语音CLI、语音SDK、语音设备SDK、SpeechStudio或RESTAPI可以轻松在应用程序、工具和设备中启用语音。创建Azure资源若要将语音服务资源（**层或付费层）添加到Azure帐户，请执行以下步骤：1.使用你的Microsoft帐户登录到Azure门户。2.选择门户左上角的“创建资源”。如果未看到“创建资源”，可通过选择屏幕左上角的折叠菜单找到它。3.在“新建”窗口中的搜索框内键入“语音”，然后按ENTER。4.在搜索结果中，选择“语音”。5.选择“创建”，然后：为新资源...

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...

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...

请在服务器地址中输入：端口号中输入：8880然后在用户名处输入刚才记录的客服的SIP账号信息，密码处输入SIP密码电话号码输入SIP账号即可，显示名称可以选择填写客服的名称，点击提交大致下如所示：或者SIP高级设置>>请将服务器注册时限，由默认的3600秒，变更为60秒然后往下拉，勾选配置兼容特殊服务器，点击提交全局设置>>勾选严格匹配UA，点击提交配置成功后会返回注册成功的信息。让客服坐席状态为上线（签入）开启SIP模式后，点击界面右上角的电话语音操作图标，会出现电话语音SIP的字样点击在线状态后，可以上电话语音签入使用SIP话机模式呼出要呼出电话，请在电话操作面板上输入要拨打的电话...

请确保在受支持的区域中创建资源。请参阅语音服务的区域支持.选择(F0)或付费(S0)定价层。请选择“查看全部定价详细信息”或参阅语音服务定价，来获取每个层的定价和用量配额的完整信息。有关资源的限制，请参阅Azure认知服务限制。为此“语音”订阅创建新的资源组或将订阅分配到现有资源组。资源组有助于使多种Azure订阅保持有序状态。选择“创建”。系统随后会将你转到部署概述，并显示部署进度消息。部署新的语音资源需要花费片刻时间。查找密钥和区域若要查找已完成部署的密钥和区域，请按照下列步骤操作：使用你的Microsoft帐户登录到Azure门户。选择“所有资源”，然后选择你的认知服务资源的...

进一步地，可以基于所获取的各个用户物联网受控设备信息集，确定与设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。这里，在确定设备列表时，需要针对酒店a下的各个物联网主控设备分别进行操作，例如针对酒店a中各个房间内的主控音箱进行操作。并且，针对设备用户信息下的各个物联网主控设备可以进行如步骤420-步骤440的操作。在步骤420中，获取关于该物联网主控设备的区域配置请求，区域配置请求包括设备区域配置信息。示例性地，语音服务端接收到针对酒店a的其中一个主控音箱(例如，位于房间301的音箱)的区域配置请求，这个区域配置请求中包括设备区域配置信息“房间301”。在步骤430中，获取针对多个物联网受控...

用户设备确定单元620确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，目标设备列表包括针对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630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640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。上述本发明实施例的语音服务端和物联网主控设备可用于执行本发明中相应的方法实施例，并相应的达到上述本发明方法实施例所达到的技术效果，这里不再赘述。本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardwareprocessor)来实现相关功能模块。另一方面，本发明实...

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...

（2）梅尔频率尺度转换。（3）配置三角形滤波器组并计算每一个三角形滤波器对信号幅度谱滤波后的输出。（4）对所有滤波器输出作对数运算，再进一步做离散余弦变换（DTC），即可得到MFCC。变换在实际的语音研究工作中，也不需要我们再从头构造一个MFCC特征提取方法，Python为我们提供了pyaudio和librosa等语音处理工作库，可以直接调用MFCC算法的相关模块快速实现音频预处理工作。所示是一段音频的MFCC分析。MFCC过去在语音识别上所取得成果证明MFCC是一种行之有效的特征提取方法。但随着深度学习的发展，受限的玻尔兹曼机（RBM）、卷积神经网络（CNN）、CNN-LSTM-...

请在服务器地址中输入：端口号中输入：8880然后在用户名处输入刚才记录的客服的SIP账号信息，密码处输入SIP密码电话号码输入SIP账号即可，显示名称可以选择填写客服的名称，点击提交大致下如所示：或者SIP高级设置>>请将服务器注册时限，由默认的3600秒，变更为60秒然后往下拉，勾选配置兼容特殊服务器，点击提交全局设置>>勾选严格匹配UA，点击提交配置成功后会返回注册成功的信息。让客服坐席状态为上线（签入）开启SIP模式后，点击界面右上角的电话语音操作图标，会出现电话语音SIP的字样点击在线状态后，可以上电话语音签入使用SIP话机模式呼出要呼出电话，请在电话操作面板上输入要拨打的电话...

