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這些傳統(tǒng)的聲學(xué)模型在語音識別領(lǐng)域仍然有著一席之地。所以，作為傳統(tǒng)聲學(xué)模型的，我們就簡單介紹下GMM和HMM模型。所謂高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），就是用混合的高斯隨機(jī)變量的分布來擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)（音頻特征）時(shí)形成的模型。原始的音頻數(shù)據(jù)經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換或者取倒譜后會變成特征序列，在忽略時(shí)序信息的條件下，這種序列非常適用于使用GMM進(jìn)行建模?；旌细咚狗植嫉膱D像。高斯混合分布如果一個(gè)連續(xù)隨機(jī)變量服從混合高斯分布，其概率密度函數(shù)形式為：GMM訓(xùn)練通常采用EM算法來進(jìn)行迭代優(yōu)化，以求取GMM中的加權(quán)系數(shù)及各個(gè)高斯函數(shù)的均值與方差等參數(shù)。GMM作為一種基于傅里...

Bothlent語音智能識別作為一種先進(jìn)的語音識別技術(shù)，以其高效、準(zhǔn)確和便捷的特點(diǎn)，正在改變著人們的生活方式和工作方式。Bothlent語音智能識別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。首先，在智能助理領(lǐng)域，Bothlent可以實(shí)現(xiàn)語音控制、語音搜索和語音交互等功能，為用戶提供更加便捷的操作方式。其次，在教育領(lǐng)域，Bothlent可以用于語音教學(xué)、語音評測和語音翻譯等方面，提升學(xué)習(xí)效果和教學(xué)質(zhì)量。此外，Bothlent還可以應(yīng)用于醫(yī)療、金融、物流等行業(yè)，實(shí)現(xiàn)語音識別、語音轉(zhuǎn)寫和語音分析等功能，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量。客戶可以在智能手機(jī)上無縫、安全地輸入或查看信息，以提高通話的準(zhǔn)確性和安全性。安徽新一代...

DFCNN先對時(shí)域的語音信號進(jìn)行傅里葉變換得到語音的語譜，DFCNN直接將一句語音轉(zhuǎn)化成一張像作為輸入，輸出單元?jiǎng)t直接與終的識別結(jié)果（例如，音節(jié)或者漢字）相對應(yīng)。DFCNN的結(jié)構(gòu)中把時(shí)間和頻率作為圖像的兩個(gè)維度，通過較多的卷積層和池化（pooling）層的組合，實(shí)現(xiàn)對整句語音的建模。DFCNN的原理是把語譜圖看作帶有特定模式的圖像，而有經(jīng)驗(yàn)的語音學(xué)**能夠從中看出里面說的內(nèi)容。DFCNN結(jié)構(gòu)。DFCNN模型就是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，其中更多是LSTM網(wǎng)絡(luò)。音頻信號具有明顯的協(xié)同發(fā)音現(xiàn)象，因此必須考慮長時(shí)相關(guān)性。由于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN具有更強(qiáng)的長時(shí)建模能力，使得RNN也逐漸替代DNN和CNN成為語...

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，語音技術(shù)必須與基于文本的技術(shù)無縫融合，以提供良好的客戶體驗(yàn)。這使公司能夠輕松地在數(shù)字和語音會話之間切換，并根據(jù)會話需要來回切換。會話人工智能的進(jìn)展改變了游戲。在過去兩年中，語音識別和會話人工智能的進(jìn)步使下一代語音接口能夠產(chǎn)生更自然和個(gè)性化的對話，并通過準(zhǔn)確的意圖發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)更高水平的自助服務(wù)。有效實(shí)施會話人工智能意味著語音機(jī)器人可以為語音通話提供服務(wù)，而無需升級到座席，就像會話人工智能通過智能聊天機(jī)器人應(yīng)用于商務(wù)信息，如蘋果商務(wù)聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商務(wù)信息（GoogleBusinessMessaging）一樣。讓我們更仔細(xì)地了解一下語音技術(shù)的一...

