语音服务基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • TS-USB-6MIC / TS-GX-6MIC系列
  • 封装形式
  • 软件算法+硬件
  • 加工定制
  • 工作电源电压
  • 5
语音服务企业商机

    开通电话语音服务的企业可以使用SIP话机来承接电话的呼入和呼出服务,使用SIP话机可以提升电话语音通话质量。网络带宽要求您可以对比来考虑如何为电话语音服务构建网络环境。建议使用光纤网络,下面的承载客服数量是指在当前网络带宽情况下客服数量的配比网络带宽多可承载的电话语音客服数量4M15-2010M30-5050M150-200100M300-500SIP话机您需要购买SIP话机后以使用电话语音的SIP模式服务,如何配置SIP话机及服务将菜单转到系统设置>电话语音呼叫中心,点击基本设置选项卡,在打开的页面中的电话语音接听模式的选项中,选择SIP话机模式:然后点击SIP信息选项卡可以查看当前平台所有客服坐席的SIP账号和密码信息请在列表里找到您要配置SIP话机的客服,并记录其SIP账号和SIP密码,这将在后面配置SIP话机时用到。请将您的本地网络网线插入SIP话机的LAN接口,接通电源。操作面板:选择菜单选项点击状态选项,出现如下信息请记录下WAN口IP的IP地址信息,请在您的浏览器中输入以上IP地址并访问,在浏览器中会出现SIP话机登录页面,输入初始用户名和密码:admin/admin登录,选择“VOIP”或者“线路”或者打开SIP话机配置界面基本设置>>。语音服务端的物联网设备语音控制方法。北京移动语音服务供应

    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。

    四川量子语音服务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。

    智能语音交互呼入智能语音交互呼入是指用户呼入后可通过回调接口获取企业设定的语音识别模型ID等参数,对用户的语音进行语音识别,将识别结果(一段文字)传给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给语音服务平台,语音服务平台进行播报或调用TTS能力进行播报的一种通信能力平台。场景:企业可基于智能语音交互呼入能力构建呼入语音机器人,常用于智能语音客服场景,例如订餐场景下的语音机器人自助订餐服务、物流场景下的语音机器人自助下单服务。价值:通过智能语音交互呼入平台构建的呼入语音机器人,可替代人工坐席自助接待来电用户,减少客服场景下的人力投入。智能语音交互呼出智能语音交互呼出是指可通过调用接口发起外呼,机器人根据预设内容进行播报,用户接听并回复后,由云通信平台识别用户回复结果(生成文本)返回给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给云通信平台进行播报。通过智能语音交互呼出产品,企业可快速构建智能外呼机器人。企业无需关注底层能力,专注于意图识别和话术编排即可构建属于企业自己的外呼机器人。场景:企业可基于智能语音交互呼出产品构建呼出语音机器人。

    SSML)将输入文本转换为类似人类的合成语音。使用神经语音,这是由深度神经网络提供支持的类人语音。请参阅语言支持。创建自定义语音-创建专属于品牌或产品的自定义语音字体。使用语音翻译可在应用程序、工具和设备中实现实时的多语言语音翻译。进行语音转语音和语音转文本翻译时可以使用此服务。语音助手使用语音服务为开发人员助力,使他们可为其应用程序和体验创建自然的、类似于人类的对话界面。语音助理服务在设备与助理实现之间提供快速可靠的交互。该实现使用BotFramework的DirectLineSpeech通道或集成的自定义命令服务来完成任务。说话人识别服务提供根据其独特的语音特征来验证和识别说话人的算法。说话人识别用于回答“谁在说话?”的问题。试用语音服务若要执行以下步骤,需要一个Microsoft帐户和一个Azure帐户。如果没有Microsoft帐户,可以在Microsoft帐户门户上注册一个帐户。选择“Microsoft登录”,然后,当系统要求登录时,选择“创建Microsoft帐户”。按步骤创建并验证新的Microsoft帐户。具有Azure帐户后,请转到Azure注册页面,选择“开始使用”,然后使用Microsoft帐户创建新的Azure帐户。以下是如何注册Azure帐户的视频。备注注册Azure帐户时。

     通过语音服务控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息。

    异步对话听录通过异步听录,将对话音频进行流式传输,但是不需要实时返回的听录。相反,发送音频后,使用Conversation的conversationId来查询异步听录的状态。异步听录准备就绪后,将获得RemoteConversationTranscriptionResult。通过实时增强异步,你可以实时地获取听录,也可以通过使用conversationId(类似于异步场景)查询来获得听录。完成异步听录需要执行两个步骤。第一步是上传音频:选择异步或实时增强异步。第二步是获取听录结果。上传音频异步听录的第一步是使用语音服务SDK(版本)将音频发送到对话听录服务。以下示例代码演示如何为异步模式创建ConversationTranscriber。若要将音频流式传输到转录器,可以添加通过语音SDK实时转录对话中派生的音频流代码。具有conversationId之后,在客户端应用程序中创建远程对话听录客户端RemoteConversationTranscriptionClient,以查询异步听录的状态。创建RemoteConversationTranscriptionOperation的对象,以获取长时间运行的操作对象。你可以检查操作的状态,也可以等待操作完成。 语音服务通知当客户的系统发生变更、故障、安全、变化时,通知相应人员对问题进行响应处理。河南电子类语音服务

音频数据用于检查语音服务的准确度,反映特定模型的性能。北京移动语音服务供应

    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。 北京移动语音服务供应

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