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...

但是这一技术被视作是弥补蜂窝网络信号覆盖不足的室内语音的一种很好的方式，同时也是运营商向无授权频谱分流的一种方式，从而使其能够更有效地管理网络和频谱资产。“我对2015年的预测之一就是，Wi-Fi语音服务将成为一种主流的东西，所有的移动运营商都将启动或开始推动这一服务。”ScratchWireless营销副总裁JohnFinegold表示，当然，该公司也已推出了围绕Wi-Fi语音的业务。T-Mobile拥抱WiFi通话事实上，T-Mobile美国已经使用WiFi语音通话作为其一个业务差异点。去年9月，该公司宣布将使用户升级到新的支持WiFi的智能手机（如果他们还没有的话）。此外，该运营商还为...

智能语音交互呼入智能语音交互呼入是指用户呼入后可通过回调接口获取企业设定的语音识别模型ID等参数，对用户的语音进行语音识别，将识别结果（一段文字）传给企业，企业根据自己的业务实际情况返回结果（一段音频或一段文字）给语音服务平台，语音服务平台进行播报或调用TTS能力进行播报的一种通信能力平台。场景：企业可基于智能语音交互呼入能力构建呼入语音机器人，常用于智能语音客服场景，例如订餐场景下的语音机器人自助订餐服务、物流场景下的语音机器人自助下单服务。价值：通过智能语音交互呼入平台构建的呼入语音机器人，可替代人工坐席自助接待来电用户，减少客服场景下的人力投入。智能语音交互呼出智能语音交互呼出是...

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...

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...

让客户做选择题而不是**题。针对客户说话声音过大、过小、过快、周围噪音过大等异常情况，系统需要提示原因。而对于客户打招呼、闲聊等一些与业务无关的说法，系统也能够简单回答。我们看到了一个VUI专业服务团队，他们正在通过做大量的用户拨打测试，了解用户在特定提示音下的反应是什么，研究什么样的交互式更符合用户习惯，同时容易供智能语音系统进行处理。三．智能语音服务在IVR中的应用展望智能语音服务在IVR中的应用已经初步体现了价值，其中主要为节约人工成本，以1000坐席的呼叫中心规模计算，智能语音导航可分流10%以上的话务量，节省100名坐席、每名坐席每年的综合成本以6万元计算，年节约费用60...

而语言资产的管理也开始成为大家讨论的焦点。趋势四TrendIV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。要成为与时俱进的语言服务提供商，就必须特别留意这四大趋势对语言服务的影响，时时检视自己是否能应用相关技术提升服务能力，或者能如何应用现有资源满足市场上的需求。...

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...

一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分，一般来说，一段高保真、无噪声的语言是非常难得的，实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在，所以在正式进入声学模型之前，我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术，将信号从时域转化到频域，然后为之后的声学模型提取有效的特征向量。接下来声学模型会将预处理部分得到的特征向量转化为声学模型得分，与此同时，语言模型，也就是我们前面在自然语言处理中谈到的类似N-Gram和RNN等模型，会得到一个语言模型得分，解码搜索阶段会针对声学模型得分和语言模型得分进行综合，将得分比较高的词序列作为的识别结构。这便是语音...

主要原因是定制菜单花费的时间太多，客户不太愿意使用。再如近几年提出的IVR优化，通过去除低频访问的业务，只保留高频业务，并安排呼叫频度决定业务所处的层架，这种方式会导致许多业务通过IVR无法办理，损伤了客户的体验。在移动互联网时代，“用户体验”重要性不言而喻，而竞争日益加剧的，“降低成本”是提升企业竞争力的关键。如何实现“鱼和熊掌兼得”？关键在于提升IVR的服务能力，通过菜单调整的方法终究是“治标不治本”，我们需要对IVR进行颠覆性的改变。智能语音服务技术的发展为IVR的发展注入了新的生机，以苹果“siri””为的手机智能语音服务助理的出现，标志智能语音技术发展达到了实用水平，在IVR中应用智...