語音合成技術(shù)能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)生成的文本轉(zhuǎn)化為自然流暢的語音。通過語音合成技術(shù)，計(jì)算機(jī)可以將文字信息轉(zhuǎn)化為語音輸出，使用戶能夠通過聽覺方式獲取信息。語音合成技術(shù)的發(fā)展使得語音服務(wù)更加人性化和可接受，用戶可以通過聽聲音來獲取信息，而無需閱讀文字。自然語言處理技術(shù)也是語音服務(wù)的重要組成部分。自然語言處理技術(shù)能夠理解和處理人類的自然語言，使計(jì)算機(jī)能夠理解用戶的意圖和需求。通過自然語言處理技術(shù)，語音服務(wù)可以根據(jù)用戶的語音指令或問題，提供相應(yīng)的回答和解決方案。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展使得語音服務(wù)更加智能化和個(gè)性化，能夠更好地滿足用戶的需求。系統(tǒng)主要包含特征提取、聲學(xué)模型，語言模型以及字典與解碼四大部分。未來語音...

SSML)將輸入文本轉(zhuǎn)換為類似人類的合成語音。使用神經(jīng)語音，這是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持的類人語音。請參閱語言支持。創(chuàng)建自定義語音-創(chuàng)建專屬于品牌或產(chǎn)品的自定義語音字體。使用語音翻譯可在應(yīng)用程序、工具和設(shè)備中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的多語言語音翻譯。進(jìn)行語音轉(zhuǎn)語音和語音轉(zhuǎn)文本翻譯時(shí)可以使用此服務(wù)。語音助手使用語音服務(wù)為開發(fā)人員助力，使他們可為其應(yīng)用程序和體驗(yàn)創(chuàng)建自然的、類似于人類的對話界面。語音助理服務(wù)在設(shè)備與助理實(shí)現(xiàn)之間提供快速可靠的交互。該實(shí)現(xiàn)使用BotFramework的DirectLineSpeech通道或集成的自定義命令服務(wù)來完成任務(wù)。說話人識別服務(wù)提供根據(jù)其獨(dú)特的語音特征來驗(yàn)證和識別說話...

ForresterResearch在其對2021年的前列客戶服務(wù)預(yù)測中指出，“隨著移情成為中心舞臺，語音將成為服務(wù)的渠道?！痹?020年，F(xiàn)orrester的公司客戶告訴分析師，那些因失業(yè)而需要修改公用事業(yè)、和其他關(guān)鍵服務(wù)支付計(jì)劃的客戶已經(jīng)將通話量推高了50%。雖然交互式語音應(yīng)答（IVR）系統(tǒng)通過語音識別技術(shù)的改進(jìn)，在理解口語方面已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，但傳統(tǒng)的IVR系統(tǒng)笨重，自助自動(dòng)化程度很低，高達(dá)80%的交互都交給了服務(wù)座席。當(dāng)我與領(lǐng)導(dǎo)們談?wù)揅X轉(zhuǎn)型時(shí)，常被忽視的是語音技術(shù)在客戶服務(wù)和銷售中的作用。傳統(tǒng)上，IVR是一個(gè)聯(lián)絡(luò)中心的面孔，絕大多數(shù)被用作決策樹，將呼叫路由到合適的座席。相...

語音服務(wù)是一種通過語音技術(shù)為用戶提供各種服務(wù)的技術(shù)和應(yīng)用。它利用語音識別、語音合成、自然語言處理等技術(shù)，使用戶能夠通過語音與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互和溝通。語音服務(wù)的應(yīng)用范圍非常廣，包括語音助手、語音搜索、語音翻譯、語音控制等。語音服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)之一是語音識別。語音識別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z音信號轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識別的文本或命令。通過語音識別技術(shù)，用戶可以通過語音輸入來完成各種操作，如發(fā)送短信、撥打電話、搜索信息等。語音識別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)取得了明顯的進(jìn)展，準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度都得到了大幅提升，使得語音服務(wù)更加便捷和高效。GStreamer 會先解壓縮音頻,然后再將音頻作為原始 PCM 通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到語音服務(wù)。河北...

