例如，元件可以、但不限于是運行于處理器的過程、處理器、對象、可執(zhí)行元件、執(zhí)行線程、程序和/或計算機。還有，運行于服務器上的應用程序或腳本程序、服務器都可以是元件。一個或多個元件可在執(zhí)行的過程和/或線程中，并且元件可以在一臺計算機上本地化和/或分布在兩臺或多臺計算機之間，并可以由各種計算機可讀介質(zhì)運行。元件還可以根據(jù)具有一個或多個數(shù)據(jù)包的信號，例如，來自一個與本地系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)中另一元件交互的，和/或在因特網(wǎng)的網(wǎng)絡通過信號與其它系統(tǒng)交互的數(shù)據(jù)的信號通過本地和/或遠程過程來進行通信。，還需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”，不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。根據(jù)本發(fā)明實施例的應用于語音服務端的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備語音控制方法的一示例的流程。這里，語音服務端一方面可以表示*用來提供語音識別服務的服務端，另一方面也可以表示集成了語音識別服務和其他服務(例如物聯(lián)網(wǎng)控制或運營服務)的服務端。有關(guān)語音服務訂閱的建議區(qū)域列表，請參閱設(shè)置Azure帳戶。浙江信息化語音服務

如何創(chuàng)建人為標記的聽錄若要提高特定情況下（尤其是在因刪除或錯誤替代單詞而導致問題的情況下）的識別準確度，需要對音頻數(shù)據(jù)使用人為標記的聽錄。什么是人為標記的聽錄？很簡單，人為標記的聽錄是對音頻文件進行的逐字/詞聽錄。需要大的聽錄數(shù)據(jù)樣本來提高識別準確性，建議提供1到20小時的聽錄數(shù)據(jù)。語音服務將使用長達20小時的音頻進行訓練。在此頁上，我們將查看旨在幫助你創(chuàng)建高質(zhì)量聽錄的準則。本指南按區(qū)域設(shè)置劃分為“美國英語”、“中國大陸普通話”和“德語”三部分。備注并非所有基礎(chǔ)模型都支持使用音頻文件進行自定義。如果基礎(chǔ)模型不支持它，則訓練將以與使用相關(guān)文本相同的方式使用聽錄文本。有關(guān)支持使用音頻數(shù)據(jù)進行訓練的基礎(chǔ)模型的列表，請參閱語言支持。備注如果要更改用于訓練的基礎(chǔ)模型，并且你的訓練數(shù)據(jù)集內(nèi)有音頻，請務必檢查新選擇的基礎(chǔ)模型是否支持使用音頻數(shù)據(jù)進行訓練。如果以前使用的基礎(chǔ)模型不支持使用音頻數(shù)據(jù)進行訓練，而訓練數(shù)據(jù)集包含音頻，則新的基礎(chǔ)模型的訓練時間將會大幅增加，并且可能會輕易地從幾個小時增加到幾天及更長時間。如果語音服務訂閱所在區(qū)域沒有于訓練的硬件，則更是如此。如果你面臨以上段落中所述的問題。

河南語音服務特征語音服務控制臺是怎么操作的？

則可以通過減少數(shù)據(jù)集內(nèi)的音頻量或完全刪除音頻并留下文本，來快速縮短訓練時間。如果語音服務訂閱所在區(qū)域沒有于訓練的硬件，我們強烈建議你完全刪除音頻并留下文本。美國英語(en-US)英語音頻的人為標記的聽錄必須以純文本形式提供，使用ASCII字符。避免使用拉丁語-1或Unicode標點字符。從文字處理應用程序中復制文本或從網(wǎng)頁中擦除數(shù)據(jù)時，常常會無意中添加這些字符。如果存在這些字符，請務必將其更新為相應的ASCII替代字符。美國英語的文本規(guī)范化文本規(guī)范化是指將字詞轉(zhuǎn)換為在訓練模型時使用的一致格式。某些規(guī)范化規(guī)則會自動應用到文本，但我們建議你在準備人為標記的聽錄數(shù)據(jù)時遵循以下準則：將縮寫寫成字詞。將非標準數(shù)字字符串寫成字詞（例如會計術(shù)語）。應按照發(fā)音聽錄非字母字符或混合字母數(shù)字字符。不應編輯可以作為字詞發(fā)音的縮寫（例如，“radar”、“l(fā)aser”、“RAM”或“NATO”）。將發(fā)音的縮寫寫成單獨的字母，每個字母用單個空格分開。如果使用音頻，請將數(shù)字聽錄為與音頻匹配的字詞（例如“101”可以讀作“oneohone”或“onehundredandone”）。請避免將字符、單詞或詞組重復三次以上，例如“yeahyeahyeahyeah”。語音服務可能會刪除具有此類重復的行。

