海南自主可控语音服务供应

    循环神经网络、LSTM、编码-解码框架、注意力机制等基于深度学习的声学模型将此前各项基于传统声学模型的识别案例错误率降低了一个层次，所以基于深度学习的语音识别技术也正在逐渐成为语音识别领域的技术。语音识别发展到如今，无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统，语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题，如果模型中的所有组件都能够联合优化，很可能会获取更好的识别准确度，因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个重要的发展方向。所以，本文主要内容的介绍顺序就是先给大家介绍声波信号处理和特征提取等预处理技术，然后介绍GMM和HMM等传统的声学模型，其中重点解释语音识别的技术原理，之后后对基于深度学习的声学模型进行一个技术概览，对当前深度学习在语音识别领域的主要技术进行简单了解，对未来语音识别的发展方向——端到端的语音识别系统进行了解。信号处理与特征提取因为声波是一种信号，具体我们可以将其称为音频信号。原始的音频信号通常由于人类发声或者语音采集设备所带来的静音片段、混叠、噪声、高次谐波失真等因素，一定程度上会对语音信号质量产生影响。

   把要分析的信号从原始信号中提取出来。海南自主可控语音服务供应

    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。吉林量子语音服务语音服务控制装置及其方法。

    本发明涉及语音服务交互系统领域，特别涉及一种智能语音服务交互系统。背景技术：随着语音技术的不断发展，近年来语音识别及控制技术迅速崛起，电视、电脑等智能终端均可通过语音控制进行相应的操作，提高了用户和智能终端之间的交互体验和交互效率，有效的弥补传统的手动输入操作的不足；现有的交通管理系统中，使用时不能适时管理，使用时存在应的局限性，影响交通管理系统的使用效果；现有的语音服务中，用户拨打电信、银行等的客户电话，一般会通过ivr交互，是语音告诉打电话的人比如：1、重置密码，2、查询余额，……返回上一级菜单等等，有时候用户经常会听不清，或者没听到，又或者语音速度太慢了，语音播报的选择菜单又特别的多，按顺序播放，用户永远不知道有多少层菜单，还有自己要选择的菜单在第几层等等问题。技术实现要素：本发明的主要目的在于提供一种智能语音服务交互系统，可以有效解决背景技术中的问题。为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种智能语音服务交互系统，包括处理器、服务器和后台终端，所述处理器上电连接有输入/输出模块、指令转换模块、识别模块、电源模块、和信息传递模块，所述输入/输出模块与处理器中间双向电连接。

    准备自定义语音服务识别的数据数据多样性：用来测试和训练自定义模型的文本和音频需要包含你的模型需要识别的来自各种说话人和场景的示例。收集进行自定义模型测试和训练所需的数据时，请考虑以下因素：你的文本和语音音频数据需要涵盖用户在与你的模型互动时所用的各种语言陈述。例如，一个能升高和降低温度的模型需要针对人们在请求进行这种更改时会用的陈述进行训练。你的数据需要包含模型需要识别的所有语音变型。许多因素可能会改变语音，包括口音、方言、语言混合、年龄、性别、语音音调、紧张程度和当日时间。你包括的示例必须来自使用模型时所在的各种环境（室内、户外、公路噪音）。必须使用生产系统将要使用的硬件设备来收集音频。如果你的模型需要识别在不同质量的录音设备上录制的语音，则你提供的用来训练模型的音频数据也必须能够这些不同的场景。以后可以向模型中添加更多数据，但要注意使数据集保持多样性并且能够你的项目需求。将不在你的自定义模型识别需求范围内的数据包括在内可能会损害整体识别质量，因此请不要包括你的模型不需要转录的数据。基于部分场景训练的模型只能在这些场景中很好地执行。

     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。

    语音技术，其基本的技能应该是语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）和语音合成（TTS，TextToSpeech）。基于这两项功能，在语音技术领域，可以玩出很多花儿来！就拿语音识别来说，除了“语音转文字”这样简单的语音识别，还有对不同方言、不同环境场景，另外再加上另外一个AI能力“自然语言处理”，从而使语音识别更加“AI”。并且语音合成也是如此，处理简单的“文字转语音”，要玩出花来，还有对音色、语言、情绪等多维度进行“AI”赋能，语音合成也就也玩出花儿来！围绕着“语音”的特性，用思维导图画一下，就“语音”一词从大闹中闪现出来的与其相关名词或者特性：可见，语音数据，其相关的信息还是不少的。带着以上几个相关词语，我们逐一把各AI平台的语音能力梳理一遍，都了解一下踩着这两个语音技术AI能力的基石，国内各AI平台把语音技术挖掘的怎么样。横评内容：能力、描述、提供资源、调用方式、鉴权方式、请求方式内容、录音文件、费用、QPS、适用场景国内AI平台语音技术能力一览表。 语音服务端从物联网主控设备获取语音控制请求，通过语音控制请求的目标设备用户信息来调用相应的设备列表。吉林电子类语音服务有什么

准备自定义语音服务识别的数据数据多样性。海南自主可控语音服务供应

    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。海南自主可控语音服务供应