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- wb c語言文本 內(nèi)容精選 換一換
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將口述音頻、普通話或者帶有一定方言的語音文件識別成可編輯的文本，同時也支持通過 語音合成 功能將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語音等提升用戶體驗。適用場景如語音客服質(zhì)檢、會議記錄、語音短消息、有聲讀物、電話回訪等。 智能語音服務(wù)支持哪些語言？ · 錄音文件識別、語音合成支持中文普通話。 · 一句話來自：專題NET Core 2.0): C#語言2.0版本。 C#(.NET Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運行時。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 name 否來自：百科
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目前 OCR 提供的SDK有Java、Python、Node.js、PHP、C++、Go、.NET版本。具體請參考文字識別服務(wù)《SDK參考》手冊，該手冊詳細介紹了SDK支持的版本及使用方法。 如果想用其他編程語言調(diào)用OCR API服務(wù)，可以使用Token鑒權(quán)方式，實現(xiàn)接口調(diào)用。具體請來自：專題https://{Endpoint}/v1/cloudimages/tags { "image_id": "62a15f6c-9197-44d2-89c7-708981c1bec1", "tag": "aaaa.1111" } 使用image_tag標簽數(shù)據(jù)格式，增加或修改標簽。 PUT來自：百科
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Node.js、PHP、C++、Go、.NET版本。具體請參考文字識別服務(wù)《SDK參考》手冊，該手冊詳細介紹了SDK支持的版本及使用方法。 表格文字識別必看文檔 什么是文字識別 OCR以開放API的方式提供給用戶，用戶使用Python、Java等編程語言調(diào)用OCR服務(wù)API將圖片來自：專題![]()
NET Core 2.0): C#語言2.0版本。 C#(.NET Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運行時。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 枚舉值： Java8來自：百科![]()
NET Core 2.0): C#語言2.0版本。 C#(.NET Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運行時。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 枚舉值： Java8來自：百科![]()
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SON格式返回給用戶。返回結(jié)果包含兩類：純文本區(qū)（text）和表格區(qū)（table），并返回表格結(jié)構(gòu)（row, column）和文本信息。 該接口可以識別表格圖片中的文字內(nèi)容，并將識別結(jié)果以JSON格式返回給用戶。返回結(jié)果包含兩類：純文本區(qū)（text）和表格區(qū)（table），并返回表格結(jié)構(gòu)（row來自：專題![]()
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定制 語音識別 ，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力，并可自定義語言模型?？筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 應(yīng)用場景： 語音客服質(zhì)檢 識別客服、客戶的語音，轉(zhuǎn)換為文本。進一步通過文本檢索，檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息 優(yōu)勢 識別準確 識別準確率高來自：百科![]()
NET Core 2.0): C#語言2.0版本。 C#(.NET Core 2.1): C#語言2.1版本。 C#(.NET Core 3.1): C#語言3.1版本。 Custom: 自定義運行時。 PHP7.3: Php語言7.3版本。 http: HTTP函數(shù)。 枚舉值： Java8來自：百科![]()
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支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓(xùn)練多語言適配，語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然 數(shù)字人形象更真實、更自然 AI重打光，人臉與背景融合度高，圖像更真實 走動/側(cè)身/持物/實景等復(fù)雜場景建模，動作更自然來自：專題![]()
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ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種AI項目，如計算機視覺、自然語言處理、音視頻分析等；同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、團隊標來自：百科
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