語音智能識別的作用：促進(jìn)教育發(fā)展：語音智能識別技術(shù)可以應(yīng)用于教育領(lǐng)域，提供個(gè)性化的教育服務(wù)。通過語音交互，學(xué)生可以更加自由地提問、回答問題，教師可以更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，提供更加準(zhǔn)確的教學(xué)。促進(jìn)醫(yī)療發(fā)展：語音智能識別技術(shù)可以應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，提供更加便捷、高效的醫(yī)療服務(wù)。醫(yī)生可以通過語音輸入來記錄病歷、開具清單等，患者可以通過語音交互來咨詢醫(yī)生、預(yù)約掛號等。這提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。歡迎咨詢！如何快速開始使用語音服務(wù)？青海未來語音服務(wù) MTPE)、機(jī)器翻譯引擎評估等。Resource:Nimdzi,2021.趨勢2：促使語音方面的語言服務(wù)需求飆升（包含口譯、配音、字幕等），相關(guān)...

包含口譯、配音、字幕等），相關(guān)技術(shù)也蓬勃發(fā)展對配音、口譯及視聽服務(wù)市場產(chǎn)生了巨大影響。世界各地的旅行禁令、封城使語言服務(wù)需求不減反增。宅經(jīng)濟(jì)更進(jìn)一步推升口譯、配音、字幕等視聽服務(wù)需求。遠(yuǎn)程同傳(RSI)和遠(yuǎn)程視頻口譯(VRI)蓬勃發(fā)展，使Zoom、KUDO、Interprefy、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虛擬口譯技術(shù)提供商(VIT)不只獲得了語言服務(wù)市場的關(guān)注，更受到投資市場的青睞。另外，各家技術(shù)提供商也開始關(guān)注并開發(fā)機(jī)器口譯和計(jì)算機(jī)輔助口譯等技術(shù)。催熱宅經(jīng)濟(jì)（數(shù)字學(xué)習(xí)及媒體娛樂），視聽翻譯技術(shù)的需求也隨之增長，包括遠(yuǎn)程配音、語...

但我們建議你在準(zhǔn)備人為標(biāo)記的聽錄數(shù)據(jù)時(shí)遵循以下準(zhǔn)則：將小數(shù)點(diǎn)寫為“,”，而不是“.”。將時(shí)間分隔符寫為“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替換“ca.”等縮寫。我們建議使用完整的口語形式。刪除四個(gè)主要的數(shù)學(xué)運(yùn)算符（+、-、*和/）。我們建議將其替換為文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。刪除比較運(yùn)算符（=、<和>）。我們建議其替換為“gleich”、“kleinerals”和“gr?sserals”。將分?jǐn)?shù)（例如3/4）寫成文字形式（例如，寫成“dreiviertel”而不是3/4）。將“€”符號替換為文字形式“Euro”。以下規(guī)范化規(guī)則自動(dòng)應(yīng)用...

所以在正式使用聲學(xué)模型進(jìn)行語音識別之前，我們必須對音頻信號進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。初始的預(yù)處理工作就是靜音切除，也叫語音檢測（VoiceActivityDetection，VAD）或者語音邊界檢測。目的是從音頻信號流里識別和消除長時(shí)間的靜音片段，在截取出來的有效片段上進(jìn)行后續(xù)處理會很大程度上降低靜音片段帶來的干擾。除此之外，還有許多其他的音頻預(yù)處理技術(shù)，這里不展開多說。其次就是特征提取工作，音頻信號中通常包含著非常豐富的特征參數(shù)，不同的特征向量表征著不同的聲學(xué)意義，從音頻信號中選擇有效的音頻表征的過程就是語音特征提取。常用的語音特征包括線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）和梅爾頻率倒譜系數(shù)（...

