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  • 深度學(xué)習(xí)同時(shí)搞圖像和語(yǔ)音么 內(nèi)容精選 換一換
  • 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用KerasTensorflow構(gòu)建DFCNN的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開(kāi)始語(yǔ)音識(shí)別操作 4.開(kāi)始語(yǔ)言模型操作
    來(lái)自:百科
    面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)
    來(lái)自:百科
  • 深度學(xué)習(xí)同時(shí)搞圖像和語(yǔ)音么 相關(guān)內(nèi)容
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則
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    算法應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云
    來(lái)自:百科
  • 深度學(xué)習(xí)同時(shí)搞圖像和語(yǔ)音么 更多內(nèi)容
  • LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??;池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對(duì)位置形變的敏感度,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)計(jì)算量;全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。
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    型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí):
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    華為云平臺(tái)搭建 第4章 AI智能銷(xiāo)量預(yù)測(cè) 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT,致力于提供極簡(jiǎn)接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)開(kāi)發(fā)、集成、托管、運(yùn)營(yíng)等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬(wàn)物互聯(lián)的場(chǎng)景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放
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    amespacedJob 相關(guān)推薦 WAF CDN DDoS高防可以一起使用嗎? 預(yù)付費(fèi)流量包:使用說(shuō)明 “CDN+WAF”聯(lián)動(dòng),提升網(wǎng)站防護(hù)能力訪問(wèn)速度:防護(hù)原理 因欠費(fèi)導(dǎo)致CDN服務(wù)不可用的情況排查 DDoS高防、WAFCDN可以一起使用嗎? 到期與欠費(fèi) 購(gòu)買(mǎi)了回源流量包是否還需要購(gòu)買(mǎi)公網(wǎng)流出流量包?
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    來(lái)自:專(zhuān)題
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    識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層次化標(biāo)簽庫(kù)完善,支持同時(shí)輸出通用標(biāo)簽與垂直領(lǐng)域細(xì)粒度標(biāo)簽,豐富標(biāo)簽應(yīng)用場(chǎng)景
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    應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音回呼 語(yǔ)音回呼,也叫雙向回呼,用戶使用語(yǔ)音回呼軟件呼叫另一方,語(yǔ)音通話平臺(tái)依次呼叫主被叫號(hào)碼,建立通話,實(shí)現(xiàn)主被叫號(hào)碼間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信。 企業(yè)客戶回訪,快遞派件,企業(yè)招聘等。 語(yǔ)音通知 SP調(diào)用語(yǔ)音通知API,語(yǔ)音通話平臺(tái)發(fā)起呼叫,給用戶播放自定義的語(yǔ)音文件或 TTS
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    充,使每個(gè)域名都能達(dá)到在不同地區(qū)不同運(yùn)營(yíng)商都有本地化節(jié)點(diǎn)覆蓋。 對(duì)于全部租用CDN的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言,由于受到各國(guó)政策網(wǎng)絡(luò)條件的限制,每家CDN廠商都有各自優(yōu)點(diǎn)一定的不足之處。根據(jù)客戶定制需求,依賴(lài)單一CDN系統(tǒng)服務(wù)用戶,未能達(dá)到請(qǐng)求內(nèi)容調(diào)度最佳服務(wù)效果,就需要進(jìn)行流量在多CDN件的調(diào)度與管理。
    來(lái)自:百科
    礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋,配合代碼講解課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割、 人臉識(shí)別 、 OCR 、視頻分析、自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別這八大熱門(mén)AI
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    通用 表格識(shí)別 :提取表格內(nèi)的文字所在行列位置信息,適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)報(bào)表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用表格識(shí)別提取表格內(nèi)的文字所在行列位置信息,適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)報(bào)表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。
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    件識(shí)別、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音合成熱詞等接口。 華東-上海一,推薦的區(qū)域,支持 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成熱詞等接口。 2、僅支持中文,文本不長(zhǎng)于500個(gè)中文字。 3、支持合成采樣率8kHz、16kHz。 語(yǔ)音合成軟件適用的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些? 語(yǔ)音導(dǎo)航 有聲讀物
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    產(chǎn)品功能 語(yǔ)音回呼功能 用戶Jack在瀏覽網(wǎng)站時(shí),通過(guò)應(yīng)用軟件呼叫客服人員,呼叫請(qǐng)求上報(bào)至語(yǔ)音通話平臺(tái)。語(yǔ)音通話平臺(tái)分別呼叫主叫Jack客服Sophia,使主叫被叫互相通話。 語(yǔ)音回呼能力可以應(yīng)用在以下場(chǎng)景。 在線打車(chē):司機(jī)接到客戶打車(chē)需求,一鍵撥通打車(chē)客戶,快速進(jìn)行溝通,隱藏真實(shí)號(hào)碼,防止信息泄露。
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理批量推理,也可以直接部署到端邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,
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    成、加載執(zhí)行等功能。 2、工具鏈主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)過(guò)程提供了輔助便利。 如圖所示,這些主要組成部分在軟件棧中功能作用相互依賴(lài),承載著數(shù)據(jù)流、計(jì)算流控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個(gè)層次一個(gè)輔助工具鏈。4個(gè)層次分別為L(zhǎng)3應(yīng)用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層L0計(jì)算資
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