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課程目標 掌握語音處理理論和應用,具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經網絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話(Voice C來自:百科來自:百科
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來自:專題可在短時間內完成海量計算;Pi1實例整型計算時延低,可支持35路高清視頻解碼與實時AI推理 優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數據在神經網絡間傳輸 100GB IB網絡 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬,2us超低時延 內置加速框架 一鍵式部署,分鐘級實例發(fā)放,聚焦核心業(yè)務來自:百科
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將教你從0到1通關 圖像識別 ??!幫你實現當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經網絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼,直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】來自:百科好的了解人工智能的相關內容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的語音識別神經網絡,并且熟悉整個處理流程,包括數據預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用來自:百科違規(guī)或者關鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質量分析VQA 視頻質量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經網絡算法識別視頻畫面質量,將視頻畫面的質量進行歸類,從而過濾出清晰的高質量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character來自:百科定制化服務:可定制特定垂直領域的語言層模型,可識別更多專有詞匯和行業(yè)術語,進一步提高識別準確率。 一句話識別 可以實現1分鐘以內音頻到文字的轉換。對于用戶上傳的二進制音頻格式數據,系統(tǒng)經過處理,生成語音對應的文字,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 產品優(yōu)勢 前沿技術:使來自:專題