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- 深度學(xué)習(xí) 語(yǔ)音去噪 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 語(yǔ)音去噪 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 語(yǔ)音去噪 更多內(nèi)容
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 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(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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，并且在某些問來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
Networks，簡(jiǎn)稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快 把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快：把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式來(lái)自：專題![]()
語(yǔ)音合成軟件選華為云語(yǔ)音合成服務(wù) 語(yǔ)音合成軟件選華為云語(yǔ)音合成服務(wù) 華為云語(yǔ)音合成服務(wù)提供在線語(yǔ)音合成能力，支持將文本信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲，支持多語(yǔ)言多音色語(yǔ)音在線合成。支持客戶的個(gè)性化語(yǔ)音定制化需求。 華為云語(yǔ)音合成服務(wù)提供在線語(yǔ)音合成能力，支持將文本信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為近似來(lái)自：專題![]()
線上購(gòu)票：線上購(gòu)票網(wǎng)站在用戶下單前要求輸入語(yǔ)音驗(yàn)證碼，可以防刷單。 語(yǔ)音通話 VoiceCall 語(yǔ)音通話（Voice Call），以云服務(wù)的方式提供語(yǔ)音通信能力，支持語(yǔ)音回呼、語(yǔ)音驗(yàn)證碼、語(yǔ)音通知。方便快捷，撥通率高；安全可靠，防盜取，防攻擊；性能穩(wěn)定，支持大容量、高并發(fā) 立即使用幫助文檔1對(duì)1咨詢來(lái)自：百科![]()
Networks，簡(jiǎn)稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快：把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式：支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：專題![]()
用戶通過調(diào)用API接口，將語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本，然后返回JSON格式的識(shí)別結(jié)果，用戶需要通過編碼將識(shí)別結(jié)果對(duì)接到業(yè)務(wù)系統(tǒng)或保存為TXT、Excel等格式。 立即前往 文字語(yǔ)音識(shí)別有哪些優(yōu)點(diǎn)？ 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升來(lái)自：專題![]()
話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。 語(yǔ)音識(shí)別有哪些優(yōu)勢(shì)？ 識(shí)別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快：把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專題![]()
了解更多 什么是語(yǔ)音交互服務(wù) 語(yǔ)音交互服務(wù)是一種人機(jī)交互方式，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取語(yǔ)音交互結(jié)果。例如用戶通過語(yǔ)音識(shí)別功能，將口述音頻或者語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本 語(yǔ)音交互服務(wù)是一種人機(jī)交互方式，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取語(yǔ)音交互結(jié)果。例如用戶通過語(yǔ)音識(shí)別功能，將口述音頻或者語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本來(lái)自：專題![]()
事件提醒，告警通知，快遞通知等。 語(yǔ)音驗(yàn)證碼 SP調(diào)用語(yǔ)音驗(yàn)證碼API，語(yǔ)音通話平臺(tái)發(fā)起呼叫，給用戶播放語(yǔ)音驗(yàn)證碼。 APP/網(wǎng)頁(yè)登錄，支付驗(yàn)證，動(dòng)態(tài)驗(yàn)證碼等。 語(yǔ)音通話 VoiceCall 語(yǔ)音通話（Voice Call），以云服務(wù)的方式提供語(yǔ)音通信能力，支持語(yǔ)音回呼、語(yǔ)音驗(yàn)證碼、語(yǔ)音通知。方便快捷來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音交互服務(wù)包括哪些語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)？ 語(yǔ)音交互服務(wù)包括哪些語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)？ 時(shí)間：2020-06-09 18:08:43 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音合成 語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫 語(yǔ)音交互服務(wù)（Speech Interaction Service，簡(jiǎn)稱SIS）是一種人機(jī)交互方式，以開放API（Application來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音合成語(yǔ)音識(shí)別收費(fèi)方式介紹 語(yǔ)音合成語(yǔ)音識(shí)別收費(fèi)方式介紹 時(shí)間：2020-06-09 18:43:38 語(yǔ)音合成 定制語(yǔ)音識(shí)別 定制語(yǔ)音識(shí)別為按需計(jì)費(fèi)后服務(wù)，賬單出賬時(shí)間通常在計(jì)費(fèi)周期結(jié)束一小時(shí)后或者第二天，具體出賬時(shí)間以系統(tǒng)為準(zhǔn)。 一句話識(shí)別 ： 按需計(jì)費(fèi)來(lái)自：百科
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