重庆移动语音服务

    阿里云语音服务为您提供多种功能产品，包含语音通知、语音验证码、语音互动、语音双呼、智能语音交互呼入、智能语音交互呼出及智能语音机器人，您可以根据使用场景或业务优势选择不同的语音产品。语音通知语音通知是指通过调用语音呼叫的API，从运营商网络向指定号码发起一通呼叫，呼叫被应答后，播放一段指定的音频，支持通过TTS（文本转语音）播放，也支持直接播放录音文件。场景：常用于订单提醒、风险告知、故障提醒、配送服务、退票提醒等场景。价值：作为短信通知的有效补充，提供多样化通知手段，并通过电话的强提醒模式，通知到用户，解决通知不及时的问题。示例场景如下所示。主叫方：尊敬的${mcUserName}您好，您的云通信账号余额不足，请尽快续费以免停机。语音验证码语音验证码是指通过调用语音呼叫的API，从运营商网络向指定号码发起一通呼叫，呼叫被应答后，播放一段含验证码内容的音频，通过TTS播放。场景：常用于获取验证码等安全验证场景。价值：短信验证收不到时，可以作为其强有力补充，同时用于代替短信验证码，可用于防刷dan。示例场景如下所示。主叫方：尊敬的${mcUserName}您好，您本次登录验证码为${Number}。语音服务将使用脚本中的文本，而忽略音频。重庆移动语音服务

    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。重庆移动语音服务智能语音服务,可帮助您更加便捷地使用设备。

DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱，DFCNN直接将一句语音转化成一张像作为输入，输出单元则直接与终的识别结果（例如，音节或者汉字）相对应。DFCNN的结构中把时间和频率作为图像的两个维度，通过较多的卷积层和池化（pooling）层的组合，实现对整句语音的建模。DFCNN的原理是把语谱图看作带有特定模式的图像，而有经验的语音学**能够从中看出里面说的内容。DFCNN结构。DFCNN模型就是循环神经网络RNN，其中更多是LSTM网络。音频信号具有明显的协同发音现象，因此必须考虑长时相关性。由于循环神经网络RNN具有更强的长时建模能力，使得RNN也逐渐替代DNN和CNN成为语音识别主流的建模方案。例如，常见的基于seq2seq的编码-解码框架就是一种基于RNN的模型。长期的研究和实践证明：基于深度学习的声学模型要比传统的基于浅层模型的声学模型更适合语音处理任务。语音识别的应用环境常常比较复杂，选择能够应对各种情况的模型建模声学模型是工业界及学术界常用的建模方式。但单一模型都有局限性。HMM能够处理可变长度的表述，CNN能够处理可变声道。RNN/CNN能够处理可变语境信息。声学模型建模中，混合模型由于能够结合各个模型的优势。

    例如iphone、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上**性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如ipad。(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。(4)其他具有数据交互功能的电子装置。以上所描述的装置实施例**是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器。语音技术可以用来理解客户，而不考虑语法、口音或背景噪音。

    一个典型的语音识别系统。语音识别系统信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分，一般来说，一段高保真、无噪声的语言是非常难得的，实际研究中用到的语音片段或多或少都有噪声存在，所以在正式进入声学模型之前，我们需要通过消除噪声和信道增强等预处理技术，将信号从时域转化到频域，然后为之后的声学模型提取有效的特征向量。接下来声学模型会将预处理部分得到的特征向量转化为声学模型得分，与此同时，语言模型，也就是我们前面在自然语言处理中谈到的类似N-Gram和RNN等模型，会得到一个语言模型得分，解码搜索阶段会针对声学模型得分和语言模型得分进行综合，将得分比较高的词序列作为的识别结构。这便是语音识别的一般原理。因为语音识别相较于一般的自然语言处理任务特殊之处就在于声学模型，所以语言识别的关键也就是信号处理预处理技术和声学模型部分。在深度学习兴起应用到语言识别领域之前，声学模型已经有了非常成熟的模型体系，并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。例如，经典的高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）等。神经网络和深度学习兴起以后。

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在上传数据之前，系统会要求你为数据集选择语音服务数据类型。重庆移动语音服务

    获取语音订阅密钥要配合使用租户模型和语音SDK，需要语音资源及其关联的订阅密钥。登录Azure门户。选择创建资源”。在“搜索”框中，键入“语音”。在结果列表中，选择“语音”，然后选择“创建”。按照屏幕上的说明创建资源。请确保：“位置”设置为“eastus”或“westus”。“定价层”设置为“S0”。选择“创建”。几分钟后，资源创建完毕。资源的“概述”部分提供了订阅密钥。创建语言模型在管理员为组织启用租户模型后，你可以基于Microsoft365数据创建语言模型。登录SpeechStudio。在右上角选择“设置”（齿轮图标），然后选择“租户模型设置”。SpeechStudio会显示一条消息，告知你是否有权创建租户模型。备注北美的企业客户有资格创建租户模型（英语）。对于客户密码箱、客户密钥或Office365版客户，此功能不可用。若要确定自己是客户密码箱客户还是客户密钥客户，请参阅：客户密码箱客户密钥Office365版选择“选择加入”。当租户模型准备就绪时，你会收到一封确认电子邮件，其中包含更多说明。部署租户模型租户模型实例准备就绪后，请执行以下操作来部署它：在确认电子邮件中，选择“查看模型”按钮。或者，登录SpeechStudio。在右上角选择“设置”（齿轮图标）。

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