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一句話識別 :可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應(yīng)的文字。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進(jìn)行識別,轉(zhuǎn)寫成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進(jìn)行優(yōu)化,識別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來自:百科開發(fā)體驗;快捷的多維時序洞察能力,開箱即用;IoT全場景分析能力一站式開發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開放接口,包括REST, JDBC,ODBC,與主流BI可視化工具無縫對接;支持主流語言SDK;與OC Studio深度集成,Studio可自動同步數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集;與AI平臺協(xié)同,提供AI模型訓(xùn)練及推理分析能力。來自:百科
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的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果,并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標(biāo)檢測模型的檢測結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識別方案。來自:百科
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