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。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。浙江信息化语音服务

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。

河南语音服务特征语音服务控制台是怎么操作的？

则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本，来快速缩短训练时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件，我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。美国英语(en-US)英语音频的人为标记的听录必须以纯文本形式提供，使用ASCII字符。避免使用拉丁语-1或Unicode标点字符。从文字处理应用程序中复制文本或从网页中擦除数据时，常常会无意中添加这些字符。如果存在这些字符，请务必将其更新为相应的ASCII替代字符。美国英语的文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本，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：将缩写写成字词。将非标准数字字符串写成字词（例如会计术语）。应按照发音听录非字母字符或混合字母数字字符。不应编辑可以作为字词发音的缩写（例如，“radar”、“laser”、“RAM”或“NATO”）。将发音的缩写写成单独的字母，每个字母用单个空格分开。如果使用音频，请将数字听录为与音频匹配的字词（例如“101”可以读作“oneohone”或“onehundredandone”）。请避免将字符、单词或词组重复三次以上，例如“yeahyeahyeahyeah”。语音服务可能会删除具有此类重复的行。

并将该控制请求指令发送至物联网运营端40。这里，控制请求指令是符合针对物联网运营端40的通信协议的，例如所实现约定的通信协议。接着，在步骤309中，物联网运营端40发送操控指令至物联网受控设备20，以根据控制请求指令对目标物联网受控设备进行操控。根据本发明实施例的用于确定设备列表的过程。在步骤410中，确定与待配置设备列表的设备用户信息相对应的多个物联网受控设备信息。例如，在语音服务端配置有各个酒店(酒店a、酒店b)的物联网受控设备信息，当语音服务端针对酒店a的设备列表构建请求时，可以确定酒店a(即，设备用户信息)所对应的各个物联网受控设备信息。这里，可以从物联网受控设备服务厂商来得到设备用户信息相对应的物联网受控设备信息。在一些实施方式中，用户下的各个物联网受控设备，例如酒店a中的灯具和窗帘可能都会选用不同的品牌，此时可能需要多个物联网受控设备服务厂商授权，从而确定相应的设备列表。具体地，可以基于分别由各个设备厂商所提供的各个厂商信息接口，获取各个厂商物联网受控设备信息集。这里，厂商物联网受控设备信息集中包括与多个用户信息相对应的针对厂商设备类型的物联网受控设备信息。语音服务有哪些优点和缺点？

转发服务器跟原有系统完全解耦，原系统改造也很小，可以实现高可用。缺点是转发服务器起码有两台机器，也会增加接收方数据去重的复杂度。现在我们梳理一下，要实现一个支持百万级的语音聊天房间，整体的架构如下所示：1.用户创建房间。通过目录服务器创建，实际上是在数据库中增加一条set_id和room_id的映射记录。2.用户请求进入房间。通过目录服务器查询应该连到哪台语音服务器，具体的逻辑由负载均衡服务器实现。简单描述为：查询到room_id所在的set的所有语音服务器，根据负载情况和就近接入原则，选择几台语音服务器的ip和端口返回。3.用户进入房间。客户端连接语音服务器，语音服务器将进房请求透传给房间服务器，房间服务器记录房间架构信息，并定期同步给set内所有的语音服务器。4.对于小房间，通过set内转发语音实现。对于跨set的大房间，由多个房间服务器协同工作实现。房间服务器之间不需要互相通信，它们只要在set内按规则挑选一台语音服务器作为broker。Broker收到语音数据时，除了常规的set内转发外，还将数据发给转发服务器。转发服务器知道房间所在的set列表和每个set的broker，从而实现跨set转发。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。北京光纤数据语音服务有什么

特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量。浙江信息化语音服务

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。浙江信息化语音服务

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