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，語音技術(shù)必須與基于文本的技術(shù)無縫融合，以提供良好的客戶體驗(yàn)。這使公司能夠輕松地在數(shù)字和語音會話之間切換，并根據(jù)會話需要來回切換。會話人工智能的進(jìn)展改變了游戲。在過去兩年中，語音識別和會話人工智能的進(jìn)步使下一代語音接口能夠產(chǎn)生更自然和個(gè)性化的對話，并通過準(zhǔn)確的意圖發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)更高水平的自助服務(wù)。有效實(shí)施會話人工智能意味著語音機(jī)器人可以為語音通話提供服務(wù)，而無需升級到座席，就像會話人工智能通過智能聊天機(jī)器人應(yīng)用于商務(wù)信息，如蘋果商務(wù)聊天（AppleBusinessChat）和谷歌商務(wù)信息（GoogleBusinessMessaging）一樣。讓我們更仔細(xì)地了解一下語音技術(shù)的一...

以下規(guī)范化規(guī)則自動(dòng)應(yīng)用到聽錄：使用小寫字母。刪除除字詞中撇號外的所有標(biāo)點(diǎn)。將數(shù)字?jǐn)U展為字詞/口語形式，例如美元金額。中國大陸普通話(zh-CN)中國大陸普通話音頻的人為標(biāo)記的聽錄必須使用字節(jié)順序標(biāo)記進(jìn)行UTF-8編碼。避免使用半角標(biāo)點(diǎn)字符。在文字處理程序中準(zhǔn)備數(shù)據(jù)或從網(wǎng)頁中擦除數(shù)據(jù)時(shí)，可能會無意中包括這些字符。如果存在這些字符，請務(wù)必將其更新為相應(yīng)的全角替代字符。中國大陸普通話的文本規(guī)范化文本規(guī)范化是指將字詞轉(zhuǎn)換為在訓(xùn)練模型時(shí)使用的一致格式。某些規(guī)范化規(guī)則會自動(dòng)應(yīng)用到文本，但我們建議你在準(zhǔn)備人為標(biāo)記的聽錄數(shù)據(jù)時(shí)遵循以下準(zhǔn)則：將縮寫寫成字詞。用口語形式寫數(shù)字字符串。以下規(guī)范化規(guī)則自動(dòng)...

可以導(dǎo)航到“測試模型”選項(xiàng)卡，以直觀地檢查含音頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量，或者通過音頻+人為標(biāo)記的聽錄內(nèi)容來評估準(zhǔn)確性。音頻+人為標(biāo)記的聽錄內(nèi)容音頻+人為標(biāo)記的聽錄內(nèi)容可用于訓(xùn)練和測試目的。若要從輕微口音、說話風(fēng)格、背景噪音等方面優(yōu)化聲音，或在處理音頻文件時(shí)度量Microsoft語音轉(zhuǎn)文本的準(zhǔn)確性，則必須提供人為標(biāo)記的聽錄內(nèi)容（逐字逐句）進(jìn)行比較。盡管人為標(biāo)記的聽錄往往很耗時(shí)，但有必要評估準(zhǔn)確度并根據(jù)用例訓(xùn)練模型。請記住，識別能力的改善程度以提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量為界限。出于此原因，只能上傳質(zhì)量的聽錄內(nèi)容，這一點(diǎn)非常重要。音頻文件在錄音開始和結(jié)束時(shí)可以保持靜音。如果可能，請?jiān)诿總€(gè)示例文件中的語音前后包含...

