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山西无限语音服务

来源: 发布时间:2023年06月19日

所谓语音识别,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息,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,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,把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后,特征提取工作将声音信号从时域转换到频域,为声学模型提供合适的特征向量;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;而语言模型则根据语言学相关的理论,计算该声音信号对应可能词组序列的概率;根据已有的字典,对词组序列进行解码,得到可能的文本表示。增强型语音通话服务(EVS)编解码器。山西无限语音服务

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甚至还能模仿几句,但是不知道其意思。语音导航应用需要能够理解客户说话的意思,例如:“我要查余额”和“我看下卡上还有多少钱”都是余额查询的意思,这就是语义理解技术。语音和语义密不可分,科大讯飞在在语义理解方面也有长期的积累,在重点行业中已经有丰富的应用。目前应用在智能语音导航产品中的语义理解技术,正确率都已经超过95%以上。3.语音服务合成技术—“人的嘴巴”听懂用户说话的内容和意思后,还需要给客户做回复,语音合成技术目前已经广泛应用在呼叫中心,可以将任意的文本变成语音后播报给客户,实现动态信息的及时播报,较板卡拼接、录音等方式,语音合成播报在播报时长和效果都提升。科大讯飞在语音合成领域的地位是公认的,自然度得分超过(专业播音员5分,普通人水平较高能达到),BlizzardChallenge英文合成比赛7年冠,覆盖几乎全球常用语种的合成系统足以说明。为满足语音导航应用的应用,针对不同行业,专门定制了发音人,发音风格更甜美,客户体验更好。二.智能语音在IVR中的应用情况近几年已经有诸多企业引入了智能语音在IVR中的应用,银行领域如工行银行、中信银行;电信运营商如广东移动、浙江移动、安徽移动、安徽联通、湖南电信等。山西无限语音服务根据已有的字典,对词组序列进行解码,得到可能的文本表示。

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    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:为新资源指定***的名称。名称有助于区分绑定到同一服务的多个订阅。选择新资源关联的Azure订阅,以确定计费方式。以下是在Azure门户中如何创建Azure订阅的介绍。选择将使用资源的区域。Azure是一个全球性云平台,在世界各地的许多区域都可以使用。若要获得比较好性能,请选择离你**近或应用程序运行的区域。语音服务的可用性因地区而异。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。

    

    VR定制语音服务已经开始推行了,那么这项技术中*关键的技术是什么呢?这里和大家分享一下。定制语音服务的另一个组成技术是LUIS,语言理解智能服务LanguageUnderstandingIntelligentService。微软称LUIS是“意图引擎”,即能够让电脑理解语言背后的真正意思。例如,目前的语音控制是赋予某个特定的词语或者句子一个程序,来触发一个行为。“寻找咖啡”或者“我要喝咖啡”的句子,会让手机显示附近的咖啡馆。有了LUIS,用户大可以直接说“找咖啡”、“我需要咖啡”,“我得来点刺激”或者“我眼睛都睁不开了”,来实现相同的功能。有了LUIS,电脑能更容易识别用户的语音背后的真实意图,这极大拓宽了语音控制的使用场景,同时也缓解了开发者这边的工作量。所谓语音识别,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息。

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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。 还不需要用户语音服务消息中包括区域信息,提高了用户的语音操控体验。山西无限语音服务

如何用语音服务去通知?山西无限语音服务

    如何实现百万级的语音服务聊天功能?我们来介绍语音聊天室的升级版本——在海量用户同时在线的情况下,语音服务器的架构将如何升级改造。互联网产品后台开发信奉一句话:先扛住再优化。工程师当然是希望把系统设计得尽善尽美,但是业务发展往往是不允许的,因此后台工程师的工作就是在技术和业务之间寻找平衡点。大部分的系统都是逐步迭代演进而来的,没有一蹴而就的完美系统。前文中,我们介绍了语音服务器分SET部署的概念。其实一直在回避一个问题,分SET的缺点是什么?分SET限制了房间的容量。因为不分SET还好,分SET了以后一个房间撑死只能达到20万的用户,这样看起来分SET是一个不合理的设计。真是这样吗?当然不是。所谓万丈高楼平地起,基础架构是非常重要的。虽然分SET为我们带来了一个限制,但是它的好处是更明显的。首先,我们的业务场景就决定了百万级别的房间是不常见,我们负责的超过20万用户在线的直播也就只有大型的游戏赛事直播,而且这种直播一年也就那么几回。其次,前面已经说过,如果不分SET,应对百万用户房间,需要50台机器,每次发布出错的影响面远大于分SET部署。因此,我们要讨论的不是分不分SET的问题,而是怎么在分SET的情况下。

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