吉林光纤数据语音服务

    目前，由于音频带宽较窄及非语音信号处理水平较差等限制因素，通话服务往往无法提供声音体验。然而，语音和音频编码技术取得的进展将有助于大幅提升通话服务质量，通过提供全频带音频传输实现更贴近原声的声音体验，并改善语言清晰度及聆听舒适度。通过标准化的增强型语音通话服务（EVS）编解码器是较早提供超宽带音频带宽。同时，在处理音乐以及混合内容等信号方面，EVS的性能可与音频编解码器相媲美。EVS的关键技术是在处理语音信号和音乐信号的专业编码模型之间进行灵活切换。这一编解码器由运营商、终端设备、基础设施和芯片提供商以及语音与音频编码方面的**联合开发。 随着智能手机的普及，可以将可视辅助设备与语音通话相结合。吉林光纤数据语音服务

    全球高精度模拟和数字信号处理元件厂商CirrusLogic（纳斯达克代码：CRUS）宣布推出面向Alexa语音服务（AVS）的开发套件，该套件适用于智能扬声器和智能家居应用，包括语音控制设备、免提便携式扬声器和网络扬声器等。面向AmazonAVS的语音采集开发套件采用CirrusLogic的IC和软件设计，帮助制造商将Alexa新产品迅速推向市场，即使在嘈杂的环境和音乐播放过程中，这些新品也可实现高精度唤醒词触发和命令解释功能。面向AmazonAVS的低功耗语音采集开发套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能编解码器和CS7250B数字MEMS麦克风的参考板，以及进行语音控制、噪声抑zhi和回声消除的SoundClear®算法。完整的语音采集参考设计进一步增强了“Alexa”唤醒词检测和音频捕获功能在真实条件下的实现，即使是在嘈杂环境下中等距离范围内，用户也能够可靠地中断高音音乐或者Alexa回应播放。智能编解码器使用一个片上高性能数模转换器（DAC）以及一个两瓦单声道扬声器驱动器，实现高保真音频播放。Alexa语音服务总监PriyaAbani表示：“我们很高兴能够与CirrusLogic一起帮助OEM厂商在更多的智能扬声器和其他各种音频设备中应用Alexa。数字语音服务标准提高窄带（EVS-NB）和宽带（EVS-WB）语音服务的质量和编码效率。

    后台终端再讲信息输送到信息处理模块中进行读取处理，随后进行反馈，此时使用者就与后台服务系统取得联系，可以进行相关操作了，后台终端反馈一系列的信息到使用者手机或者相关设备的处理器中，处理器将信息显示在输入/输出模块中的显示单元上，使用者通过显示器即可直观的连接菜单等信息，此时使用者根据菜单上显示的信息即可进行选项的选择，在进行打电话时，后台终端中的自助服务首先进行信息交互，自助服务按顺序播报菜单中的选项信息，若是使用者需要直接跳转所需选项或者没听清时，使用者直接说出所需选项名称或者没听清，语音单元中的麦克风接收语音信息，并通过输入/输出模块将语音信息输送到处理器中，后通过信息传递模块和服务器将信息传递到后台终端中，后台终端作出相应处理，并反馈所需信息，此时使用者即可直接听取所需信息了，在进行交互时，使用者还可以选择人工服务进行信息查询，若是繁忙时间接入人工服务，需要等待，这时系统，会弹出推荐的音乐选择或者小游戏供用户选择，使用者通过输入/输出模块进行选择，程序选择模块与指令转化模块将选择信息传递到处理器中，随后选中需要的选项，选择后只要后续人工接通，会自动为用户切换到人工服务。

    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：本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法及语音服务端，用于至少解决上述技术问题之一。一方面，本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法，应用于语音服务端，该方法包括：获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求，所述语音控制请求包括语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息；确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述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。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。

    这些传统的声学模型在语音识别领域仍然有着一席之地。所以，作为传统声学模型的，我们就简单介绍下GMM和HMM模型。所谓高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯随机变量的分布来拟合训练数据（音频特征）时形成的模型。原始的音频数据经过短时傅里叶变换或者取倒谱后会变成特征序列，在忽略时序信息的条件下，这种序列非常适用于使用GMM进行建模。混合高斯分布的图像。高斯混合分布如果一个连续随机变量服从混合高斯分布，其概率密度函数形式为：GMM训练通常采用EM算法来进行迭代优化，以求取GMM中的加权系数及各个高斯函数的均值与方差等参数。GMM作为一种基于傅里叶频谱语音特征的统计模型，在传统语音识别系统的声学模型中发挥了重要的作用。其劣势在于不能考虑语音顺序信息，高斯混合分布也难以拟合非线性或近似非线性的数据特征。所以，当状态这个概念引入到声学模型的时候，就有了一种新的声学模型——隐马尔可夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）。在随机过程领域，马尔可夫过程和马尔可夫链向来有着一席之地。当一个马尔可夫过程含有隐含未知参数时，这样的模型就称之为隐马尔可夫模型。HMM的概念是状态。状态本身作为一个离散随机变量。

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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。吉林光纤数据语音服务

    物联网设备语音控制方法100包括：步骤110、获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求。这里，语音控制请求包括语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息。示例性地，说话人对象可以对物联网主控设备说出了语音消息，以期望对相应的物联网受控设备进行控制。应理解的是，在一些应用场景下，物联网受控设备也可以是物联网主控设备本身，在此应不加限制。另外，目标设备用户信息(例如，“xx酒店”，并且酒店中的一个房间中的物联网主控设备可以是分别**地被控制)和目标设备区域配置信息(例如，“房间102”，从而*对房间102中的设备进行控制)可以是在物联网主控设备上预先配置好的，并将其与所收到的语音消息进行整合，从而生成相应的语音控制请求。需说明的是，语音服务端可以是从物联网主控设备直接接收语音控制请求，也还可以是从其他设备(例如，物联网运营端)处获得语音控制请求，且都属于本发明的保护范围内。步骤120、确定目标设备用户信息所对应的目标设备列表。这里，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。例如，针对“酒店a”的设备列表中具有针对酒店中的各个房间。吉林光纤数据语音服务