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    例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地系统、分布式系统中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它系统交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。***，还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。根据本发明实施例的应用于语音服务端的物联网设备语音控制方法的一示例的流程。这里，语音服务端一方面可以表示*用来提供语音识别服务的服务端，另一方面也可以表示集成了语音识别服务和其他服务(例如物联网控制或运营服务)的服务端。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。新疆无限语音服务

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。语音服务设计呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫。

    马尔可夫链的每一个状态上都增加了不确定性或者统计分布使得HMM成为了一种双随机过程。HMM的一个时间演变结构所示。隐马尔可夫模型HMM的主要内容包括参数特征、仿真方法、参数的极大似然估计、EM估计算法以及维特比状态解码算法等细节知识，本将作为简单综述这里不做详细的展开。基于深度学习的声学模型一提到神经网络和深度学习在语音识别领域的应用，可能我们的反应就是循环神经网络RNN模型以及长短期记忆网络LSTM等。实际上，在语音识别发展的前期，就有很多将神经网络应用于语音识别和声学模型的应用了。早用于声学建模的神经网络就是普通的深度神经网络（DNN），GMM等传统的声学模型存在音频信号表征的低效问题，但DNN可以在一定程度上解决这种低效表征。但在实际建模时，由于音频信号是时序连续信号，DNN则是需要固定大小的输入，所以早期使用DNN来搭建声学模型时需要一种能够处理语音信号长度变化的方法。一种将HMM模型与DNN模型结合起来的DNN-HMM混合系统颇具有效性。DNN-HMM框架，HMM用来描述语音信号的动态变化，DNN则是用来估计观察特征的概率。在给定声学观察特征的条件下。我们可以用DNN的每个输出节点来估计HMM某个状态的后验概率。

    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。

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    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。

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语音合成标记语言可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。新疆无限语音服务

语音生物识别--呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫，以在开始前阻止。此外，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。意图预测--当前IVR认可度如此之低的原因之一是，他们无法在呼叫前其他渠道的客户行程。这种了解和理解客户在线行为的能力对于实现更好的语音自助服务至关重要。通过使用人口统计和行为信息，公司可以利用这种意图来提供比较好的体验。多模式通话--随着智能手机的普及，可以将可视辅助设备与语音通话相结合。客户可以在智能手机上无缝、安全地输入或查看信息，以提高通话的准确性和安全性。这提高了平均处理时间和法规遵从性。会话生成器技术--新的低代码工具技术使非技术资源能够以与数字相同的方式快速构建语音对话旅程。这为公司提供了更大的灵活性和敏捷性来推出会话服务。为了充分利用语音技术进行数字化转型，公司必须确保技术完全集成到数据驱动的客户体验平台中。这意味着有能力发现意图，建立机器人的行动意图，与客户关系管理系统集成，以获取上下文，监测性能和优化自然语言模型，并报告这些行动的效果实时。公司开始将购买力转向首席客户官，他负责监督所有与客户有关的技术。一些具有前瞻性思维的公司意识到。新疆无限语音服务