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    创建租户模型租户模型（包含Microsoft365数据的自定义语音）是Microsoft365企业客户可选择加入的一种服务，它根据组织的Microsoft365数据自动生成自定义语音识别模型。此模型针对技术术语、行话和人名进行了优化，所有这些都以安全且合规的方式进行。重要如果组织使用租户模型服务进行了注册，语音服务可能会访问组织的语言模型。此模型是通过组织中的任何人都可查看的Microsoft365公共电子邮件和文档生成的。组织的管理员可以通过管理门户在组织范围内启用或禁用语言模型。在本教程中，你将了解如何执行以下操作：通过Microsoft365管理中心注册租户模型获取语音订阅密钥创建租户模型部署租户模型配合使用租户模型和语音SDK注册租户模型服务部署租户模型之前，需注册租户模型服务。注册在Microsoft365管理中心完成，只能由你的管理员执行。登录Microsoft365管理中心。在左窗格中，选择“设置”，然后从嵌套菜单中选择“设置”，然后从主窗口中选择“Azure语音服务”。选中“允许组织范围内的语言模型”复选框，然后选择“保存更改”。若要关闭租户模型实例，请执行以下操作：重复前面的步骤1和2。“允许组织范围内的语言模型”复选框，然后选择“保存更改”。

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    请确保将其保持在适当的文件大小内。另外，每个训练文件不能超过60秒，否则将出错。若要解决字词删除或替换等问题。需要提供大量的数据来改善识别能力。通常，我们建议为大约1到20小时的音频提供逐字对照的听录。不过，即使是短至30分钟的音频，也可以帮助改善识别结果。应在单个纯文本文件中包含所有WAV文件的听录。听录文件的每一行应包含一个音频文件的名称，后接相应的听录。文件名和听录应以制表符(\t)分隔。听录应编码为UTF-8字节顺序标记(BOM)。听录内容应经过文本规范化，以便可由系统处理。但是，将数据上传到SpeechStudio之前，必须完成一些重要的规范化操作。有关在准备听录内容时可用的适当语言，请参阅如何创建人为标记的听录内容收集音频文件和相应的听录内容后，请先将其打包成单个.zip文件，然后再上传到SpeechStudio。下面是一个示例数据集，其中包含三个音频文件和一个人为标记的听录文件。有关语音服务订阅的建议区域列表，请参阅设置Azure帐户。在这些区域之一中设置语音服务订阅将减少训练模型所需的时间。在这些区域中，训练每日可以处理大约10小时的音频，而在其他区域中，每日只能处理1小时。如果无法在一周内完成模型训练。

     上海电子类语音服务供应在带有于训练的硬件的区域中，语音服务将使用多20小时的音频进行训练。

    传统语音合成系统利用了文本相关数据积累了大量的domainknowledge，因此可以获得较稳定的合成结果；而没有利用该domainknowledge的End2End语音合成系统，在合成稳定性方面就不如传统语音合成系统。近年来，有一些研究工作就是基于标注发音的文本数据针对多音字发音消歧方面进行优化，也有些研究工作针对传统语音合成系统中的停顿预测进行优化。传统系统可以轻易的利用这样的研究成果，而End2End系统没有利用到这样的工作。在KAN-TTS中，我们利用了海量文本相关数据构建了高稳定性的domainknowledge分析模块。例如，在多音字消歧模块中，我们利用了包含多音字的上百万文本/发音数据训练得到多音字消歧模型，从而获得更准确的发音。如果像End2end系统那样完全基于语音数据进行训练，光是包含多音字的数据就需要上千小时，这对于常规数据在几小时到几十小时的语音合成领域而言，是不可接受的。

    什么是语音服务？语音服务在单个Azure订阅中统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。使用语音CLI、语音SDK、语音设备SDK、SpeechStudio或RESTAPI可以轻松在应用程序、工具和设备中启用语音。以下功能是语音服务的一部分。请使用下表中的链接详细了解每项功能的常见用例或浏览API参考信息。语音转文本可将音频流或本地文件实时转录或翻译为文本，应用程序、工具或设备可以使用或显示这些文本。结合语言理解(LUIS)使用语音转文本可以从听录的语音中派生用户意向，以及处理语音命令。批量语音转文本支持对AzureBlob存储中存储的大量语音音频数据进行异步语音到文本转录。除了将语音音频转换为文本，批量语音转文本还允许进行分割聚类和情感分析。多设备对话-在对话中连接多个设备或客户端以发送基于语音或文本的消息，并轻松支持听录和翻译。对话听录-启用实时语音识别、说话人识别和分割聚类。它非常适合用于听录能够区分说话人的面对面会谈场景。创建自定义语音识别模型-如果使用语音转文本在独特的环境中进行识别和听录，则可以创建并训练自定义的声学、语言和发音模型，以解决环境干扰或行业特定的词汇。文本转语音可使用语音合成标记语言。

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    确定针对设备用户信息的设备列表。示例性地，可以得到针对酒店a的设备列表。由此，该设备列表能够被用来对特定用户所对应的某个特定区域内的物联网受控设备进行语音控制。在本实施例的一个示例中，物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至语音服务端，以在语音服务端构建至少一个设备列表。在本实施例的另一示例中，物联网主控设备可以将设备用户信息、设备区域配置信息和相应的各个物联网受控设备信息发送至物联网运营端，以在物联网运营端构建至少一个设备列表。根据本发明实施例的物联网设备语音控制方法的一示例的流程。在步骤510中，用户配置受控区域。示例性地，用户可以在带屏音箱或app上配置受控的区域信息，如：“客厅”、“卧室”等。在步骤520中，说话人可以向音箱发出语音指令。在步骤530中，音箱可以向智能语音平台上传用户音频，同时附带上用户之前设置好的区域信息。在步骤540中，智能语音平台音频请求后,向iot智能设备平台发送获取特定用户的所有可控设备列表的请求，并附带用户信息(token)。在步骤550中，智能语音平台根据之前语音指令对应的区域信息，对获取的设备列表进行过滤。通过语音服务控制请求中的目标设备区域配置信息从该设备列表中确定对应区域的受控设备信息。上海电子类语音服务供应

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    以使得中控设备来对目标物联网受控设备进行控制。本发明一实施例的物联网设备语音控制方法的信号流程，其涉及在说话人、物联网主控设备10、物联网受控设备20和语音服务端30之间的信号交互过程。具体地，在步骤201中，说话人对着物联网主控设备10说话。在步骤202中，在物联网主控设备10收到语音消息之后，可以根据语音消息、目标设备用户信息和目标设备区域配置信息来确定语音控制请求。这里，目标设备用户信息和目标设备区域配置信息可以是在物联网主控设备中被预先配置的(例如，由用户预先配置的)。在步骤203中，物联网主控设备10将语音控制请求发送至语音服务端30。在步骤2041，语音服务端30可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息。例如，可以确定语音消息所对应的语音控制意图信息是“关灯”。在步骤2042，语音服务端30可以确定目标受控设备信息。具体地，语音服务端30可以通过结合中所描述的操作来实现对目标设备区域所对应的目标受控设备信息。在步骤205中，语音服务端30可以根据语音控制意图信息，对目标受控设备信息所对应的目标物联网受控设备进行操控。示例性地，语音服务端30可以发送操控指令(例如，关灯指令)至物联网受控设备20。辽宁未来语音服务有什么