全球高精度模擬和數(shù)字信號處理元件廠商CirrusLogic（納斯達(dá)克代碼：CRUS）宣布推出面向Alexa語音服務(wù)（AVS）的開發(fā)套件，該套件適用于智能揚(yáng)聲器和智能家居應(yīng)用，包括語音控制設(shè)備、免提便攜式揚(yáng)聲器和網(wǎng)絡(luò)揚(yáng)聲器等。面向AmazonAVS的語音采集開發(fā)套件采用CirrusLogic的IC和軟件設(shè)計(jì)，幫助制造商將Alexa新產(chǎn)品迅速推向市場，即使在嘈雜的環(huán)境和音樂播放過程中，這些新品也可實(shí)現(xiàn)高精度喚醒詞觸發(fā)和命令解釋功能。面向AmazonAVS的低功耗語音采集開發(fā)套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能編解碼器和CS7250B數(shù)字MEMS麥克風(fēng)的參考板，以及進(jìn)行語音...

然后選擇“租戶模型設(shè)置”。選擇“部署”。部署模型后，狀態(tài)會更改為“已部署”。配合使用租戶模型和語音SDK部署模型后，配合使用模型和語音SDK。在本部分中，我們使用示例代碼通過AzureActiveDirectory(AzureAD)身份驗(yàn)證來調(diào)用語音服務(wù)。我們來看一下用于調(diào)用C#中的語音SDK的代碼。在本例中，我們使用租戶模型執(zhí)行語音識別。本指南默認(rèn)平臺已設(shè)置。接下來，需要在命令行下重新生成并運(yùn)行項(xiàng)目。在運(yùn)行該命令之前，請通過以下操作更新一些參數(shù)：將和替換為有效租戶用戶的值。將替換為語音資源的訂閱密鑰?？稍贏zure門...

一個(gè)典型的語音識別系統(tǒng)。語音識別系統(tǒng)信號處理和特征提取可以視作音頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的，實(shí)際研究中用到的語音片段或多或少都有噪聲存在，所以在正式進(jìn)入聲學(xué)模型之前，我們需要通過消除噪聲和信道增強(qiáng)等預(yù)處理技術(shù)，將信號從時(shí)域轉(zhuǎn)化到頻域，然后為之后的聲學(xué)模型提取有效的特征向量。接下來聲學(xué)模型會將預(yù)處理部分得到的特征向量轉(zhuǎn)化為聲學(xué)模型得分，與此同時(shí)，語言模型，也就是我們前面在自然語言處理中談到的類似N-Gram和RNN等模型，會得到一個(gè)語言模型得分，解碼搜索階段會針對聲學(xué)模型得分和語言模型得分進(jìn)行綜合，將得分比較高的詞序列作為的識別結(jié)構(gòu)。這便是語音...

CirrusLogic面向AmazonAVS的語音采集開發(fā)套件提供了先進(jìn)的聲學(xué)調(diào)音功能，以及成熟可靠的硬件和軟件，使設(shè)備制造商能夠更迅速高效地將產(chǎn)品推向市場?！盋irrusLogic音頻產(chǎn)品市場營銷副總裁CarlAlberty表示：“借助我們在音頻和語音IC以及軟件上的經(jīng)驗(yàn)，我們?yōu)橹悄芗揖討?yīng)用制造商提供了功能強(qiáng)大而且使用方便的語音采集開發(fā)套件，幫助他們開發(fā)支持Alexa的產(chǎn)品。我們的AVS開發(fā)套件語音命令性能非常出色，與CirrusLogic工具和軟件相結(jié)合后，能夠幫助OEM廠商更快地把具有優(yōu)異的Alexa語音互動(dòng)功能的Hi-Fi揚(yáng)聲器產(chǎn)品推向市場?！盋irrusLogic語音采集技術(shù)...