并將該控制請求指令發(fā)送至物聯(lián)網(wǎng)運營端40。這里，控制請求指令是符合針對物聯(lián)網(wǎng)運營端40的通信協(xié)議的，例如所實現(xiàn)約定的通信協(xié)議。接著，在步驟309中，物聯(lián)網(wǎng)運營端40發(fā)送操控指令至物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備20，以根據(jù)控制請求指令對目標物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備進行操控。根據(jù)本發(fā)明實施例的用于確定設(shè)備列表的過程。在步驟410中，確定與待配置設(shè)備列表的設(shè)備用戶信息相對應的多個物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息。例如，在語音服務端配置有各個酒店(酒店a、酒店b)的物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息，當語音服務端針對酒店a的設(shè)備列表構(gòu)建請求時，可以確定酒店a(即，設(shè)備用戶信息)所對應的各個物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息。這里，可以從物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備服務廠商來得到設(shè)備用戶信息相對應的物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息。在一些實施方式中，用戶下的各個物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備，例如酒店a中的燈具和窗簾可能都會選用不同的品牌，此時可能需要多個物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備服務廠商授權(quán)，從而確定相應的設(shè)備列表。具體地，可以基于分別由各個設(shè)備廠商所提供的各個廠商信息接口，獲取各個廠商物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息集。這里，廠商物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息集中包括與多個用戶信息相對應的針對廠商設(shè)備類型的物聯(lián)網(wǎng)受控設(shè)備信息。語音服務有哪些優(yōu)點和缺點？

轉(zhuǎn)發(fā)服務器跟原有系統(tǒng)完全解耦，原系統(tǒng)改造也很小，可以實現(xiàn)高可用。缺點是轉(zhuǎn)發(fā)服務器起碼有兩臺機器，也會增加接收方數(shù)據(jù)去重的復雜度?，F(xiàn)在我們梳理一下，要實現(xiàn)一個支持百萬級的語音聊天房間，整體的架構(gòu)如下所示：1.用戶創(chuàng)建房間。通過目錄服務器創(chuàng)建，實際上是在數(shù)據(jù)庫中增加一條set_id和room_id的映射記錄。2.用戶請求進入房間。通過目錄服務器查詢應該連到哪臺語音服務器，具體的邏輯由負載均衡服務器實現(xiàn)。簡單描述為：查詢到room_id所在的set的所有語音服務器，根據(jù)負載情況和就近接入原則，選擇幾臺語音服務器的ip和端口返回。3.用戶進入房間?？蛻舳诉B接語音服務器，語音服務器將進房請求透傳給房間服務器，房間服務器記錄房間架構(gòu)信息，并定期同步給set內(nèi)所有的語音服務器。4.對于小房間，通過set內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)語音實現(xiàn)。對于跨set的大房間，由多個房間服務器協(xié)同工作實現(xiàn)。房間服務器之間不需要互相通信，它們只要在set內(nèi)按規(guī)則挑選一臺語音服務器作為broker。Broker收到語音數(shù)據(jù)時，除了常規(guī)的set內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)外，還將數(shù)據(jù)發(fā)給轉(zhuǎn)發(fā)服務器。轉(zhuǎn)發(fā)服務器知道房間所在的set列表和每個set的broker，從而實現(xiàn)跨set轉(zhuǎn)發(fā)。了解和理解客戶在線行為的能力對于實現(xiàn)更好的語音自助服務至關(guān)重要。北京光纖數(shù)據(jù)語音服務有什么

特征提取工作將聲音信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量。浙江信息化語音服務

例如：“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。語音服務可能會刪除包含太多重復項的行。請勿使用特殊字符或編碼在U+00A1以后的UTF-8字符。將會拒絕URI。用于訓練的發(fā)音數(shù)據(jù)如果用戶會遇到或使用沒有標準發(fā)音的不常見字詞，你可以提供自定義發(fā)音文件來改善識別能力。重要建議不要使用自定義發(fā)音文件來改變常用字的發(fā)音。應以單個文本文件的形式提供發(fā)音?？谑鲂问绞瞧磳懙钠匆繇樞?。它可以由字母、單詞、音節(jié)或三者的組合構(gòu)成。自定義發(fā)音適用于英語(en-US)和德語(de-DE)。用于測試的音頻數(shù)據(jù)：音頻數(shù)據(jù)適合用于測試Microsoft基線語音轉(zhuǎn)文本模型或自定義模型的準確度。請記住，音頻數(shù)據(jù)用于檢查語音服務的準確度，反映特定模型的性能。若要量化模型的準確度，請使用音頻和人為標記的聽錄數(shù)據(jù)。默認音頻流格式為WAV（16KHz或8kHz，16位，單聲道PCM）。除了WAV/PCM外，還可使用GStreamer支持下列壓縮輸入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何（適用于媒體格式未知的情況）。提示上傳訓練和測試數(shù)據(jù)時，.zip文件大小不能超過2GB。如果需要更多數(shù)據(jù)來進行訓練，請將其劃分為多個.zip文件并分別上傳。浙江信息化語音服務