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    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。

    语音服务采用IP网络进行传输，淘汰基于GSM、UMTS和CDMA等网络的传统转换服务。陕西无限语音服务

    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。

     四川电子类语音服务创建项目后，导航到“语音服务数据集”选项卡。

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。

以安徽移动为例，语音服务导航系统于2013年3月上线，已面向全省客户开放，目前语音导航的日均呼叫量超过10万，降低整体人工话务量10%以上，减轻了人工成本。与此同时，语音服务导航系统的业务办理率相对于按键IVR系统明显提升，语音导航平均业务办理率15%以上，而传统IVR按键系统不到1%。在IVR中应用智能语音识别技术需要注意如下几点：1．深入分析业务需求，结合智能语音特点，确定智能语音应用范围智能语音通过技术创新，彻底消除了传统的按键菜单层级太多的瓶颈，从源头上解决按键式IVR面临的问题，但并不是所有业务都适合应用语音识别技术，例如卡号、手机号等大串数字输入，或者号码和英文字母混合的场景，输入错误一位则意味着输入失败，而“1”和“7”，“1”和“E”等发音非常相近，这种情况则不适合语音应用，使用按键输入更加合适。因此应用前需要和专业的智能语音厂商进行深入沟通，“扬长避短”的应用智能语音技术。2．持续优化是智能语音应用的关键，需要在推广、项目工期中做充分考虑。智能语音应用和移动互联网应用类似，通过用户的行为驱动系统进行更新，将不能识别的说法加入到语义模型中，调整智能语音系统的资源模型实现识别率的持续提升。如何开启语音服务器？

    调优过程一般需要2-3个月的调优期，推广需要选择一个城市对新事物接受较快的用户群进行试点，效果提升到一定程度后再推广到所有的用户。因此需要提升上线频度，同时需要智能语音厂商能快速实现系统优化迭代。3．设计了完善的VUI(语音交互界面)，提升整体应用效果语音导航系统对用户而言是“开放式”的系统，用户在使用智能语音导航系统时，会将系统当做是真人进行交互，说法也会多种多样，因此设计合适的交互流程，友好的语音服务提示和引导，可以有效提升客户感知，降低应用失败率。设计语音交互流程，更象是一门艺术，比如确定用户是否需要办理彩铃业务，二种不同的问法：“请问您是要办理彩铃业务吗？”和“您确定办理彩铃业务吗？确定请说确认，不是请说返回。”，对于第一种问法，用户的回答可能有：“是”、“是的”、“好的”、“嗯”等多种表述，而第二种问法，用户的回答大多都是：“确定”，“返回”。第二种方法系统更容易处理，错误率更低，用户也更容易完成业务。而对于客户较为模糊的说法，系统可进行二次引导，明确用户真实需求，例如用户说：“我办理个业务”，此时系统回答：“请问您是需要办理话费业务、GPRS业务还是其它业务了”。 语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件。海南量子语音服务

若要上传数据，请导航到自定义语音服务识别门户。陕西无限语音服务

    确定针对设备用户信息的设备列表。示例性地，可以得到针对酒店a的设备列表。由此，该设备列表能够被用来对特定用户所对应的某个特定区域内的物联网受控设备进行语音控制。在本实施例的一个示例中，物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至语音服务端，以在语音服务端构建至少一个设备列表。在本实施例的另一示例中，物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至物联网运营端，以在物联网运营端构建至少一个设备列表。根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的流程。在步骤510中，用户配置受控区域。示例性地，用户可以在带屏音箱或app上配置受控的区域信息，如：“客厅”、“卧室”等。在步骤520中，说话人可以向音箱发出语音指令。在步骤530中，音箱可以向智能语音平台上传用户音频，同时附带上用户之前设置好的区域信息。在步骤540中，智能语音平台音频请求后,向iot智能设备平台发送获取特定用户的所有可控设备列表的请求，并附带用户信息(token)。在步骤550中，智能语音平台根据之前语音指令对应的区域信息，对获取的设备列表进行过滤。陕西无限语音服务