自主可控语音服务介绍

    则该模型将标记为“失败”。并非所有基础模型都支持使用音频数据进行训练。如果基础模型不支持它，则服务将忽略音频。并使用听录内容的文本进行训练。在这种情况下，训练将与使用相关文本进行的训练相同。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。用于训练的纯文本数据在识别产品名称或行业特定的术语时，可以使用域相关句子来提高准确性。可将句子作为单个文本文件提供。若要提高准确性，请使用较接近预期口头言语的文本数据。使用纯文本进行的训练通常在几分钟内完成。若要使用句子的自定义模型，需要提供示例言语表。言语不一定要是完整的或者语法正确的，但必须准确反映生产环境中预期的口头输入。如果想要增大某些字词的权重，可添加包含这些特定字词的多个句子。一般原则是，训练文本越接近生产环境中预期的实际文本，模型适应越有效。应在训练文本中包含要增强的行话和短语。如果可能，尽量将一个句子或关键字控制在单独的一行中。对于重要的关键字和短语（例如产品名），可以将其复制几次。但请记住，不要复制太多次，这可能会影响总体识别率。此外，还需要考虑以下限制：请避免将字符、单词或词组重复三次以上。

     移动语音服务，不得不说的那些事。自主可控语音服务介绍

    所以在正式使用声学模型进行语音识别之前，我们必须对音频信号进行预处理和特征提取。初始的预处理工作就是静音切除，也叫语音检测（VoiceActivityDetection，VAD）或者语音边界检测。目的是从音频信号流里识别和消除长时间的静音片段，在截取出来的有效片段上进行后续处理会很大程度上降低静音片段带来的干扰。除此之外，还有许多其他的音频预处理技术，这里不展开多说。其次就是特征提取工作，音频信号中通常包含着非常丰富的特征参数，不同的特征向量表征着不同的声学意义，从音频信号中选择有效的音频表征的过程就是语音特征提取。常用的语音特征包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC），其中LPCC特征是根据声管模型建立的特征参数，是对声道响应的特征表征。而MFCC特征是基于人的听觉特征提取出来的特征参数，是对人耳听觉的特征表征。所以，在对音频信号进行特征提取时通常使用MFCC特征。MFCC主要由预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换（FFT）、梅尔滤波器组、离散余弦变换几部分组成，其中FFT与梅尔滤波器组是MFCC重要的部分。是变换的简单示意，通过傅里叶变换将时域切换到频域。一个完整的MFCC算法包括如下几个步骤。。1）快速变换。

   信息化语音服务特征语音合成标记语言可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。

    根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的示例流程；根据本发明实施例的语音服务端的一示例的结构框。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不***的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。在本发明中，“模块”、“系统”等等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。

    语音互动语音互动是指通过调用语音呼叫的API，从运营商网络向指定号码发起一通呼叫，呼叫被应答后，播放一段指定音频，用户根据音频引导，通过手机按键信息返回意图，语音平台通过消息回执返回按键信息给企业业务系统。场景：常用于手机用户的订单确认、问卷调查、满意度调查等信息。价值：通过IVR交互自动完成意图确认，减少人力投入。示例场景如下所示。主叫方：尊敬的${mcUserName}您好，这里是天猫商家事业部，想对我们的服务做一用户次调研，如您对我们的服务满意请按1，一般请按2，不满意请按3。被叫方：按1。主叫方：挂机。语音双呼语音双呼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，双方接通后建立起正常通话，通话双方显示的号码均为语音服务平台号码。场景：常用于企业办公电话等，例如钉钉办公电话。价值：通过语音双呼接口，可隐藏通话双方真实号码，同时平台可留存双方通话记录。示例场景如下所示。A希望打电话给B，A单击拨号按钮后，语音服务平台分配主叫外显号M拨打给A，A接通后，语音服务平台再分配被叫外显号码N（M和N可以为同一号码）拨打给B，B接通后建立正常通话。说话人识别语音服务提供一些算法,可使用语音生物测量,根据说话人独特的语音特征来验证和识别说话人。

    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。

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呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。自主可控语音服务介绍

    请仔细选择能够你要求自定义模型识别的全部场景范围的数据。提示：请从与模型会遇到的语言和声效相匹配的较小的示例数据集着手。例如，可以采用与模型的生产方案相同的硬件和声效环境录制一小段有代表性的示例音频。具有代表性的数据的小型数据集可能会在你投入精力收集大得多的数据集进行训练之前暴露一些问题。若要快速开始使用，请考虑使用示例数据。请参阅此GitHub存储库，了解自定义语音服务识别数据示例。数据类型：训练新模型时，请从文本开始。这些数据将改善对特殊术语和短语的识别。使用文本进行训练比使用音频进行训练的速度快得多（分钟与天的对比）。备注：并非所有基本模型都支持通过音频训练。如果基本模型不支持该训练，语音服务将使用脚本中的文本，而忽略音频。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。即使基础模型支持使用音频数据进行训练，该服务也可能只使用部分音频。它仍将使用所有脚本。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。

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