当您使用语音的API接口发送外呼后，可以通过使用MNS的Queue模型来接收语音的回执消息。语音服务提供的回执消息类型包括：呼叫记录消息（VoiceReport）订阅呼叫记录消息（VoiceReport）可以在呼叫结束后获取呼叫的记录信息，包括通话类型、通话的开始及结束时间、通话时长、结束原因等。呼叫中间状态消息（VoiceCallReport）订阅呼叫中间状态消息（VoiceCallReport），可以获取呼叫过程中的通话状态的信息，通常包括开始、振铃、接听、挂断以及状态产生的时间等。录音记录消息（VoiceRecordReport）订阅录音记录消息（VoiceRecordReport），可以在通话结束后获取通话的录音记录。ASR实时消息（VoiceRTASRReport）订阅ASR实时消息（VoiceRTASRReport），可以获取点击拨号通话中的实时文本转换结果。了解和理解客户在线行为的能力对于实现更好的语音自助服务至关重要。新疆语音服务内容
MarketplacesandPlatforms)Camille从2021Nimdzi语言技术地图中发现了今年值得关注的四大趋势。趋势1：语言服务进入AI应用大时代PhotobyMarkusWinkleronUnsplash随着人工智能(AI)技术的飞速发展，以及加速企业数字化转型，语言服务产业已迎来AI应用大时代。之前Camille发布的《GPT-3问世-语言服务工作者要被机器取代了吗?》一文，阐释过语言服务已经离不开AI。2021Nimdzi语言技术地图频频提及AI对于语言服务产业的冲击，但她倾向于将AI重新诠释为“增强智能”(augmentedintelligence)，而非“人工智能”(artificialintelligence)。AI是程序代码、数学与规则，它的价值不是取代人类，而是增强人类的价值与能力。如同6月科技创新领域及创投圈名人MarcAndreessen的专访，Andreessen认为人类会在AI的协助下提高生产力、产业会因此创造出更多的就业机会、工资会因此提高，而整体经济也会进一步增长。这个观点和语言服务产业多年来的发展方向不谋而合。新的语言模型、机器翻译质量评估技术推陈出新、各家机器翻译引擎蓬勃发展，推动部分语言服务提供商将服务内容从语言服务转向语料服务（数据清理、标记），大部分语言服务提供商更是增加了AI相关的语言服务，如机器翻译译后编辑。
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“12123”交通安全语音服务热线（以下简称12123语音热线）上线啦！上线的背景12123语音热线是基于互联网上全国交通安全综合服务管理平台推出的电话语音服务方式。推出12123语音热线，是互联网交通安全综合服务管理平台网站、手机APP、短信等方式的补充，不仅能够较好解决部分**无法通过互联网和手机获取交管业务服务的现实问题，也是满足**多样化服务的需求。按照公安部的部署，今年5月1日，我省试开通了12123语音热线，成为全国第五个开通交管语音服务热线的省份。经过一个月的试运行，12123语音热线运行良好，5月份话务总量，为**办理交管业务千余次。随着12123语音热线的推广普及，将进一步缓解车管所等交管服务窗口的业务受理压力，让**节省时间少跑腿，这也是公安机关落实省委省zf“双创双服”工作部署，便民利民的又一举措。主要功能今年6月1日，全省广大**办理交管业务、咨询交管事项、监督交管工作，只需电话拨打“12123”即可实现，不用加区号，移动、联通、电信用户均畅通无阻。语音热线采取语音自助服务和人工服务相结合的方式。全年365天均可拨打，语音自助服务为24小时，人工服务时间是早7点至晚9点。
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。语音服务有哪些优点和缺点？
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。
语音服务端一方面可以表示用来提供语音识别服务的服务端。新疆语音服务哪里买
通过先进的自然语言理解和深度神经网络语音识别。新疆语音服务内容
一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分，一般来说，一段高保真、无噪声的语言是非常难得的，实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在，所以在正式进入声学模型之前，我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术，将信号从时域转化到频域，然后为之后的声学模型提取有效的特征向量。接下来声学模型会将预处理部分得到的特征向量转化为声学模型得分，与此同时，语言模型，也就是我们前面在自然语言处理中谈到的类似N-Gram和RNN等模型，会得到一个语言模型得分，解码搜索阶段会针对声学模型得分和语言模型得分进行综合，将得分比较高的词序列作为的识别结构。这便是语音识别的一般原理。因为语音识别相较于一般的自然语言处理任务特殊之处就在于声学模型，所以语言识别的关键也就是信号处理预处理技术和声学模型部分。在深度学习兴起应用到语言识别领域之前，声学模型已经有了非常成熟的模型体系，并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。例如，经典的高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）等。神经网络和深度学习兴起以后。
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