本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网设备语音控制方法及语音服务端。背景技术：随着语音处理技术和互联网技术的不断发展，使用语音来对设备(尤其是物联网设备)进行控制，从而提升用户体验已经成为了目前科技发展的一大趋势。目前，针对物联网设备的控制操作，一般是通过分析用户语音消息处理操作来对用户账号下的所有iot(internetofthings,物联网)智能设备进行控制，无法对同一用户的不同物联网设备分别进行个性化控制。但是，在一些应用场景下(例如酒店智能家居场景)下，可能需要对酒店用户下的多个房间的物联网设备分别**地进行控制。针对上述问题，目前业界暂无较佳的解决方案。技术实现要素：...

智能语音交互呼入智能语音交互呼入是指用户呼入后可通过回调接口获取企业设定的语音识别模型ID等参数，对用户的语音进行语音识别，将识别结果（一段文字）传给企业，企业根据自己的业务实际情况返回结果（一段音频或一段文字）给语音服务平台，语音服务平台进行播报或调用TTS能力进行播报的一种通信能力平台。场景：企业可基于智能语音交互呼入能力构建呼入语音机器人，常用于智能语音客服场景，例如订餐场景下的语音机器人自助订餐服务、物流场景下的语音机器人自助下单服务。价值：通过智能语音交互呼入平台构建的呼入语音机器人，可替代人工坐席自助接待来电用户，减少客服场景下的人力投入。智能语音交互呼出智能语音交互呼出是...

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...

但是这一技术被视作是弥补蜂窝网络信号覆盖不足的室内语音的一种很好的方式，同时也是运营商向无授权频谱分流的一种方式，从而使其能够更有效地管理网络和频谱资产。“我对2015年的预测之一就是，Wi-Fi语音服务将成为一种主流的东西，所有的移动运营商都将启动或开始推动这一服务。”ScratchWireless营销副总裁JohnFinegold表示，当然，该公司也已推出了围绕Wi-Fi语音的业务。T-Mobile拥抱WiFi通话事实上，T-Mobile美国已经使用WiFi语音通话作为其一个业务差异点。去年9月，该公司宣布将使用户升级到新的支持WiFi的智能手机（如果他们还没有的话）。此外，该运营商还为...

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...

智能外呼接口(SmartCall)步骤1创建阿里云账号为了访问语音服务，您需要有一个阿里云账号。如果没有，可首先按照如下步骤创建阿里云账号：1、访问阿里云官方网站，单击页面上的注册按钮。2、按照屏幕提示完成注册流程并进行企业实名认证语音服务只支持企业实名认证用户使用。为了更好地使用阿里云服务，建议尽快完成实名认证，否则部分阿里云服务将无法使用。具体实名认证流程，请参考这里。步骤2获取阿里云访问密钥为了使用智能外呼API-JAVASDK，您必须申请阿里云的访问密钥。阿里云访问秘钥是阿里云为用户使用API（非控制台）来访问其云资源设计的“安全口令”。您可以用它来签名API请求内容以通过服务...

马尔可夫链的每一个状态上都增加了不确定性或者统计分布使得HMM成为了一种双随机过程。HMM的一个时间演变结构所示。隐马尔可夫模型HMM的主要内容包括参数特征、仿真方法、参数的极大似然估计、EM估计算法以及维特比状态解码算法等细节知识，本将作为简单综述这里不做详细的展开。基于深度学习的声学模型一提到神经网络和深度学习在语音识别领域的应用，可能我们的反应就是循环神经网络RNN模型以及长短期记忆网络LSTM等。实际上，在语音识别发展的前期，就有很多将神经网络应用于语音识别和声学模型的应用了。早用于声学建模的神经网络就是普通的深度神经网络（DNN），GMM等传统的声学模型存在音频信号表征的...

让客户做选择题而不是**题。针对客户说话声音过大、过小、过快、周围噪音过大等异常情况，系统需要提示原因。而对于客户打招呼、闲聊等一些与业务无关的说法，系统也能够简单回答。我们看到了一个VUI专业服务团队，他们正在通过做大量的用户拨打测试，了解用户在特定提示音下的反应是什么，研究什么样的交互式更符合用户习惯，同时容易供智能语音系统进行处理。三．智能语音服务在IVR中的应用展望智能语音服务在IVR中的应用已经初步体现了价值，其中主要为节约人工成本，以1000坐席的呼叫中心规模计算，智能语音导航可分流10%以上的话务量，节省100名坐席、每名坐席每年的综合成本以6万元计算，年节约费用60...

例如iphone、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上**性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如ipad。(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。(4)其他具有数据交互功能的电子装置。以上所描述的装置实施例**是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可...