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- 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云 語音交互 服務(wù)，免費(fèi) 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語音有哪些功能？ 實(shí)時(shí) 語音識別 實(shí)時(shí)語音識別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語音識別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Netw來自：專題種方式是語言，而想要和機(jī)器進(jìn)行這樣的交流就一定會(huì)運(yùn)用到語音信號處理，完整的交流過程會(huì)包括語音識別，語言理解，語言生成以及 語音合成 。本課程就語音處理的理論及應(yīng)用做了介紹，介紹了大量具體的語音識別與語音合成的模型，不同模型各有特點(diǎn)，適應(yīng)于不同的應(yīng)用場景，實(shí)際中應(yīng)注意合理選用。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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的音頻，如果低于該位寬的音頻，則無法正常識別。 語音識別相關(guān)文檔下載 語音識別 最新動(dòng)態(tài) 立即下載 語音識別 產(chǎn)品介紹 立即下載 語音識別 快速入門 立即下載 語音識別 SDK參考 立即下載 語音識別 API參考 立即下載 語音識別 常見問題 立即下載來自：專題華為云 語音轉(zhuǎn)文字 華為云實(shí)時(shí)語音識別是款優(yōu)秀的語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)，實(shí)時(shí)語音識別（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)文本生成等場景。 華為云語音轉(zhuǎn)文字產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高 華為云語音轉(zhuǎn)文字采用最新一代語音識別技術(shù)，基于D來自：專題
- 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。來自：百科![]()
次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 語音合成語音識別收費(fèi)方式介紹 語音合成語音識別收費(fèi)方式介紹 時(shí)間：2020-06-09 18:43:38 語音合成 定制語音識別 定制語音識別為按需計(jì)費(fèi)后服務(wù)，賬單出賬時(shí)間通常在計(jì)費(fèi)周期結(jié)束一小時(shí)后或者第二天，具體出賬時(shí)間以系統(tǒng)為準(zhǔn)。 一句話識別 ： 按需計(jì)費(fèi)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 語音交互服務(wù)包括哪些語音識別服務(wù)？ 語音交互服務(wù)包括哪些語音識別服務(wù)？ 時(shí)間：2020-06-09 18:08:43 語音識別 語音合成 語音轉(zhuǎn)寫 語音交互服務(wù)（Speech Interaction Service，簡稱SIS）是一種人機(jī)交互方式，以開放API（Application來自：百科![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫，開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
是否支持aac格式的語音文件轉(zhuǎn)文字？ 一句話識別和錄音文件識別以及實(shí)時(shí)語音識別均可實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字，一句話識別支持aac格式，錄音文件識別和實(shí)時(shí)語音識別不支持aac格式。 錄音文件識別多久可以返回結(jié)果？ 音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長受音頻時(shí)長和排隊(duì)任務(wù)數(shù)量影響，音頻時(shí)長和理論返回時(shí)間可參見表 音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長參考表。如果轉(zhuǎn)寫耗時(shí)比理論時(shí)來自：專題![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科![]()
來自：百科![]()
時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來自：百科![]()
客服，有聲閱讀，語音導(dǎo)航，智能教育等場景。 定制語音識別的應(yīng)用場景 定制語音識別的應(yīng)用場景如表定制語音識別的應(yīng)用場景所示。 表1定制語音識別的應(yīng)用場景 語音識別的應(yīng)用場景 語音識別的應(yīng)用場景如表語音識別的應(yīng)用場景所示。 表2語音識別的應(yīng)用場景 語音合成的應(yīng)用場景 語音合成的應(yīng)用場景如表語音合成的應(yīng)用場景所示。來自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來自：百科![]()
算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來源。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。在請求中將參數(shù)“channel”的值修改成“MONO”或者直接去掉請求參數(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)長受音頻時(shí)長和排隊(duì)任務(wù)數(shù)量影響，音頻時(shí)長和理論返回時(shí)間可參見音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長參考表。如果轉(zhuǎn)寫耗來自：專題![]()
一句話識別-智能語音服務(wù) 短語音識別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識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)交互等語音交互識別場景。 短語音識別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識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)交互等語音交互識別場景。來自：專題![]()
，實(shí)時(shí)語音識別（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)文本生成等場景。本文為您介紹語音轉(zhuǎn)文字、語音合成、一句話識別等相關(guān)內(nèi)容 華為云實(shí)時(shí)語音識別是款優(yōu)秀的語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)，實(shí)時(shí)語音識別（Real-time來自：專題
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