甘肃语音服务特征

    基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；基于所述语音消息，对所述目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。第二方面，本发明实施例提供一种语音服务端，包括：获取单元，被配置为获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求，所述语音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；用户设备确定单元，被配置为确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述目标设备用户信息的在多个设备区域配置信息下的多个受控设备信息；目标受控设备确定单元，被配置为基于所述目标设备区域配置信息从所述目标设备列表中确定目标受控设备信息；操控单元，被配置为基于所述语音消息，对所述目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序。语音服务端的物联网设备语音控制方法。甘肃语音服务特征

    准备自定义语音服务识别的数据数据多样性：用来测试和训练自定义模型的文本和音频需要包含你的模型需要识别的来自各种说话人和场景的示例。收集进行自定义模型测试和训练所需的数据时，请考虑以下因素：你的文本和语音音频数据需要涵盖用户在与你的模型互动时所用的各种语言陈述。例如，一个能升高和降低温度的模型需要针对人们在请求进行这种更改时会用的陈述进行训练。你的数据需要包含模型需要识别的所有语音变型。许多因素可能会改变语音，包括口音、方言、语言混合、年龄、性别、语音音调、紧张程度和当日时间。你包括的示例必须来自使用模型时所在的各种环境（室内、户外、公路噪音）。必须使用生产系统将要使用的硬件设备来收集音频。如果你的模型需要识别在不同质量的录音设备上录制的语音，则你提供的用来训练模型的音频数据也必须能够这些不同的场景。以后可以向模型中添加更多数据，但要注意使数据集保持多样性并且能够你的项目需求。将不在你的自定义模型识别需求范围内的数据包括在内可能会损害整体识别质量，因此请不要包括你的模型不需要转录的数据。基于部分场景训练的模型只能在这些场景中很好地执行。

     江苏无限语音服务离线语音服务解决方案还你一个“简单”的家。

    目前，由于音频带宽较窄及非语音信号处理水平较差等限制因素，通话服务往往无法提供声音体验。然而，语音和音频编码技术取得的进展将有助于大幅提升通话服务质量，通过提供全频带音频传输实现更贴近原声的声音体验，并改善语言清晰度及聆听舒适度。通过标准化的增强型语音通话服务（EVS）编解码器是较早提供超宽带音频带宽。同时，在处理音乐以及混合内容等信号方面，EVS的性能可与音频编解码器相媲美。EVS的关键技术是在处理语音信号和音乐信号的专业编码模型之间进行灵活切换。这一编解码器由运营商、终端设备、基础设施和芯片提供商以及语音与音频编码方面的**联合开发。

    （2）梅尔频率尺度转换。（3）配置三角形滤波器组并计算每一个三角形滤波器对信号幅度谱滤波后的输出。（4）对所有滤波器输出作对数运算，再进一步做离散余弦变换（DTC），即可得到MFCC。变换在实际的语音研究工作中，也不需要我们再从头构造一个MFCC特征提取方法，Python为我们提供了pyaudio和librosa等语音处理工作库，可以直接调用MFCC算法的相关模块快速实现音频预处理工作。所示是一段音频的MFCC分析。MFCC过去在语音识别上所取得成果证明MFCC是一种行之有效的特征提取方法。但随着深度学习的发展，受限的玻尔兹曼机（RBM）、卷积神经网络（CNN）、CNN-LSTM-DNN（CLDNN）等深度神经网络模型作为一个直接学习滤波器代替梅尔滤波器组被用于自动学习的语音特征提取中，并取得良好的效果。传统声学模型在经过语音特征提取之后，我们就可以将这些音频特征进行进一步的处理，处理的目的是找到语音来自于某个声学符号（音素）的概率。这种通过音频特征找概率的模型就称之为声学模型。在深度学习兴起之前，混合高斯模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）一直作为非常有效的声学模型而被使用，当然即使是在深度学习高速发展的。

   提高窄带（EVS-NB）和宽带（EVS-WB）语音服务的质量和编码效率。

    可以导航到“测试模型”选项卡，以直观地检查含音频数据的质量，或者通过音频+人为标记的听录内容来评估准确性。音频+人为标记的听录内容音频+人为标记的听录内容可用于训练和测试目的。若要从轻微口音、说话风格、背景噪音等方面优化声音，或在处理音频文件时度量Microsoft语音转文本的准确性，则必须提供人为标记的听录内容（逐字逐句）进行比较。尽管人为标记的听录往往很耗时，但有必要评估准确度并根据用例训练模型。请记住，识别能力的改善程度以提供的数据质量为界限。出于此原因，只能上传质量的听录内容，这一点非常重要。音频文件在录音开始和结束时可以保持静音。如果可能，请在每个示例文件中的语音前后包含至少半秒的静音。录音音量小或具有干扰性背景噪音的音频没什么用，但不应损害你的自定义模型。收集音频示例之前，请务必考虑升级麦克风和信号处理硬件。默认音频流格式为WAV（16KHz或8kHz，16位，单声道PCM）。除了WAV/PCM外，还可使用GStreamer支持下列压缩输入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何（适用于媒体格式未知的情况）。备注上传训练和测试数据时，.zip文件大小不能超过2GB。只能从单个数据集进行测试。

     所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息。甘肃语音服务特征

三网合一，即同一服务提供商向客户提供宽带上网、视频和语音服务。甘肃语音服务特征

    本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网设备语音控制方法及语音服务端。背景技术：随着语音处理技术和互联网技术的不断发展，使用语音来对设备(尤其是物联网设备)进行控制，从而提升用户体验已经成为了目前科技发展的一大趋势。目前，针对物联网设备的控制操作，一般是通过分析用户语音消息处理操作来对用户账号下的所有iot(internetofthings,物联网)智能设备进行控制，无法对同一用户的不同物联网设备分别进行个性化控制。但是，在一些应用场景下(例如酒店智能家居场景)下，可能需要对酒店用户下的多个房间的物联网设备分别**地进行控制。针对上述问题，目前业界暂无较佳的解决方案。技术实现要素：本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法及语音服务端，用于至少解决上述技术问题之一。一方面，本发明实施例提供一种物联网设备语音控制方法，应用于语音服务端，该方法包括：获取基于物联网主控设备所确定的语音控制请求，所述语音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；确定所述目标设备用户信息所对应的目标设备列表，所述目标设备列表包括针对所述目标设备用户信息的在多个设备区域配置信息下的多个受控设备信息。甘肃语音服务特征