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。
语音服务控制装置及其方法。浙江量子语音服务供应
并将该控制请求指令发送至物联网运营端40。这里，控制请求指令是符合针对物联网运营端40的通信协议的，例如所实现约定的通信协议。接着，在步骤309中，物联网运营端40发送操控指令至物联网受控设备20，以根据控制请求指令对目标物联网受控设备进行操控。根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程。在步骤410中，确定与待配置设备列表的设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。例如，在语音服务端配置有各个酒店(酒店a、酒店b)的物联网受控设备信息，当语音服务端针对酒店a的设备列表构建请求时，可以确定酒店a(即，设备用户信息)所对应的各个物联网受控设备信息。这里，可以从物联网受控设备服务厂商来得到设备用户信息相对应的物联网受控设备信息。在一些实施方式中，用户下的各个物联网受控设备，例如酒店a中的灯具和窗帘可能都会选用不同的品牌，此时可能需要多个物联网受控设备服务厂商授权，从而确定相应的设备列表。具体地，可以基于分别由各个设备厂商所提供的各个厂商信息接口，获取各个厂商物联网受控设备信息集。这里，厂商物联网受控设备信息集中包括与多个用户信息相对应的针对厂商设备类型的物联网受控设备信息。浙江量子语音服务供应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。
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。
转发服务器跟原有系统完全解耦，原系统改造也很小，可以实现高可用。缺点是转发服务器起码有两台机器，也会增加接收方数据去重的复杂度。现在我们梳理一下，要实现一个支持百万级的语音聊天房间，整体的架构如下所示：1.用户创建房间。通过目录服务器创建，实际上是在数据库中增加一条set_id和room_id的映射记录。2.用户请求进入房间。通过目录服务器查询应该连到哪台语音服务器，具体的逻辑由负载均衡服务器实现。简单描述为：查询到room_id所在的set的所有语音服务器，根据负载情况和就近接入原则，选择几台语音服务器的ip和端口返回。3.用户进入房间。客户端连接语音服务器，语音服务器将进房请求透传给房间服务器，房间服务器记录房间架构信息，并定期同步给set内所有的语音服务器。4.对于小房间，通过set内转发语音实现。对于跨set的大房间，由多个房间服务器协同工作实现。房间服务器之间不需要互相通信，它们只要在set内按规则挑选一台语音服务器作为broker。Broker收到语音数据时，除了常规的set内转发外，还将数据发给转发服务器。转发服务器知道房间所在的set列表和每个set的broker，从而实现跨set转发。其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作。
然后选择“租户模型设置”。选择“部署”。部署模型后，状态会更改为“已部署”。配合使用租户模型和语音SDK部署模型后，配合使用模型和语音SDK。在本部分中，我们使用示例代码通过AzureActiveDirectory(AzureAD)身份验证来调用语音服务。我们来看一下用于调用C#中的语音SDK的代码。在本例中，我们使用租户模型执行语音识别。本指南默认平台已设置。接下来，需要在命令行下重新生成并运行项目。在运行该命令之前，请通过以下操作更新一些参数：将<Username>和<Password>替换为有效租户用户的值。将<Subscription-Key>替换为语音资源的订阅密钥。可在Azure门户中的语音资源的“概述”部分获取此值。将<Endpoint-Uri>替换为以下终结点。请确保将{yourregion}替换为创建语音资源的区域。支持以下区域：westus、westus2和eastus。可在Azure门户中的语音资源的“概览”部分获取区域信息。自助语音服务是什么？浙江量子语音服务供应
三网合一，即同一服务提供商向客户提供宽带上网、视频和语音服务。浙江量子语音服务供应
MarketplacesandPlatforms)Camille从2021Nimdzi语言技术地图中发现了今年值得关注的四大趋势。趋势1：语言服务进入AI应用大时代PhotobyMarkusWinkleronUnsplash随着人工智能(AI)技术的飞速发展，以及加速企业数字化转型，语言服务产业已迎来AI应用大时代。之前Camille发布的《GPT-3问世-语言服务工作者要被机器取代了吗?》一文，阐释过语言服务已经离不开AI。2021Nimdzi语言技术地图频频提及AI对于语言服务产业的冲击，但她倾向于将AI重新诠释为“增强智能”(augmentedintelligence)，而非“人工智能”(artificialintelligence)。AI是程序代码、数学与规则，它的价值不是取代人类，而是增强人类的价值与能力。如同6月科技创新领域及创投圈名人MarcAndreessen的专访，Andreessen认为人类会在AI的协助下提高生产力、产业会因此创造出更多的就业机会、工资会因此提高，而整体经济也会进一步增长。这个观点和语言服务产业多年来的发展方向不谋而合。新的语言模型、机器翻译质量评估技术推陈出新、各家机器翻译引擎蓬勃发展，推动部分语言服务提供商将服务内容从语言服务转向语料服务（数据清理、标记），大部分语言服务提供商更是增加了AI相关的语言服务，如机器翻译译后编辑。
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