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  • 深度學習 語音合成 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習 語音合成 相關內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
    來自:百科
    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習 語音合成 更多內(nèi)容
  • 類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    語音合成 軟件選華為云語音合成服務 語音合成軟件選華為云語音合成服務 華為云語音合成服務提供在線語音合成能力,支持將文本信息實時轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲,支持多語言多音色語音在線合成。支持客戶的個性化語音定制化需求。 華為云語音合成服務提供在線語音合成能力,支持將文本信息實時轉(zhuǎn)化為近似
    來自:專題
    華為云計算 云知識 定制語音合成 定制語音合成 時間:2020-10-31 10:38:53 定制語音合成,是一種將文本轉(zhuǎn)換成逼真語音的服務。用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取語音合成結(jié)果,將用戶輸入的文字合成為音頻。通過音色選擇、自定義音量、語速,為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)音服務。
    來自:百科
    表2語音識別的應用場景 語音合成的應用場景 語音合成的應用場景如表語音合成的應用場景所示。 表3語音合成的應用場景 實時語音轉(zhuǎn)寫的應用場景 實時語音轉(zhuǎn)寫的應用場景如表實時語音轉(zhuǎn)寫的應用場景所示。 表4實時語音轉(zhuǎn)寫的應用場景 定制語音合成的應用場景 定制語音合成的應用場景如表定制語音合成的應用場景所示。
    來自:百科
    業(yè)務支出。 語音支持 支持中文普通話,含帶方言口音的普通話識別。 語音合成 語音合成將用戶輸入的文字合成為音頻。通過音色選擇、自定義音量、語速,為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)音服務。 TTS 優(yōu)勢 效果出眾 使用深度學習技術(shù)來合成逼真的人聲語音,合成速度快,語音自然流暢。 個性定制 能
    來自:百科
    低于1min的口述音頻轉(zhuǎn)換為文本。 語音合成(Text To Speech,TTS):是一種將文本轉(zhuǎn)換成逼真語音的服務。 定制語音合成(Text To Speech Customization,TTSC):依托華為先進的語音技術(shù),使用深度學習算法,將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。 華為云
    來自:百科
    好的可擴展性,支持熱詞定制。 產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別率:基于深度學習技術(shù),對特定領域場景的語音識別進行優(yōu)化,識別率達到業(yè)界領先。 穩(wěn)定可靠:成功應用于各類場景,基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐,經(jīng)受過復雜場景考驗。 語音合成 語音合成支持多種音色,可調(diào)節(jié)語調(diào),語速,音量。 產(chǎn)品優(yōu)勢 多語種
    來自:專題
    請參見價格計算器。 套餐包計費 定制語音合成套餐包按照不同次數(shù)分為不同價格的套餐包,每一百字計一次。計費價格參見價格計算器。 需要注意當購買套餐包后,會優(yōu)先扣除套餐包的用量,不會優(yōu)先扣除免費用量。 語音合成 TTS 語音合成服務提供在線語音合成能力,支持將文本信息實時轉(zhuǎn)化為近似的
    來自:百科
    實時語音識別 、錄音文件識別常見問題解答 實時語音識別服務支持哪些語言? 錄音文件識別、語音合成支持中文普通話。 一句話識別 和實時語音識別支持中文普通話,帶方言口音的普通話和方言(四川話、粵語和上海話)。 語音合成后輸出的音頻格式是什么? 語音合成后返回一組Base64編碼格式的語音數(shù)據(jù),用戶需要用編程語言
    來自:專題
    云知識 語音交互 服務的優(yōu)勢 語音交互服務的優(yōu)勢 時間:2020-09-07 14:15:12 定制語音合成(TTS Customization),依托華為先進的語音技術(shù),使用深度學習算法,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,語音導航,智能教育等場景。
    來自:百科
    軟件開發(fā)小白在華為云的學習成長經(jīng)歷 作為計算機新人,我通過網(wǎng)上的相關平臺,篩選很多開發(fā)者高頻使用的工具。前輩也同步推薦給我很多學習的平臺和日常使用的工具,我也根據(jù)前輩提供方向進行探索,華為云提供了豐富的開發(fā)者生態(tài),而且口碑在開發(fā)圈內(nèi)得到了一致好評。因此我選擇了在華為云平臺上開啟我的學習和工作成長之路。這里也是我工作起步的敲門磚。
    來自:百科
    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。 一句話識別-智能語音服務產(chǎn)品優(yōu)勢 · 高識別率 基于深度學習技術(shù),對特定領域場景的語音識別進行優(yōu)化,識別率達到業(yè)界領先。 · 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合學術(shù)界最新研究成果,為企業(yè)提供獨特競爭力優(yōu)勢。
    來自:專題
    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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