例如，元件可以、但不限于是運行于處理器的過程、處理器、對象、可執行元件、執行線程、程序和/或計算機。還有，運行于服務器上的應用程序或腳本程序、服務器都可以是元件。一個或多個元件可在執行的過程和/或線程中，并且元件可以在一臺計算機上本地化和/或分布在兩臺或多臺計算機之間，并可以由各種計算機可讀介質運行。元件還可以根據具有一個或多個數據包的信號，例如，來自一個與本地系統、分布式系統中另一元件交互的，和/或在因特網的網絡通過信號與其它系統交互的數據的信號通過本地和/或遠程過程來進行通信。，還需要說明的是，在本文中，術語“包括”、“包含”，不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。根據本發明實施例的應用于語音服務端的物聯網設備語音控制方法的一示例的流程。這里，語音服務端一方面可以表示*用來提供語音識別服務的服務端，另一方面也可以表示集成了語音識別服務和其他服務(例如物聯網控制或運營服務)的服務端。有關語音服務訂閱的建議區域列表，請參閱設置Azure帳戶。浙江信息化語音服務

如何創建人為標記的聽錄若要提高特定情況下（尤其是在因刪除或錯誤替代單詞而導致問題的情況下）的識別準確度，需要對音頻數據使用人為標記的聽錄。什么是人為標記的聽錄？很簡單，人為標記的聽錄是對音頻文件進行的逐字/詞聽錄。需要大的聽錄數據樣本來提高識別準確性，建議提供1到20小時的聽錄數據。語音服務將使用長達20小時的音頻進行訓練。在此頁上，我們將查看旨在幫助你創建高質量聽錄的準則。本指南按區域設置劃分為“美國英語”、“中國大陸普通話”和“德語”三部分。備注并非所有基礎模型都支持使用音頻文件進行自定義。如果基礎模型不支持它，則訓練將以與使用相關文本相同的方式使用聽錄文本。有關支持使用音頻數據進行訓練的基礎模型的列表，請參閱語言支持。備注如果要更改用于訓練的基礎模型，并且你的訓練數據集內有音頻，請務必檢查新選擇的基礎模型是否支持使用音頻數據進行訓練。如果以前使用的基礎模型不支持使用音頻數據進行訓練，而訓練數據集包含音頻，則新的基礎模型的訓練時間將會大幅增加，并且可能會輕易地從幾個小時增加到幾天及更長時間。如果語音服務訂閱所在區域沒有于訓練的硬件，則更是如此。如果你面臨以上段落中所述的問題。

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則可以通過減少數據集內的音頻量或完全刪除音頻并留下文本，來快速縮短訓練時間。如果語音服務訂閱所在區域沒有于訓練的硬件，我們強烈建議你完全刪除音頻并留下文本。美國英語(en-US)英語音頻的人為標記的聽錄必須以純文本形式提供，使用ASCII字符。避免使用拉丁語-1或Unicode標點字符。從文字處理應用程序中復制文本或從網頁中擦除數據時，常常會無意中添加這些字符。如果存在這些字符，請務必將其更新為相應的ASCII替代字符。美國英語的文本規范化文本規范化是指將字詞轉換為在訓練模型時使用的一致格式。某些規范化規則會自動應用到文本，但我們建議你在準備人為標記的聽錄數據時遵循以下準則：將縮寫寫成字詞。將非標準數字字符串寫成字詞（例如會計術語）。應按照發音聽錄非字母字符或混合字母數字字符。不應編輯可以作為字詞發音的縮寫（例如，“radar”、“laser”、“RAM”或“NATO”）。將發音的縮寫寫成單獨的字母，每個字母用單個空格分開。如果使用音頻，請將數字聽錄為與音頻匹配的字詞（例如“101”可以讀作“oneohone”或“onehundredandone”）。請避免將字符、單詞或詞組重復三次以上，例如“yeahyeahyeahyeah”。語音服務可能會刪除具有此類重復的行。

