陕西自主可控语音服务供应

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。认知语音服务是一项新服务,其中包括文本转语音、语音转文本以及语音翻译等功能。陕西自主可控语音服务供应

    如何创建人为标记的听录若要提高特定情况下（尤其是在因删除或错误替代单词而导致问题的情况下）的识别准确度，需要对音频数据使用人为标记的听录。什么是人为标记的听录？很简单，人为标记的听录是对音频文件进行的逐字/词听录。需要大的听录数据样本来提高识别准确性，建议提供1到20小时的听录数据。语音服务将使用长达20小时的音频进行训练。在此页上，我们将查看旨在帮助你创建高质量听录的准则。本指南按区域设置划分为“美国英语”、“中国大陆普通话”和“德语”三部分。备注并非所有基础模型都支持使用音频文件进行自定义。如果基础模型不支持它，则训练将以与使用相关文本相同的方式使用听录文本。有关支持使用音频数据进行训练的基础模型的列表，请参阅语言支持。备注如果要更改用于训练的基础模型，并且你的训练数据集内有音频，请务必检查新选择的基础模型是否支持使用音频数据进行训练。如果以前使用的基础模型不支持使用音频数据进行训练，而训练数据集包含音频，则新的基础模型的训练时间将会大幅增加，并且可能会轻易地从几个小时增加到几天及更长时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，则更是如此。如果你面临以上段落中所述的问题。

     陕西自主可控语音服务供应如何快速开始使用语音服务？

    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。

    例如：“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。语音服务可能会删除包含太多重复项的行。请勿使用特殊字符或编码在U+00A1以后的UTF-8字符。将会拒绝URI。用于训练的发音数据如果用户会遇到或使用没有标准发音的不常见字词，你可以提供自定义发音文件来改善识别能力。重要建议不要使用自定义发音文件来改变常用字的发音。应以单个文本文件的形式提供发音。口述形式是拼写的拼音顺序。它可以由字母、单词、音节或三者的组合构成。自定义发音适用于英语(en-US)和德语(de-DE)。用于测试的音频数据：音频数据适合用于测试Microsoft基线语音转文本模型或自定义模型的准确度。请记住，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。若要量化模型的准确度，请使用音频和人为标记的听录数据。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）。提示上传训练和测试数据时，.zip文件大小不能超过2GB。如果需要更多数据来进行训练，请将其划分为多个.zip文件并分别上传。 系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分。

    当您使用语音的API接口发送外呼后，可以通过使用MNS的Queue模型来接收语音的回执消息。语音服务提供的回执消息类型包括：呼叫记录消息（VoiceReport）订阅呼叫记录消息（VoiceReport）可以在呼叫结束后获取呼叫的记录信息，包括通话类型、通话的开始及结束时间、通话时长、结束原因等。呼叫中间状态消息（VoiceCallReport）订阅呼叫中间状态消息（VoiceCallReport），可以获取呼叫过程中的通话状态的信息，通常包括开始、振铃、接听、挂断以及状态产生的时间等。录音记录消息（VoiceRecordReport）订阅录音记录消息（VoiceRecordReport），可以在通话结束后获取通话的录音记录。ASR实时消息（VoiceRTASRReport）订阅ASR实时消息（VoiceRTASRReport），可以获取点击拨号通话中的实时文本转换结果。获取基于物联网主控设备所确定的语音服务控制请求。陕西自主可控语音服务供应

自助语音服务是什么？陕西自主可控语音服务供应

    颠覆传统服务模式，智能语音服务为IVR注入新生机：IVR，(InteractiveVoiceResponse互动式语音应答)在呼叫中心的发展历程中，由于其可以有效解决一些高频简单的业务，而广泛应用在目前的主流呼叫中心中，如果你拨打10086、10010电信行业客服热线，或者拨打400等热线服务时，你可能会听到这样一些熟悉的声音：“普通话服务请按1，ForServiceInEnglish,Press2”，“查询服务请按1，业务办理请按2”，如果你对着自己的电话继续按键，系统会引导你一直按下去，直到完成业务查询或业务办理。IVR通过将用户的需求梳理进行分类，形成一个树状菜单，解决了固定的信息查询和办理类问题，通过纵深菜单层级，扩展新的业务。随着业务的不断发展，IVR中需要加载的业务越来越多，树状菜单的层级也越来越深，有的业务已经藏到了7层甚至更深的节点，很少有客户能耐心按照菜单提示一步一步的按下去，客户希望听到的就是“人工服务，请按0”，进而导致人工话务居高不下，随着人工成本的不断提升，企业面临越来越大的压力。为提升IVR的分流能力，这几年呼叫中心想出了各种办法进行尝试解决，例如个性化IVR，用户可以自己定义专属自己的菜单，从而简化个人的按键流程，但是很少有用户使用。

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