电子类语音服务标准

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。语音生物特征可用于通过简化的基于语音的身份验证来验证说话人。电子类语音服务标准

    MTPE)、机器翻译引擎评估等。Resource:Nimdzi,2021.趋势2：促使语音方面的语言服务需求飙升（包含口译、配音、字幕等），相关技术也蓬勃发展对配音、口译及视听服务市场产生了巨大影响。世界各地的旅行禁令、封城使语言服务需求不减反增。宅经济更进一步推升口译、配音、字幕等视听服务需求。远程同传(RSI)和远程视频口译(VRI)蓬勃发展，使Zoom、KUDO、Interprefy、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虚拟口译技术提供商(VIT)不只获得了语言服务市场的关注，更受到投资市场的青睐。Cloudbreak-Martti：2020年2月获得1000万美元融资KUDO：2020年7月获得600万美元，2021年3月获得2100万美元融资Interactio：2021年5月获得3000万美元融资另外，各家技术提供商也开始关注并开发机器口译和计算机辅助口译等技术。Resource:Nimdzi,2021.催热宅经济（数字学习及媒体娱乐），视听翻译技术的需求也随之增长，包括远程配音、语音识别转写、文字转语音、自动字幕等。视听串流平台Netflix也在6月份发布了配音和字幕本地化工作规范，其中便整合了各种视听翻译技术。Resource:Nimdzi,2021.趋势3：AI赋能的TMS成为各家技术提供商的发展重点翻译管理系统。

    浙江数字语音服务有什么呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。

    由于DNN-HMM训练成本不高而且相对较高的识别概率，所以即使是到现在在语音识别领域仍然是较为常用的声学模型。除了DNN之外，经常用于计算机视觉的CNN也可以拿来构建语音声学模型。当然，CNN也是经常会与其他模型结合使用。CNN用于声学模型方面主要包括TDNN、CNN-DNN框架、DFCNN、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）框架、CNN-DNN-LSTM（CDL）框架、逐层语境扩展和注意CNN框架（LACE）等。这么多基于CNN的混合模型框架都在声学模型上取得了很多成果，这里小编挑两个进行简单阐述。TDNN是早基于CNN的语音识别方法，TDNN会沿频率轴和时间轴同时进行卷积，因此能够利用可变长度的语境信息。TDNN用于语音识别分为两种情况，第一种情况下：只有TDNN，很难用于大词汇量连续性语音识别（LVCSR），原因在于可变长度的表述（utterance）与可变长度的语境信息是两回事，在LVCSR中需要处理可变长度表述问题，而TDNN只能处理可变长度语境信息；第二种情况：TDNN-HMM混合模型，由于HMM能够处理可变长度表述问题，因而该模型能够有效地处理LVCSR问题。DFCNN的全称叫作全序列卷积神经网络（DeepFullyConvolutionalNeuralNetwork）。是由国内语音识别领域科大讯飞于2016年提出的一种语音识别框架。

    房间102中的灯)。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程。在步骤301中，说话人向物联网主控设备10发送语音消息。接着，在步骤302中，物联网主控设备10确定语音控制请求。接着，在步骤303中，物联网主控设备10发送语音控制请求至语音服务端30。接着，在步骤304中，语音服务端确定语音消息所对应的语音控制意图信息。关于步骤301～304的操作，可以参照上面其他实施例中所描述的操作，在此便不赘述。接着，在步骤305中，语音服务端30发送目标设备用户信息至物联网运营端40。这里，在物联网运营端存储有多个设备列表，例如可以是由各个用户分别针对其所管理的不同区域内的各个物联网受控设备进行注册的。并且，物联网运营端40可以查询相应的目标设备列表。接着，在步骤306中，语音服务端30从物联网运营端40接收相应于目标设备用户信息的目标设备列表。例如，物联网运营端40可以通过遍历查询来对目标设备列表进行调用。接着，在步骤307中，语音服务端30基于目标设备列表和目标设备区域配置信息来确定相应的目标受控设备信息。接着，在步骤308中，语音服务端30确定用于指示语音控制意图信息和目标受控设备信息的控制请求指令。通过先进的自然语言理解和深度神经网络语音识别。

    请确保将其保持在适当的文件大小内。另外，每个训练文件不能超过60秒，否则将出错。若要解决字词删除或替换等问题。需要提供大量的数据来改善识别能力。通常，我们建议为大约1到20小时的音频提供逐字对照的听录。不过，即使是短至30分钟的音频，也可以帮助改善识别结果。应在单个纯文本文件中包含所有WAV文件的听录。听录文件的每一行应包含一个音频文件的名称，后接相应的听录。文件名和听录应以制表符(\t)分隔。听录应编码为UTF-8字节顺序标记(BOM)。听录内容应经过文本规范化，以便可由系统处理。但是，将数据上传到SpeechStudio之前，必须完成一些重要的规范化操作。有关在准备听录内容时可用的适当语言，请参阅如何创建人为标记的听录内容收集音频文件和相应的听录内容后，请先将其打包成单个.zip文件，然后再上传到SpeechStudio。下面是一个示例数据集，其中包含三个音频文件和一个人为标记的听录文件。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。在这些区域之一中设置语音服务订阅将减少训练模型所需的时间。在这些区域中，训练每日可以处理大约10小时的音频，而在其他区域中，每日只能处理1小时。如果无法在一周内完成模型训练。

     随着智能手机的普及，可以将可视辅助设备与语音通话相结合。电子类语音服务标准

语音服务控制请求包括语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息。电子类语音服务标准

而能对广大的电话用户开放。统一消息融合了语音和数据服务，从而使电信运营商在保护已有投资的前提下进入数据业务市场。语音电话簿：语音电话簿可以帮助用户通过电话或手机等通信设备，呼叫存储在统一邮箱中的联系人姓名，从而实现拨打联系人的移动电话、住宅电话或者办公电话。电话簿存储在统一邮箱中，拥有超过500个联系人的信息存储量，真正实现了海量电话簿；不用再费力去记忆、查询各种电话号码，只需对电话说出"拨打XXX的移动电话""拨打XXX的办公电话""拨打XXX的家庭电话"，系统会自动为用户接通XXX的电话。通过各种通讯设备以语音呼叫联系人，高达97%的语音识别准确率，通过语音呼叫进行检索，准确、快捷的为用户接通联系人的电话！省时省力的语音电话簿联系方式，查询和拨打各种电话都将不再是一件难事，不仅能够为通信服务商提升话费收入，而且增加了用户对服务提供商的忠诚度和依赖性。电子类语音服务标准

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