并將該控制請求指令發送至物聯網運營端40。這里，控制請求指令是符合針對物聯網運營端40的通信協議的，例如所實現約定的通信協議。接著，在步驟309中，物聯網運營端40發送操控指令至物聯網受控設備20，以根據控制請求指令對目標物聯網受控設備進行操控。根據本發明實施例的用于確定設備列表的過程。在步驟410中，確定與待配置設備列表的設備用戶信息相對應的多個物聯網受控設備信息。例如，在語音服務端配置有各個酒店(酒店a、酒店b)的物聯網受控設備信息，當語音服務端針對酒店a的設備列表構建請求時，可以確定酒店a(即，設備用戶信息)所對應的各個物聯網受控設備信息。這里，可以從物聯網受控設備服務廠商來得到設備用戶信息相對應的物聯網受控設備信息。在一些實施方式中，用戶下的各個物聯網受控設備，例如酒店a中的燈具和窗簾可能都會選用不同的品牌，此時可能需要多個物聯網受控設備服務廠商授權，從而確定相應的設備列表。具體地，可以基于分別由各個設備廠商所提供的各個廠商信息接口，獲取各個廠商物聯網受控設備信息集。這里，廠商物聯網受控設備信息集中包括與多個用戶信息相對應的針對廠商設備類型的物聯網受控設備信息。語音服務有哪些優點和缺點？

轉發服務器跟原有系統完全解耦，原系統改造也很小，可以實現高可用。缺點是轉發服務器起碼有兩臺機器，也會增加接收方數據去重的復雜度。現在我們梳理一下，要實現一個支持百萬級的語音聊天房間，整體的架構如下所示：1.用戶創建房間。通過目錄服務器創建，實際上是在數據庫中增加一條set_id和room_id的映射記錄。2.用戶請求進入房間。通過目錄服務器查詢應該連到哪臺語音服務器，具體的邏輯由負載均衡服務器實現。簡單描述為：查詢到room_id所在的set的所有語音服務器，根據負載情況和就近接入原則，選擇幾臺語音服務器的ip和端口返回。3.用戶進入房間。客戶端連接語音服務器，語音服務器將進房請求透傳給房間服務器，房間服務器記錄房間架構信息，并定期同步給set內所有的語音服務器。4.對于小房間，通過set內轉發語音實現。對于跨set的大房間，由多個房間服務器協同工作實現。房間服務器之間不需要互相通信，它們只要在set內按規則挑選一臺語音服務器作為broker。Broker收到語音數據時，除了常規的set內轉發外，還將數據發給轉發服務器。轉發服務器知道房間所在的set列表和每個set的broker，從而實現跨set轉發。了解和理解客戶在線行為的能力對于實現更好的語音自助服務至關重要。北京光纖數據語音服務有什么

特征提取工作將聲音信號從時域轉換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量。浙江信息化語音服務

例如：“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。語音服務可能會刪除包含太多重復項的行。請勿使用特殊字符或編碼在U+00A1以后的UTF-8字符。將會拒絕URI。用于訓練的發音數據如果用戶會遇到或使用沒有標準發音的不常見字詞，你可以提供自定義發音文件來改善識別能力。重要建議不要使用自定義發音文件來改變常用字的發音。應以單個文本文件的形式提供發音。口述形式是拼寫的拼音順序。它可以由字母、單詞、音節或三者的組合構成。自定義發音適用于英語(en-US)和德語(de-DE)。用于測試的音頻數據：音頻數據適合用于測試Microsoft基線語音轉文本模型或自定義模型的準確度。請記住，音頻數據用于檢查語音服務的準確度，反映特定模型的性能。若要量化模型的準確度，請使用音頻和人為標記的聽錄數據。默認音頻流格式為WAV（16KHz或8kHz，16位，單聲道PCM）。除了WAV/PCM外，還可使用GStreamer支持下列壓縮輸入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何（適用于媒體格式未知的情況）。提示上傳訓練和測試數據時，.zip文件大小不能超過2GB。如果需要更多數據來進行訓練，請將其劃分為多個.zip文件并分別上傳。浙江信息化語音服務

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