青海新一代语音服务

    请确保将其保持在适当的文件大小内。另外，每个训练文件不能超过60秒，否则将出错。若要解决字词删除或替换等问题。需要提供大量的数据来改善识别能力。通常，我们建议为大约1到20小时的音频提供逐字对照的听录。不过，即使是短至30分钟的音频，也可以帮助改善识别结果。应在单个纯文本文件中包含所有WAV文件的听录。听录文件的每一行应包含一个音频文件的名称，后接相应的听录。文件名和听录应以制表符(\t)分隔。听录应编码为UTF-8字节顺序标记(BOM)。听录内容应经过文本规范化，以便可由系统处理。但是，将数据上传到SpeechStudio之前，必须完成一些重要的规范化操作。有关在准备听录内容时可用的适当语言，请参阅如何创建人为标记的听录内容收集音频文件和相应的听录内容后，请先将其打包成单个.zip文件，然后再上传到SpeechStudio。下面是一个示例数据集，其中包含三个音频文件和一个人为标记的听录文件。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。在这些区域之一中设置语音服务订阅将减少训练模型所需的时间。在这些区域中，训练每日可以处理大约10小时的音频，而在其他区域中，每日只能处理1小时。如果无法在一周内完成模型训练。

     集成了语音识别服务和其他服务(例如物联网控制或运营服务)的服务端。青海新一代语音服务

    如何创建人为标记的听录若要提高特定情况下（尤其是在因删除或错误替代单词而导致问题的情况下）的识别准确度，需要对音频数据使用人为标记的听录。什么是人为标记的听录？很简单，人为标记的听录是对音频文件进行的逐字/词听录。需要大的听录数据样本来提高识别准确性，建议提供1到20小时的听录数据。语音服务将使用长达20小时的音频进行训练。在此页上，我们将查看旨在帮助你创建高质量听录的准则。本指南按区域设置划分为“美国英语”、“中国大陆普通话”和“德语”三部分。备注并非所有基础模型都支持使用音频文件进行自定义。如果基础模型不支持它，则训练将以与使用相关文本相同的方式使用听录文本。有关支持使用音频数据进行训练的基础模型的列表，请参阅语言支持。备注如果要更改用于训练的基础模型，并且你的训练数据集内有音频，请务必检查新选择的基础模型是否支持使用音频数据进行训练。如果以前使用的基础模型不支持使用音频数据进行训练，而训练数据集包含音频，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。

     未来语音服务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。

    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低效问题，但DNN可以在一定程度上解决这种低效表征。但在实际建模时，由于音频信号是时序连续信号，DNN则是需要固定大小的输入，所以早期使用DNN来搭建声学模型时需要一种能够处理语音信号长度变化的方法。一种将HMM模型与DNN模型结合起来的DNN-HMM混合系统颇具有效性。DNN-HMM框架，HMM用来描述语音信号的动态变化，DNN则是用来估计观察特征的概率。在给定声学观察特征的条件下。我们可以用DNN的每个输出节点来估计HMM某个状态的后验概率。

    使CirrusLogic的SoundClear算法能够屏蔽对Alexa唤醒词和命令精度造成干扰的噪声。CirrusLogic的智能编解码器集成了Hi-FiDAC、立体声耳机放大器和单声道扬声器放大器，帮助OEM降低了从扬声器到简单数字助理产品的材料成本。设计时充分考虑了低功耗便携式设备和附件的需求，其功耗一般要比竞争解决方案低80%。该套件是一个完整的解决方案，语音采集板包括高性能双麦克风阵列、RaspberryPi3(Rpi3)、扬声器，以及预装了所需全部固件的microSD卡，采用该套件后生产效率会得到快速提升。CirrusLogic的控制台简化了各种RPi3应用程序的操作，提供了功能强大、用户友好的界面以实现声学调音和诊断功能。语音采集参考板的原理图设计和材料清单是专为大多数AVS应用程序设计的，客户只需要很少的定制改动，进一步缩短了产品面市时间。把要分析的信号从原始信号中提取出来。

    该帐户附带200美元的服务额度，可用于支付长达30天的付费语音服务订阅。当额度用尽或30天期限已过，将禁用Azure服务。若要继续使用Azure服务，必须升级帐户。有关详细信息，请参阅如何升级Azure帐户。语音服务有两个服务层：(f0)和订阅(s0)，它们有不同的限制和优点。如果使用的低流量语音服务层级，即使是在试用帐户或服务额度过期之后，也仍可以保留此订阅。有关详细信息，请参阅认知服务定价-语音服务。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：使用你的Microsoft帐户登录到Azure门户。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。在“新建”窗口中的搜索框内键入“语音”，然后按ENTER。在搜索结果中，选择“语音”。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。

    点击呼叫是指通过调用语音服务接口，通过语音服务分配的号码分别向主叫、被叫发起呼叫，建立起正常通话。江苏未来语音服务有什么

语音服务可能会删除具有此类重复的行。青海新一代语音服务

发出API调用只需一个密钥。重新生成个密钥时，可以使用第二个密钥来持续访问服务。完成快速入门我们提供了适用于大多数流行编程语言的快速入门，旨在让你了解基本设计模式并帮助你在10分钟以内运行代码。在你有机会开始使用语音服务后，请尝试一下了解如何处理各种情况。获取示例代码GitHub上提供了语音服务的示例代码。这些示例涵盖了常见方案，例如，从文件或流中读取音频、连续和单次识别，以及使用自定义模型。自定义语音体验语音服务能够很好地与内置模型配合工作，但是，你可能想要根据自己的产品或环境，进一步自定义和优化体验。自定义选项的范围从声学模型优化，到专属于自有品牌的语音字体。其他产品提供了针对特定用途（如卫生保健或保险）而优化的语音模型，但可供所有人平等地使用。Azure语音的自定义功能将成为你的独特竞争优势部分，而其他任何用户或客户都无法使用。换句话说，你的模型是私人的，针对你的用例进行自定义调整。语音转文本-根据需要和可用数据自定义语音识别模型。克服语音识别障碍，如说话风格、词汇和背景噪音。文本转语音-使用可用语音数据为文本转语音应用生成可识别的的语音。可以通过调整一组语音参数来进一步微调语音输出。青海新一代语音服务

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