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- tensorflow 語音識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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客服，有聲閱讀，語音導(dǎo)航，智能教育等場(chǎng)景。 定制 語音識(shí)別 的應(yīng)用場(chǎng)景 定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景如表定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表1定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景如表語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表2語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語音合成 的應(yīng)用場(chǎng)景 語音合成的應(yīng)用場(chǎng)景如表語音合成的應(yīng)用場(chǎng)景所示。來自：百科于聲道設(shè)置的原因，單身道的音頻按照雙聲道處理了。在請(qǐng)求中將參數(shù)“channel”的值修改成“MONO”或者直接去掉請(qǐng)求參數(shù)中的“channel”項(xiàng)。 錄音轉(zhuǎn)文字 多久可以返回結(jié)果？ 音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長(zhǎng)受音頻時(shí)長(zhǎng)和排隊(duì)任務(wù)數(shù)量影響，音頻時(shí)長(zhǎng)和理論返回時(shí)間可參見音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長(zhǎng)參考表。如果轉(zhuǎn)寫耗來自：專題
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GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來自：百科一句話識(shí)別 -智能語音服務(wù) 短語音識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識(shí)別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機(jī)交互等 語音交互 識(shí)別場(chǎng)景。 短語音識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識(shí)別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機(jī)交互等語音交互識(shí)別場(chǎng)景。來自：專題
- tensorflow 語音識(shí)別 更多內(nèi)容
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語音數(shù)據(jù)解碼轉(zhuǎn)換成音頻格式，播放后查看。 是否支持aac格式的語音文件轉(zhuǎn)文字？ 一句話識(shí)別和錄音文件識(shí)別以及實(shí)時(shí)語音識(shí)別均可實(shí)現(xiàn) 語音轉(zhuǎn)文字 ，一句話識(shí)別支持aac格式，錄音文件識(shí)別和實(shí)時(shí)語音識(shí)別不支持aac格式。 錄音文件識(shí)別多久可以返回結(jié)果？ 音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長(zhǎng)受音頻時(shí)長(zhǎng)和排隊(duì)任務(wù)數(shù)量影響，音頻時(shí)長(zhǎng)和理論返回時(shí)間可參見表來自：專題![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
來自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts來自：百科![]()
模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)來自：百科![]()
ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題![]()
開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4來自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-07 10:09:17 語音交互包括以下子服務(wù)： 定制語音識(shí)別（ASR Customization，ASRC）：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域（如快遞行業(yè)）優(yōu)化的語音識(shí)別能力，并可自定義語言模型。 定制語音識(shí)別包含一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫（Real-time來自：百科![]()
rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模來自：專題![]()
，實(shí)時(shí)語音識(shí)別（Real-time ASR），將連續(xù)的音頻流實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換成文本，語音識(shí)別更快?？蓱?yīng)用于直播實(shí)時(shí)字幕、會(huì)議實(shí)時(shí)記錄、即時(shí)文本生成等場(chǎng)景。本文為您介紹語音轉(zhuǎn)文字、語音合成、一句話識(shí)別等相關(guān)內(nèi)容 華為云實(shí)時(shí)語音識(shí)別是款優(yōu)秀的語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)，實(shí)時(shí)語音識(shí)別（Real-time來自：專題![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自：百科![]()
信息。 3、準(zhǔn)備好待識(shí)別的音頻文件。 該服務(wù)是一種人機(jī)交互方式，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）將語音識(shí)別成文字或者將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語音等。 核心優(yōu)勢(shì)：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上來自：百科![]()
從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征提取，模型訓(xùn)練，到上線發(fā)布，提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境，提升模型開發(fā)效率；支持各種主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理驗(yàn)證 提供模型云端運(yùn)行框架環(huán)境，用戶可以在線驗(yàn)證模型推理效果，無須從零準(zhǔn)備計(jì)算資源、搭建推理框架，來自：百科
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