但我們建議你在準(zhǔn)備人為標(biāo)記的聽錄數(shù)據(jù)時(shí)遵循以下準(zhǔn)則：將小數(shù)點(diǎn)寫為“,”，而不是“.”。將時(shí)間分隔符寫為“:”，而不是“.”（例如：12:00Uhr）。不替換“ca.”等縮寫。我們建議使用完整的口語形式。刪除四個(gè)主要的數(shù)學(xué)運(yùn)算符（+、-、*和/）。我們建議將其替換為文字形式：“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。刪除比較運(yùn)算符（=、<和>）。我們建議其替換為“gleich”、“kleinerals”和“gr?sserals”。將分?jǐn)?shù)（例如3/4）寫成文字形式（例如，寫成“dreiviertel”而不是3/4）。將“€”符號替換為文字形式“Euro”。以下規(guī)范化規(guī)則自動(dòng)應(yīng)用...

主要原因是定制菜單花費(fèi)的時(shí)間太多，客戶不太愿意使用。再如近幾年提出的IVR優(yōu)化，通過去除低頻訪問的業(yè)務(wù)，只保留高頻業(yè)務(wù)，并安排呼叫頻度決定業(yè)務(wù)所處的層架，這種方式會導(dǎo)致許多業(yè)務(wù)通過IVR無法辦理，損傷了客戶的體驗(yàn)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“用戶體驗(yàn)”重要性不言而喻，而競爭日益加劇的，“降低成本”是提升企業(yè)競爭力的關(guān)鍵。如何實(shí)現(xiàn)“魚和熊掌兼得”？關(guān)鍵在于提升IVR的服務(wù)能力，通過菜單調(diào)整的方法終究是“治標(biāo)不治本”，我們需要對IVR進(jìn)行顛覆性的改變。智能語音服務(wù)技術(shù)的發(fā)展為IVR的發(fā)展注入了新的生機(jī)，以蘋果“siri””為的手機(jī)智能語音服務(wù)助理的出現(xiàn)，標(biāo)志智能語音技術(shù)發(fā)展達(dá)到了實(shí)用水平，在IVR中應(yīng)用智...

后臺終端再講信息輸送到信息處理模塊中進(jìn)行讀取處理，隨后進(jìn)行反饋，此時(shí)使用者就與后臺服務(wù)系統(tǒng)取得聯(lián)系，可以進(jìn)行相關(guān)操作了，后臺終端反饋一系列的信息到使用者手機(jī)或者相關(guān)設(shè)備的處理器中，處理器將信息顯示在輸入/輸出模塊中的顯示單元上，使用者通過顯示器即可直觀的連接菜單等信息，此時(shí)使用者根據(jù)菜單上顯示的信息即可進(jìn)行選項(xiàng)的選擇，在進(jìn)行打電話時(shí)，后臺終端中的自助服務(wù)首先進(jìn)行信息交互，自助服務(wù)按順序播報(bào)菜單中的選項(xiàng)信息，若是使用者需要直接跳轉(zhuǎn)所需選項(xiàng)或者沒聽清時(shí)，使用者直接說出所需選項(xiàng)名稱或者沒聽清，語音單元中的麥克風(fēng)接收語音信息，并通過輸入/輸出模塊將語音信息輸送到處理器中，后通過信息傳遞模塊和服...

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM、編碼-解碼框架、注意力機(jī)制等基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型將此前各項(xiàng)基于傳統(tǒng)聲學(xué)模型的識別案例錯(cuò)誤率降低了一個(gè)層次，所以基于深度學(xué)習(xí)的語音識別技術(shù)也正在逐漸成為語音識別領(lǐng)域的技術(shù)。語音識別發(fā)展到如今，無論是基于傳統(tǒng)聲學(xué)模型的語音識別系統(tǒng)還是基于深度學(xué)習(xí)的識別系統(tǒng)，語音識別的各個(gè)模塊都是分開優(yōu)化的。但是語音識別本質(zhì)上是一個(gè)序列識別問題，如果模型中的所有組件都能夠聯(lián)合優(yōu)化，很可能會獲取更好的識別準(zhǔn)確度，因而端到端的自動(dòng)語音識別是未來語音識別的一個(gè)重要的發(fā)展方向。所以，本文主要內(nèi)容的介紹順序就是先給大家介紹聲波信號處理和特征提取等預(yù)處理技術(shù)，然后介紹GMM和HMM等傳統(tǒng)的...

