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智能语音应解决语音接入通用性和开放性这个问题，例如其他企业需要用户通过语音访问其网站或者应用，那智能语音要提供一个通用性的指令来完成这个操作。
它是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）出版的开放式中文语音数据库。ST-CMDS：ST-CMDS是由一个AI数据公司冲浪科技发布的中文语音数据集，包含10万余条语音文件，大约100余小时的语音数据。
声学模型训练根据悬恋语音库的特征参数训练出声学模型参数，从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一般都会采用HMM进行声学模型建模。语言模型训练用来预测哪个词序列正确的可能性更大。
"语音通话开发指导教程系列用于指导语音通话服务的开发者使用语音通话提供的代码样例进行业务开发。 本视频用于指导开发者进行语音通知应用的开发。"
该API属于APIHub22579服务，描述: 通过上传的语音识别,识别语音内容。支持上传完整的录音文件,录音文件时长不超过60秒。
目前有一些对低信噪比带噪语音进行语音增强的方法，可以显著地降低背景噪声，改进语音质量，但并不能提高语音的可懂度，甚至略有下降。 语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。
但考虑到语音发音时单词之间的静音区会有一个最小长度表示发音间的停顿，就是在小于阈值T3满足这样一个最小长度后才判断为该语音段结束，实际上相当于延长了语音尾音的长度，如图6-1-1中在语音波形图上标出语音的起止点分别为A和F+(从图中看出终止点位置为F，而实际处理中延长到F+)。
技术前沿神经网络RNN、LSTM、BiLSTM、FNN、DFSMN、LCBLSTM，LFR-LCBLSTM等自适应技术i-vector、AEC等语言模型N-gram、word2vec等语音识别难点远场麦克风识别高噪音场景语音识别多人语音识别交谈背景语音识别非标准语音识别
http://jingyan.baidu.com/article/00a07f389d7d7c82d028dce4.html 我们现在上网越来越方便了，无论是移动还是联通的无线网络都已经覆盖了很多的地区
总图概览： DCASE2019 Challenge： 2019比赛项目简介 优点： 该网站不需要注册
（第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
该API属于MetaStudio服务，描述: 获取语音文件上传地址接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}/uploading-address-url"
该API属于MetaStudio服务，描述: 删除语音训练任务接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
该API属于MetaStudio服务，描述: 提交训练任务,执行该接口后,任务会进入审核状态,审核完成后会等待训练。接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
该API属于Moderation服务，描述: 分析并识别用户上传的语音内容是否有敏感内容(如色情、政治等),并将识别结果 返回给用户。接口URL: "/v2/{project_id}/moderation/voice"
语音播报：应用程序调用语音合成模块播报血糖值。
3 语音信号分析技术 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理[8]。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分桥的准确性和精确性。
根据播放内容，在下方“语音内容”文本框中填写音频内容。 3. 输入内容后单击下方的“确认标注”按钮完成标注。音频将被自动移动至“已标注”页签。 **图1** 语音内容音频标注 !
在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。
对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。 本课题的研究基本步骤如下： 1、语音信号的录制。 2、在MATLAB平台上读入语音信号。 3、绘制频谱图并回放原始语音信号。
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