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在線識別：使用云端引擎，更強的算力，識別率和魯棒性更高，缺點是必須依賴于網(wǎng)絡(luò)，時延較高。

離線識別：使用本地引擎，算力和模型大小有限，通常都基于具體的業(yè)務(wù)場景定制，語料覆蓋和泛化能力都是受限的，魯棒性肯定更差。優(yōu)點是不依賴于網(wǎng)絡(luò)，通常響應(yīng)速度很快。

基于具體業(yè)務(wù)應(yīng)用，推薦使用在線和離線混合識別，兩路并行識別，基于結(jié)果置信度和響應(yīng)時延綜合仲裁使用哪一路結(jié)果，達到最優(yōu)交互效果。

語音識別系統(tǒng)在本質(zhì)上來看就是一種模式識別系統(tǒng)，包含了特征爭取模式匹配參考模式庫等三個基本的單元。未知的語音在通過話筒變換成為電信號之后，會添加在識別系統(tǒng)的輸入端，首先會經(jīng)過預(yù)處理，然后再根據(jù)人的聲音特點建立語音模型，對于輸入的語音信號進行相應(yīng)的分析，并且抽取需要的特點，在這個基礎(chǔ)之上建立出語音識別所需要的模板。計算機在識別的過程當中，需要根據(jù)語音識別的模型將，這當中存放的語音模板和輸入的語音信號的相應(yīng)特點進行比較，然后再根據(jù)一定的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的和輸入語音匹配的模板之后，再根據(jù)模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結(jié)果。由此可見，這種最優(yōu)的結(jié)果與特征的選擇、語音模型的好壞、模板的準確度都有著直接的關(guān)系。

不是，只有錄音文件識別需要使用OBS服務(wù)，語音交互服務(wù)對用戶存儲在OBS的數(shù)據(jù)，具有只讀權(quán)限，沒有修改和刪除的權(quán)限。所以用戶是否刪除上傳至OBS服務(wù)的數(shù)據(jù)，需要用戶根據(jù)自己的obs桶的使用情況或者容量大小確認，并在OBS服務(wù)上執(zhí)行。

問題現(xiàn)象：調(diào)用語音識別接口，識別結(jié)果同真實結(jié)果差別很大，或者服務(wù)端報音頻格式錯誤。

解決方案：

檢查音頻采樣率是否符合。

對于裸音頻，可采用toolsoft Audio player等工具進行試聽，通過設(shè)置不同的采樣率，播放正常的即為音頻正常采樣率。

如果檢查參數(shù)“property”是否與采樣率一致，如“chinese_8k_common”， 8k即采樣率。

音頻轉(zhuǎn)寫時長受音頻時長和排隊任務(wù)數(shù)量影響。如果轉(zhuǎn)寫耗時比理論時延長，大概率表示當前時間段出現(xiàn)轉(zhuǎn)寫高峰，請耐心等待，我們承諾最大轉(zhuǎn)寫時長不超過6小時。

流程在進行語音識別交互時，對話流程提供了默認的錯誤次數(shù)控制，具體處理機制為：

1、IVR識別超時，則記錄一次timeout。

2、IVR識別錯誤以及意圖模板拒識則記錄一次 nomatch。

3、OIAP會進行次數(shù)累加，超時和拒識是重疊計數(shù)的，累計達到三次，則默認會記錄成error3的條件。

以上固定的規(guī)則，只能滿足同一識別場景，超時與拒識一起計數(shù)，且到三次即停止。

但是當需求要求超時次數(shù)與拒識分開計數(shù)時、或者多次識別共同計數(shù)、或者其他的錯誤場景也累計到此錯誤、甚至錯誤次數(shù)不止三次等等，上述規(guī)則則不能滿足了。

當默認的規(guī)則不滿足需求要求時，可以使用業(yè)務(wù)計數(shù)規(guī)則：

使用業(yè)務(wù)接口調(diào)用圖元，自定義計數(shù)變量，可使用GLOBAL級別或者FLOW級別，分別可以用于不同計數(shù)場景；當識別超時，或者拒識可設(shè)置不同的分支，分別連接到次數(shù)累加圖元：

根據(jù)錯誤次數(shù)變量來決定走什么樣的分支，比如播放錯誤提示，或者直接返回重新播放提示音等等。

1、口音混雜，例如英式和美式混雜。

2、語音質(zhì)量差，例如網(wǎng)絡(luò)丟包抖動造成接收到的語音質(zhì)量低。

一般由于格式不匹配造成的。請按照以下情況進行排查。

1. 請確保音頻格式和請求格式參數(shù)保持一致，音頻采樣率和選擇“property”參數(shù)中采樣率保持一致。

2. 請確保音頻位寬為16bit，目前僅支持16bit位寬的音頻，如果低于該位寬的音頻，則無法正常識別。