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- tensorflow 語(yǔ)音識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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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(jiàn)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(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)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(jiàn)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(lái)自：百科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(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)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)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來(lái)自：百科
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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(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開(kāi)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(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)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(lái)自：專題![]()
華為云 語(yǔ)音交互 服務(wù)，免費(fèi) 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語(yǔ)音有哪些功能？ 實(shí)時(shí) 語(yǔ)音識(shí)別 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)，用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，支持的語(yǔ)言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語(yǔ)和上海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural來(lái)自：專題![]()
客服，有聲閱讀，語(yǔ)音導(dǎo)航，智能教育等場(chǎng)景。 定制語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 定制語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景如表定制語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表1定制語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景如表語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表2語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音合成 的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景如表語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景所示。來(lái)自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景，若是多模型場(chǎng)景（例如含有多個(gè)模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來(lái)自：專題![]()
授權(quán)錄音文件引擎讀取用戶OBS桶權(quán)限，只有主帳號(hào)或者有Security Administrator權(quán)限的子帳號(hào)才可以授權(quán)。 免費(fèi)體驗(yàn) 提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字精選推薦 免費(fèi)體驗(yàn)視頻音頻轉(zhuǎn)文字 一句話識(shí)別 _智能語(yǔ)音_語(yǔ)音服務(wù) 語(yǔ)音識(shí)別python_文字語(yǔ)音識(shí)別_電腦語(yǔ)音識(shí)別輸入法 提取來(lái)自：專題![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)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(guò)程和方法。來(lái)自：百科![]()
· 華北-北京四，為推薦的區(qū)域，支持一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和熱詞等接口。 · 華東-上海一，推薦的區(qū)域，支持一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和熱詞等接口。 智能語(yǔ)音識(shí)別是強(qiáng)制綁定使用OBS進(jìn)行錄音文件存儲(chǔ)嗎？ 不是，只有錄音文件識(shí)別需要來(lái)自：專題![]()
時(shí)間：2020-09-07 10:09:17 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù)： 定制語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型。 定制語(yǔ)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(yǔ)音轉(zhuǎn)寫（Real-time來(lái)自：百科![]()
領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門用來(lái)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語(yǔ)言文字引擎面向語(yǔ)音及其他領(lǐng)域，提供一些語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來(lái)自：百科![]()
，約2周時(shí)間即可完成。 7、Q：一知AI智能外呼采用了哪些語(yǔ)音處理算法？語(yǔ)音識(shí)別率能達(dá)到多少？ A：一知智能AI語(yǔ)音智能主要采用了ASR、NLP、 TTS 三大核心技術(shù)。在電商、教育、反電詐領(lǐng)域，基于現(xiàn)有的語(yǔ)料包和模型包，一知智能科技的AI語(yǔ)音識(shí)別率能夠達(dá)到80%-85%的準(zhǔn)確率，再來(lái)自：云商店![]()
，實(shí)時(shí)語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 、語(yǔ)音合成、一句話識(shí)別等相關(guān)內(nèi)容 華為云實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別是款優(yōu)秀的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字服務(wù)，實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別（Real-time來(lái)自：專題![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來(lái)自：百科![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)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(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自：百科
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