语音服务基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • TS-USB-6MIC / TS-GX-6MIC系列
  • 封装形式
  • 软件算法+硬件
  • 加工定制
  • 工作电源电压
  • 5
语音服务企业商机

    进一步地,可以基于所获取的各个用户物联网受控设备信息集,确定与设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。这里,在确定设备列表时,需要针对酒店a下的各个物联网主控设备分别进行操作,例如针对酒店a中各个房间内的主控音箱进行操作。并且,针对设备用户信息下的各个物联网主控设备可以进行如步骤420-步骤440的操作。在步骤420中,获取关于该物联网主控设备的区域配置请求,区域配置请求包括设备区域配置信息。示例性地,语音服务端接收到针对酒店a的其中一个主控音箱(例如,位于房间301的音箱)的区域配置请求,这个区域配置请求中包括设备区域配置信息“房间301”。在步骤430中,获取针对多个物联网受控设备信息中的至少一者的选择指令。示例性地,酒店管理人员可以对酒店a所对应的各个物联网受控设备信息针对“房间301”(即,区域配置信息)进行选择。在步骤440中,确定所选择的至少一个设备区域配置信息与区域配置请求中的设备区域配置信息是相对应的。示例性地,可以将酒店a下的各个物联网受控设备(例如,灯具、窗帘等)和主控设备针对设备区域配置信息进行配置。在步骤450中,基于各个物联网受控设备信息所对应的设备区域配置信息。语音助手,更懂您的语音服务。黑龙江语音服务特征

 但是这一技术被视作是弥补蜂窝网络信号覆盖不足的室内语音的一种很好的方式,同时也是运营商向无授权频谱分流的一种方式,从而使其能够更有效地管理网络和频谱资产。“我对2015年的预测之一就是,Wi-Fi语音服务将成为一种主流的东西,所有的移动运营商都将启动或开始推动这一服务。”ScratchWireless营销副总裁JohnFinegold表示,当然,该公司也已推出了围绕Wi-Fi语音的业务。T-Mobile拥抱WiFi通话事实上,T-Mobile美国已经使用WiFi语音通话作为其一个业务差异点。去年9月,该公司宣布将使用户升级到新的支持WiFi的智能手机(如果他们还没有的话)。此外,该运营商还为其后付费用户提供了一个**专的“Cellspot”WiFi路由器(押金25美元)用于在家中提高家中网络覆盖。贵州自主可控语音服务通过语音服务控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息。

    只要触发相应的语音词语、句子,系统就可以自动弹出交互菜单列表,供用户选择,快速又便捷;通过设置的程序选择模块,结合指令转换模块使用,如果客户不想用可以通过选择菜单直接退出,回到*初的ivr交互,或者通过菜单选择直接进入人工服务;采用该系统,如果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,用户选择后只要后续人工接通,会自动为用户切换到人工服务,操作简单,使用效果好;通过视频语音结合的方式,使得语音服务系统在使用时更加的智能,提高了使用时的灵活性与实用性。附图说明图1为本发明一种智能语音服务交互系统的系统框图。具体实施方式为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。如图1所示,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,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,输入/输出模块与处理器中间双向电连接,且处理器的输入端与指令转换模块的输出端电连接,输入/输出模块的输出端电连接有程序选择模块,且程序选择模块的输出端与指令转换模块的输入端电连接。

    传统语音合成系统对于duration和声学特征是分开建模的,合成时需要先预测duration信息,再根据预测得到的duration预测声学特征,而End2End系统利用了seq2seq模型,对所有声学特征进行统一建模及预测,这样可以更好的对时长和音调高低等韵律变化进行建模。在传统语音合成领域,一直有研究人员在尝试更好的对韵律进行建模,例如但受限于系统框架和模型建模能力,在传统语音合成系统中始终没能获得令人满意的结果。而在End2End系统中,基于更强大的seq2seq模型,充分利用了语音韵律的domainknowledge,终得以产生高表现力的合成语音。在KAN-TTS中,考虑到深度学习技术的快速进展以及End2End模型的合成效果,我们也采用了seq2seq模型作为声学模型,同时结合海量数据,进一步提高了整体模型的效果和稳定性。 语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。

    以使得中控设备来对目标物联网受控设备进行控制。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程,其涉及在说话人、物联网主控设备10、物联网受控设备20和语音服务端30之间的信号交互过程。具体地,在步骤201中,说话人对着物联网主控设备10说话。在步骤202中,在物联网主控设备10收到语音消息之后,可以根据语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息来确定语音控制请求。这里,目标设备用户信息和目标设备区域配置信息可以是在物联网主控设备中被预先配置的(例如,由用户预先配置的)。在步骤203中,物联网主控设备10将语音控制请求发送至语音服务端30。在步骤2041,语音服务端30可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息。例如,可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息是“关灯”。在步骤2042,语音服务端30可以确定目标受控设备信息。具体地,语音服务端30可以通过结合中所描述的操作来实现对目标设备区域所对应的目标受控设备信息。在步骤205中,语音服务端30可以根据语音控制意图信息,对目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。示例性地,语音服务端30可以发送操控指令(例如,关灯指令)至物联网受控设备20。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。山东光纤数据语音服务

语音服务为您提供多种功能产品,包含语音通知、语音验证码、语音互动、智能语音交互及智能语音外呼机器人。黑龙江语音服务特征

    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。 黑龙江语音服务特征

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