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創(chuàng)建離線(xiàn)全量key分析任務(wù) - CreateOfflineKeyAnalysis 功能介紹 創(chuàng)建離線(xiàn)全量key分析任務(wù)。離線(xiàn)全量key分析用于分析實(shí)例指定節(jié)點(diǎn)備份文件中的TOP100大key，每種數(shù)據(jù)類(lèi)型前綴數(shù)量TOP50的key和每種數(shù)據(jù)類(lèi)型key的內(nèi)存占用和數(shù)量的分布情況。
使用離線(xiàn)構(gòu)建新建屏幕 對(duì)于離線(xiàn)開(kāi)發(fā)屏幕的場(chǎng)景，可以使用“導(dǎo)入屏幕”將開(kāi)發(fā)好的離線(xiàn)屏幕上傳到業(yè)務(wù)可視化平臺(tái)。導(dǎo)入屏幕后，屏幕關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)如卡片、頁(yè)面布局以及消息聯(lián)動(dòng)配置等也會(huì)一并導(dǎo)入。 可以給不同區(qū)域的租戶(hù)、同一區(qū)域的不同租戶(hù)進(jìn)行導(dǎo)入使用。
麻煩分析一下流程日志，具體是因?yàn)槭裁磳?dǎo)致的語(yǔ)音識(shí)別失敗
對(duì)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)感興趣的人 結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成的原理，通過(guò)華為云SIS服務(wù)實(shí)現(xiàn)自己的語(yǔ)音交互 提升Python程序設(shè)計(jì)能力，語(yǔ)音處理基礎(chǔ)能力 使用語(yǔ)音交互服務(wù)實(shí)現(xiàn)AI語(yǔ)音交互能力，提升自身編碼能力 語(yǔ)音處理技術(shù) 智能語(yǔ)音識(shí)別計(jì)算器 華為云EI-語(yǔ)音交互API服務(wù)介紹 了解語(yǔ)音處理技術(shù)基本原理
（第3版）[M].清華大學(xué)出版社，2019. [2]柳若邊.深度學(xué)習(xí):語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)實(shí)踐[M].清華大學(xué)出版社，2019.
除了提升效率之外，更主要的是語(yǔ)音識(shí)別的場(chǎng)景中，翻譯的第一個(gè)字的語(yǔ)義可能并不是第一個(gè)聲音產(chǎn)生的，比如英文和中文的語(yǔ)序不一樣。使用注意力就可以解決這個(gè)問(wèn)題。 Spell 有了c向量之后，下面就可以進(jìn)入到解碼環(huán)節(jié)。
單擊“任務(wù)名稱(chēng)”，或單擊操作欄的，在左側(cè)“報(bào)告列表”中選擇需要查看的離線(xiàn)報(bào)告，詳細(xì)參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參考表1。性能測(cè)試服務(wù)只為用戶(hù)保留1年內(nèi)的離線(xiàn)報(bào)告數(shù)據(jù)。您可以選擇下載離線(xiàn)報(bào)告（PDF格式）到本地進(jìn)行查看，同時(shí)支持導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)（CSV格式），可進(jìn)行二次加工。
圖2 選擇問(wèn)題待辦卡片進(jìn)入 在問(wèn)題詳情頁(yè)采集完成后，點(diǎn)擊反饋進(jìn)展保存生成“離線(xiàn)進(jìn)展反饋”記錄。 有網(wǎng)時(shí)進(jìn)行登錄。 待辦首頁(yè)選擇有“離線(xiàn)數(shù)據(jù)待提交”標(biāo)記的卡片提交已采集的離線(xiàn)進(jìn)展反饋。 圖3 離線(xiàn)數(shù)據(jù)待提交 也可在首頁(yè)點(diǎn)圖標(biāo)進(jìn)入離線(xiàn)列表提交問(wèn)題單進(jìn)展反饋。
圖3 首頁(yè)離線(xiàn)列表圖標(biāo) 父主題： 使用智能設(shè)備（記錄儀）離線(xiàn)模式
創(chuàng)建語(yǔ)音服務(wù)器2.1 使用語(yǔ)音服務(wù)登錄華為云官網(wǎng): cid:link_4選擇產(chǎn)品-人工智能-語(yǔ)音交互服務(wù)-一句話(huà)識(shí)別。 短語(yǔ)音識(shí)別地址: cid:link_2短語(yǔ)音識(shí)別是將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過(guò)API調(diào)用識(shí)別不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。