馬爾可夫鏈的每一個(gè)狀態(tài)上都增加了不確定性或者統(tǒng)計(jì)分布使得HMM成為了一種雙隨機(jī)過程。HMM的一個(gè)時(shí)間演變結(jié)構(gòu)所示。隱馬爾可夫模型HMM的主要內(nèi)容包括參數(shù)特征、仿真方法、參數(shù)的極大似然估計(jì)、EM估計(jì)算法以及維特比狀態(tài)解碼算法等細(xì)節(jié)知識，本將作為簡單綜述這里不做詳細(xì)的展開?；谏疃葘W(xué)習(xí)的聲學(xué)模型一提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用，可能我們的反應(yīng)就是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN模型以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等。實(shí)際上，在語音識別發(fā)展的前期，就有很多將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識別和聲學(xué)模型的應(yīng)用了。早用于聲學(xué)建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是普通的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），GMM等傳統(tǒng)的聲學(xué)模型存在音頻信號表征的...

CirrusLogic面向AmazonAVS的語音采集開發(fā)套件提供了先進(jìn)的聲學(xué)調(diào)音功能，以及成熟可靠的硬件和軟件，使設(shè)備制造商能夠更迅速高效地將產(chǎn)品推向市場?！盋irrusLogic音頻產(chǎn)品市場營銷副總裁CarlAlberty表示：“借助我們在音頻和語音IC以及軟件上的經(jīng)驗(yàn)，我們?yōu)橹悄芗揖討?yīng)用制造商提供了功能強(qiáng)大而且使用方便的語音采集開發(fā)套件，幫助他們開發(fā)支持Alexa的產(chǎn)品。我們的AVS開發(fā)套件語音命令性能非常出色，與CirrusLogic工具和軟件相結(jié)合后，能夠幫助OEM廠商更快地把具有優(yōu)異的Alexa語音互動(dòng)功能的Hi-Fi揚(yáng)聲器產(chǎn)品推向市場?！盋irrusLogic語音采集技術(shù)...

讓客戶做選擇題而不是**題。針對客戶說話聲音過大、過小、過快、周圍噪音過大等異常情況，系統(tǒng)需要提示原因。而對于客戶打招呼、閑聊等一些與業(yè)務(wù)無關(guān)的說法，系統(tǒng)也能夠簡單回答。我們看到了一個(gè)VUI專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，他們正在通過做大量的用戶撥打測試，了解用戶在特定提示音下的反應(yīng)是什么，研究什么樣的交互式更符合用戶習(xí)慣，同時(shí)容易供智能語音系統(tǒng)進(jìn)行處理。三．智能語音服務(wù)在IVR中的應(yīng)用展望智能語音服務(wù)在IVR中的應(yīng)用已經(jīng)初步體現(xiàn)了價(jià)值，其中主要為節(jié)約人工成本，以1000坐席的呼叫中心規(guī)模計(jì)算，智能語音導(dǎo)航可分流10%以上的話務(wù)量，節(jié)省100名坐席、每名坐席每年的綜合成本以6萬元計(jì)算，年節(jié)約費(fèi)用60...

準(zhǔn)備自定義語音服務(wù)識別的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣性：用來測試和訓(xùn)練自定義模型的文本和音頻需要包含你的模型需要識別的來自各種說話人和場景的示例。收集進(jìn)行自定義模型測試和訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)時(shí)，請考慮以下因素：你的文本和語音音頻數(shù)據(jù)需要涵蓋用戶在與你的模型互動(dòng)時(shí)所用的各種語言陳述。例如，一個(gè)能升高和降低溫度的模型需要針對人們在請求進(jìn)行這種更改時(shí)會用的陳述進(jìn)行訓(xùn)練。你的數(shù)據(jù)需要包含模型需要識別的所有語音變型。許多因素可能會改變語音，包括口音、方言、語言混合、年齡、性別、語音音調(diào)、緊張程度和當(dāng)日時(shí)間。你包括的示例必須來自使用模型時(shí)所在的各種環(huán)境（室內(nèi)、戶外、公路噪音）。必須使用生產(chǎn)系統(tǒng)將要使用的硬件設(shè)備來收...

