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華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來自:百科。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo),創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí),需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設(shè)置中定義,可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索,用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來自:專題
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使用深度學(xué)習(xí)算法,將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。支持中英雙語以及多種音色,可調(diào)節(jié)語調(diào),語速,音量。適用于智能客服,有聲閱讀,語音導(dǎo)航,智能教育等場(chǎng)景。 定制 語音識(shí)別 的應(yīng)用場(chǎng)景 定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景如表定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表1定制語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語來自:百科視頻搜索 基于對(duì)視頻的場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等分析,形成層次化的分類標(biāo)簽,支撐準(zhǔn)確高效的視頻搜索,提升搜索體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 多維度識(shí)別 綜合圖像、語音、文字、人臉等信息,標(biāo)簽識(shí)別更加準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提來自:百科
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多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自:專題
多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自:專題
時(shí)間:2020-09-07 10:09:17 語音交互 包括以下子服務(wù): 定制語音識(shí)別(ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語音識(shí)別能力,并可自定義語言模型。 定制語音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫(Real-time來自:百科
基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景的語音識(shí)別進(jìn)行優(yōu)化,識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。 · 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合學(xué)術(shù)界最新研究成果,為企業(yè)提供獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。 · 支持熱詞 針對(duì)專業(yè)詞匯,支持上傳至熱詞表,增加專業(yè)詞匯的識(shí)別準(zhǔn)確率。 · 可定制化 針對(duì)客戶的特定場(chǎng)景需求,定制垂直領(lǐng)域的語音識(shí)別模型,識(shí)別效果更精確。來自:專題
織,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的唇形、表情和動(dòng)作。通過算法驅(qū)動(dòng)人像模型,達(dá)到逼真的效果。 這款商品采用3D高仿真人像技術(shù),能夠模擬人臉肌肉組織,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的唇形、表情和動(dòng)作。通過算法驅(qū)動(dòng)人像模型,達(dá)到逼真的效果。 AI虛擬主播 AI虛擬形象技術(shù) 商品包括語音識(shí)別、語義理解、 語音合成 和虛擬形象驅(qū)動(dòng)等核來自:專題
語音轉(zhuǎn)文字 接口說明:實(shí)時(shí)語音識(shí)別接口基于Websocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)。分別提供了“流式一句話”、“實(shí)時(shí)語音識(shí)別連續(xù)模式”、“實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式”三種模式。 語音轉(zhuǎn)文字接口說明:實(shí)時(shí)語音識(shí)別接口基于Websocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)。分別提供了“流式一句話”、“實(shí)時(shí)語音識(shí)別連續(xù)模式”、“實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式”三種模式。來自:專題
華為云語音交互服務(wù),免費(fèi) 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語音有哪些功能? 實(shí)時(shí)語音識(shí)別 實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù),用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果,支持的語言包含中文普通話、方言,方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural來自:專題
深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、語音識(shí)別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來自:百科
Interface,應(yīng)用程序編程接口)將語音識(shí)別成文字或者將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語音等。 核心優(yōu)勢(shì):可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳二進(jìn)制數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對(duì)應(yīng)的文字,支持熱詞定制。 核心能力:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語料進(jìn)行優(yōu)化,語音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先;使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合來自:百科
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