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- tensorflow語音識別 內(nèi)容精選 換一換
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GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(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)訪問策略；海量存儲，來自：百科ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題
- tensorflow語音識別 相關(guān)內(nèi)容
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14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過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)換過程中可以實現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來自：百科GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學(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來自：百科
- tensorflow語音識別 更多內(nèi)容
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模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。來自：百科![]()
來自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科![]()
ta和AI場景下，通用、可擴展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計算平臺，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計算框架接入，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來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時，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)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個模型文件）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，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來自：專題![]()
華為云 語音交互 服務(wù)，免費 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語音有哪些功能？ 實時 語音識別 實時語音識別服務(wù)，用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取實時語音識別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當前支持四川話、粵語和上海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確率高：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來自：專題![]()
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![]()
來自：專題![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。來自：百科![]()
· 華北-北京四，為推薦的區(qū)域，支持一句話識別、錄音文件識別、實時語音識別、語音合成和熱詞等接口。 · 華東-上海一，推薦的區(qū)域，支持一句話識別、錄音文件識別、實時語音識別、語音合成和熱詞等接口。 智能語音識別是強制綁定使用OBS進行錄音文件存儲嗎？ 不是，只有錄音文件識別需要來自：專題![]()
時間：2020-09-07 10:09:17 語音交互包括以下子服務(wù)： 定制語音識別（ASR Customization，ASRC）：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對特定領(lǐng)域（如快遞行業(yè)）優(yōu)化的語音識別能力，并可自定義語言模型。 定制語音識別包含一句話識別、錄音文件識別功能。支持熱詞定制。 實時語音轉(zhuǎn)寫（Real-time來自：百科![]()
領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門用來處理計算機視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域，提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來自：百科![]()
，約2周時間即可完成。 7、Q：一知AI智能外呼采用了哪些語音處理算法？語音識別率能達到多少？ A：一知智能AI語音智能主要采用了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)有的語料包和模型包，一知智能科技的AI語音識別率能夠達到80%-85%的準確率，再來自：云商店![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自：百科![]()
，實時語音識別（Real-time ASR），將連續(xù)的音頻流實時轉(zhuǎn)換成文本，語音識別更快?？蓱?yīng)用于直播實時字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。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 華為云實時語音識別是款優(yōu)秀的語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)，實時語音識別（Real-time來自：專題![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過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，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自：百科
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