DFCNN先對時(shí)域的語音信號進(jìn)行傅里葉變換得到語音的語譜，DFCNN直接將一句語音轉(zhuǎn)化成一張像作為輸入，輸出單元?jiǎng)t直接與終的識別結(jié)果（例如，音節(jié)或者漢字）相對應(yīng)。DFCNN的結(jié)構(gòu)中把時(shí)間和頻率作為圖像的兩個(gè)維度，通過較多的卷積層和池化（pooling）層的組合，實(shí)現(xiàn)對整句語音的建模。DFCNN的原理是把語譜圖看作帶有特定模式的圖像，而有經(jīng)驗(yàn)的語音學(xué)**能夠從中看出里面說的內(nèi)容。DFCNN結(jié)構(gòu)。DFCNN模型就是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，其中更多是LSTM網(wǎng)絡(luò)。音頻信號具有明顯的協(xié)同發(fā)音現(xiàn)象，因此必須考慮長時(shí)相關(guān)性。由于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN具有更強(qiáng)的長時(shí)建模能力，使得RNN也逐漸替代DNN和CNN成為語...

以安徽移動(dòng)為例，語音服務(wù)導(dǎo)航系統(tǒng)于2013年3月上線，已面向全省客戶開放，目前語音導(dǎo)航的日均呼叫量超過10萬，降低整體人工話務(wù)量10%以上，減輕了人工成本。與此同時(shí)，語音服務(wù)導(dǎo)航系統(tǒng)的業(yè)務(wù)辦理率相對于按鍵IVR系統(tǒng)明顯提升，語音導(dǎo)航平均業(yè)務(wù)辦理率15%以上，而傳統(tǒng)IVR按鍵系統(tǒng)不到1%。在IVR中應(yīng)用智能語音識別技術(shù)需要注意如下幾點(diǎn)：1．深入分析業(yè)務(wù)需求，結(jié)合智能語音特點(diǎn)，確定智能語音應(yīng)用范圍智能語音通過技術(shù)創(chuàng)新，徹底消除了傳統(tǒng)的按鍵菜單層級太多的瓶頸，從源頭上解決按鍵式IVR面臨的問題，但并不是所有業(yè)務(wù)都適合應(yīng)用語音識別技術(shù)，例如卡號、手機(jī)號等大串?dāng)?shù)字輸入，或者號碼和英文字母混合的場景，輸入...

全球高精度模擬和數(shù)字信號處理元件廠商CirrusLogic（納斯達(dá)克代碼：CRUS）宣布推出面向Alexa語音服務(wù)（AVS）的開發(fā)套件，該套件適用于智能揚(yáng)聲器和智能家居應(yīng)用，包括語音控制設(shè)備、免提便攜式揚(yáng)聲器和網(wǎng)絡(luò)揚(yáng)聲器等。面向AmazonAVS的語音采集開發(fā)套件采用CirrusLogic的IC和軟件設(shè)計(jì)，幫助制造商將Alexa新產(chǎn)品迅速推向市場，即使在嘈雜的環(huán)境和音樂播放過程中，這些新品也可實(shí)現(xiàn)高精度喚醒詞觸發(fā)和命令解釋功能。面向AmazonAVS的低功耗語音采集開發(fā)套件包括采用了CirrusLogicCS47L24智能編解碼器和CS7250B數(shù)字MEMS麥克風(fēng)的參考板，以及進(jìn)行語音...