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- 深度學(xué)習(xí)音頻去噪 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(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)員來自：百科
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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 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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。來自：百科從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來自：百科
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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，并且在某些問來自：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)來自：百科![]()
700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、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章來自：百科![]()
版權(quán)保護(hù)：您可以為視頻添加自己獨(dú)有的logo等標(biāo)識(shí)水印，以宣示該視頻的版權(quán)所屬。 音視頻提?。褐С洲D(zhuǎn)碼提取音頻文件，主要適用于一些純音頻的場(chǎng)景，如電臺(tái)、音頻APP等。 禁用音頻：同時(shí)也支持輸出無音頻的視頻文件，主要適用于需要禁用原音頻的場(chǎng)景。 在標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)碼場(chǎng)景中，您可以通過使用系統(tǒng)默認(rèn)的轉(zhuǎn)碼模板，對(duì) OBS 桶內(nèi)的來自：專題![]()
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 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)別模式來自：百科![]()
話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。 語音識(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)來自：專題![]()
可使用“分貝儀”應(yīng)用來測(cè)試錄音環(huán)境的底噪，建議底噪低于0dB。 同一批錄音必須使用同一套錄制設(shè)備和環(huán)境。 高品質(zhì) 錄音環(huán)境安靜，無回音、混響、噪聲，避免出現(xiàn)汽車鳴笛、他人說話、走動(dòng)等雜聲。 可使用“分貝儀”應(yīng)用來測(cè)試錄音環(huán)境的底噪，建議底噪低于0dB。 同一批錄音必須使用同一套錄制設(shè)備和環(huán)境。來自：專題![]()
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。來自：專題![]()
用戶通過調(diào)用API接口，將語音文件識(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)確率顯著提升來自：專題![]()
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：來自：專題![]()
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 識(shí)別速度快 華為云語音轉(zhuǎn)文字把語言模型，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)處領(lǐng)先地位 多種識(shí)別模式 華為云語音轉(zhuǎn)文字支持多種實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式一句話、連續(xù)和單句模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景來自：專題![]()
免費(fèi)體驗(yàn) 提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字精選推薦 免費(fèi)體驗(yàn)視頻音頻轉(zhuǎn)文字 一句話識(shí)別_智能語音_語音服務(wù) 語音識(shí)別python_文字語音識(shí)別_電腦語音識(shí)別輸入法 提取圖片文字_圖片轉(zhuǎn)word文字_圖片文字提取 文字轉(zhuǎn)語音_在線文字轉(zhuǎn)換語音_免費(fèi)文字轉(zhuǎn)換成語音 手寫識(shí)別api_圖像識(shí)別api_識(shí)別圖片文字api來自：專題![]()
云知識(shí) 短語音識(shí)別 短語音識(shí)別 時(shí)間：2020-11-16 11:10:44 短語音識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識(shí)別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機(jī)交互等語音交互識(shí)別場(chǎng)景。 產(chǎn)品特性 效果出眾：使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語音識(shí)別準(zhǔn)確率超過95%，在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。來自：百科![]()
語音搜索：搜索內(nèi)容直接以語音的方式輸入，讓搜索更加高效。支持各種場(chǎng)景下的語音搜索，比如地圖導(dǎo)航、網(wǎng)頁搜索等。 人機(jī)交互：通過語音喚醒、語音識(shí)別服務(wù)，對(duì)終端設(shè)備發(fā)送語音命令，對(duì)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)操作，提升人機(jī)交互體驗(yàn)。 ASR優(yōu)勢(shì)： 效果出眾：使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語音識(shí)別準(zhǔn)確率超過95%。 廣泛支持：支持中來自：百科![]()
云知識(shí) 定制語音識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景 定制語音識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-24 17:33:40 定制語音識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識(shí)別能力，并可自定義語言模型?？筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 應(yīng)用場(chǎng)景： 語音客服質(zhì)檢 識(shí)別客服、客戶的來自：百科
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