则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本，来快速缩短训练时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。美国英语(en-US)英语音频的人为标记的听录必须以纯文本形式提供，使用ASCII字符。避免使用拉丁语-1或Unicode标点字符。从文字处理应用程序中复制文本或从网页中擦除数据时，常常会无意中添加这些字符。如果存在这些字符，请务必将其更新为相应的ASCII替代字符。美国英语的文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本，但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则：将缩写写成字词。将非标准数字字符串写成字词（例如会计术语）。应按照发音听录非字母字符或混合字母数字字符。不应编辑可以作为字词发音的缩写（例如，“radar”、“laser”、“RAM”或“NATO”）。将发音的缩写写成单独的字母，每个字母用单个空格分开。如果使用音频，请将数字听录为与音频匹配的字词（例如“101”可以读作“oneohone”或“onehundredandone”）。请避免将字符、单词或词组重复三次以上，例如“yeahyeahyeahyeah”。语音服务可能会删除具有此类重复的行。
GStreamer 会先解压缩音频,然后再将音频作为原始 PCM 通过网络发送到语音服务。江苏数字语音服务供应
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。 江苏数字语音服务供应如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们建议你完全删除音频并留下文本。
让客户做选择题而不是**题。针对客户说话声音过大、过小、过快、周围噪音过大等异常情况，系统需要提示原因。而对于客户打招呼、闲聊等一些与业务无关的说法，系统也能够简单回答。我们看到了一个VUI专业服务团队，他们正在通过做大量的用户拨打测试，了解用户在特定提示音下的反应是什么，研究什么样的交互式更符合用户习惯，同时容易供智能语音系统进行处理。三．智能语音服务在IVR中的应用展望智能语音服务在IVR中的应用已经初步体现了价值，其中主要为节约人工成本，以1000坐席的呼叫中心规模计算，智能语音导航可分流10%以上的话务量，节省100名坐席、每名坐席每年的综合成本以6万元计算，年节约费用600万元。同时用户无需受限于冗长、复杂、效率低下的按键式菜单、带来更高的客户满意度。智能语音驱动的IVR系统扩展业务更加方便，没有层级的限制，可以将更多的业务扩展到系统中，例如与知识库等系统对接，直接回答用户问题，进一步提升自助服务的能力，降低人工话务。我们还可以将智能语音导航系统拓展到手机客户端中，集成在网厅中，用户对着手机和电脑说出需求，即可办理业务，实现多渠道智能语音服务。在传统IVR面临根本性的应用瓶颈时。
DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱，DFCNN直接将一句语音转化成一张像作为输入，输出单元则直接与终的识别结果（例如，音节或者汉字）相对应。DFCNN的结构中把时间和频率作为图像的两个维度，通过较多的卷积层和池化（pooling）层的组合，实现对整句语音的建模。DFCNN的原理是把语谱图看作带有特定模式的图像，而有经验的语音学**能够从中看出里面说的内容。DFCNN结构。DFCNN模型就是循环神经网络RNN，其中更多是LSTM网络。音频信号具有明显的协同发音现象，因此必须考虑长时相关性。由于循环神经网络RNN具有更强的长时建模能力，使得RNN也逐渐替代DNN和CNN成为语音识别主流的建模方案。例如，常见的基于seq2seq的编码-解码框架就是一种基于RNN的模型。长期的研究和实践证明：基于深度学习的声学模型要比传统的基于浅层模型的声学模型更适合语音处理任务。语音识别的应用环境常常比较复杂，选择能够应对各种情况的模型建模声学模型是工业界及学术界常用的建模方式。但单一模型都有局限性。HMM能够处理可变长度的表述，CNN能够处理可变声道。RNN/CNN能够处理可变语境信息。声学模型建模中，混合模型由于能够结合各个模型的优势。语音服务采用IP网络进行传输，淘汰基于GSM、UMTS和CDMA等网络的传统转换服务。
但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则：将小数点写为“,”，而不是“.”。将时间分隔符写为“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替换“ca.”等缩写。我们建议使用完整的口语形式。删除四个主要的数学运算符（+、-、*和/）。我们建议将其替换为文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。删除比较运算符（=、<和>）。我们建议其替换为“gleich”、“kleinerals”和“grösserals”。将分数（例如3/4）写成文字形式（例如，写成“dreiviertel”而不是3/4）。将“€”符号替换为文字形式“Euro”。以下规范化规则自动应用到听录：对所有文本使用小写字母。删除所有标点，包括多种引号（可以保留"test"、'test'、"test„以及«test»）。删除包含下述任一特殊字符的行：¢¤¥¦§©ª¬®°±²µ×ÿج¬。将数字扩展为口语形式，包括美元或欧元金额。接受a、o、u的元音变音符。其余将替换为th或被丢弃。日语文本规范化在日语(ja-JP)中，每个句子的最大长度为90个字符。句子较长的行将被丢弃。若要添加更长的文本，请在中间插入一个句点。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。江苏数字语音服务供应
访问语音服务是需要账号登陆的吗？江苏数字语音服务供应
语音识别（SpeechRecognition）是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。概述自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），也可以简称为语音识别。语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。语音识别目前已使用在生活的各个方面：手机端的语音识别技术，例如，苹果的siri；智能音箱助手，例如，阿里的天猫精灵，还有诸如一系列的智能语音产品等等。为了能够更加清晰的定义语音识别的任务，先来看一下语音识别的输入和输出都是什么。大家都知道，声音从本质是一种波，也就是声波，这种波可以作为一种信号来进行处理，所以语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。语音识别的输入与输出。语音识别的输入与输出将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。一个完整的语音识别系统通常包括信息处理和特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索四个模块。
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