離線(xiàn)排隊(duì)圖元 離線(xiàn)排隊(duì)圖元功能支持查詢(xún)離線(xiàn)排隊(duì)，添加離線(xiàn)排隊(duì)和刪除離線(xiàn)排隊(duì)的能力。 圖元展示 參數(shù)介紹 圖1 節(jié)點(diǎn)屬性 節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)：標(biāo)識(shí)節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)。 描述：節(jié)點(diǎn)的詳細(xì)說(shuō)明信息。 類(lèi)型：可選擇查詢(xún)離線(xiàn)排隊(duì)和刪除離線(xiàn)排隊(duì)兩種類(lèi)型。 客戶(hù)號(hào)碼：必填項(xiàng)，可通過(guò)變量賦值。
離線(xiàn)采集 圖5 離線(xiàn)任務(wù)詳情 圖6 離線(xiàn)條目詳情 圖7 離線(xiàn)條目提交完成后，任務(wù)狀態(tài)變更 在線(xiàn)提交 圖8 恢復(fù)在線(xiàn)，任務(wù)狀態(tài)變更，點(diǎn)擊在線(xiàn)提交 圖9 在線(xiàn)提交評(píng)審 父主題： 任務(wù)管理
OpenAI 開(kāi)源了它的多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng) Whisper，源代碼采用 MIT 許可證托管在 GitHub 上。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是科技巨頭軟件和服務(wù)的核心部分，Whisper 能將多種語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯到文本，并將其翻譯到英語(yǔ)。
算法購(gòu)買(mǎi)和安裝（離線(xiàn)） 購(gòu)買(mǎi)算法 申請(qǐng)License 安裝算法并加載License 父主題： 適用于SDC算法
摘要我們介紹了使用神經(jīng)模型的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題，強(qiáng)調(diào)了當(dāng)輸入和輸出序列的長(zhǎng)度不同時(shí)，訓(xùn)練和推理的CTC損失。我們討論了在推理過(guò)程中使用的beam搜索，以及如何使用圖Transformer網(wǎng)絡(luò)（Graph Transformer Network）在訓(xùn)練時(shí)對(duì)該過(guò)程進(jìn)行建模。
Speech Recognizer API Speech Recognizer API 提供了語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的功能，核心功能包括： 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)言模型支持 語(yǔ)音識(shí)別的動(dòng)態(tài)監(jiān)聽(tīng) 語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，使得它在智能設(shè)備和人機(jī)交互中不可或缺。
該API屬于APIHub22579服務(wù)，描述: 通過(guò)上傳的語(yǔ)音,識(shí)別語(yǔ)音內(nèi)容,并檢索垃圾分類(lèi)信息。
算法購(gòu)買(mǎi)和安裝（離線(xiàn)） 購(gòu)買(mǎi)算法 申請(qǐng)License 安裝算法并加載License 父主題： 適用于IVS1800/ITS800算法
創(chuàng)建語(yǔ)音服務(wù)器2.1 使用語(yǔ)音服務(wù)登錄華為云官網(wǎng): cid:link_4選擇產(chǎn)品-人工智能-語(yǔ)音交互服務(wù)-一句話(huà)識(shí)別。短語(yǔ)音識(shí)別地址: cid:link_2短語(yǔ)音識(shí)別是將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過(guò)API調(diào)用識(shí)別不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。
什么是自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）？ 自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition，簡(jiǎn)稱(chēng) ASR）是一種將人類(lèi)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)。其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)“聽(tīng)懂”人類(lèi)的語(yǔ)言，將語(yǔ)音信息準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為文字輸出。
