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- 用深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上的例子 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科
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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(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(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、算法和應(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 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科
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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)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
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。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。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![]()
經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
化開發(fā)，讓我可以根據(jù)客戶的需求和場(chǎng)景進(jìn)行個(gè)性化的配置和優(yōu)化。 通過(guò)使用華為云通用AI解決方案，我為我的客戶提供了更高效、更智能、更安全的服務(wù)，并且節(jié)省了大量的開發(fā)時(shí)間和成本。我的客戶也非常滿意我的服務(wù)，并且給我?guī)?lái)了更多的訂單和推薦。 讓我舉一個(gè)具體的例子吧。有一次我為一家快遞公來(lái)自：百科![]()
華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時(shí)間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場(chǎng)景-垃圾分類，基于計(jì)算機(jī)視覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺(tái)和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問(wèn)題。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展來(lái)自：百科![]()
名公開授權(quán)的方式獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。錄音文件識(shí)別支持從 OBS 上采用授權(quán)的方式獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。 SIS服務(wù)接口支持從對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上采用臨時(shí)授權(quán)和匿名公開授權(quán)的方式獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。錄音文件識(shí)別支持從OBS上采用授權(quán)的方式獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。 了解更多 文字語(yǔ)音識(shí)別約束與限制來(lái)自：專題![]()
對(duì)時(shí)長(zhǎng)較短（1分鐘以內(nèi)）的語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，提供良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制 錄音文件識(shí)別 對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制 華為云 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)。來(lái)自：百科![]()
將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音，提供特定領(lǐng)域的 語(yǔ)音合成 。 定制語(yǔ)音識(shí)別 定制語(yǔ)音識(shí)別提供了 一句話識(shí)別 ，錄音文件識(shí)別功能。 一句話識(shí)別：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫來(lái)自：百科![]()
使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(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。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果來(lái)自：專題![]()
使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(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。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果來(lái)自：專題![]()
Speech， TTS ）：是一種將文本轉(zhuǎn)換成逼真語(yǔ)音的服務(wù)。 定制語(yǔ)音合成（Text To Speech Customization，TTSC）：依托華為先進(jìn)的語(yǔ)音技術(shù)，使用深度學(xué)習(xí)算法，將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。 華為云 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，來(lái)自：百科![]()
語(yǔ)言支持：支持中文普通話，含帶方言口音的普通話識(shí)別。 多語(yǔ)言格式支持：支持7種以上的輸入語(yǔ)音格式。 應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音搜索：搜索內(nèi)容直接以語(yǔ)音的方式輸入，讓搜索更加高效。支持各種場(chǎng)景下的語(yǔ)音搜索，比如地圖導(dǎo)航、網(wǎng)頁(yè)搜索等。 人機(jī)交互：通過(guò)語(yǔ)音喚醒、語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)，對(duì)終端設(shè)備發(fā)送語(yǔ)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)。來(lái)自：百科![]()
軟件開發(fā)小白在華為云的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)經(jīng)歷 作為計(jì)算機(jī)新人，我通過(guò)網(wǎng)上的相關(guān)平臺(tái)，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(xué)習(xí)的平臺(tái)和日常使用的工具，我也根據(jù)前輩提供方向進(jìn)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(píng)。因此我選擇了在華為云平臺(tái)上開啟我的學(xué)習(xí)和工作成長(zhǎng)之路。這里也是我工作起步的敲門磚。來(lái)自：百科![]()
將游戲娛樂(lè)中的語(yǔ)音聊天轉(zhuǎn)成文字消息，提升用戶閱讀效率和交互體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率高 支持熱詞 游戲中的專業(yè)詞匯，可以通過(guò)熱詞表，提高專業(yè)詞匯的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率 華為云 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)。來(lái)自：百科![]()
通用 表格識(shí)別 ：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，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)和報(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)的文字和所在行列位置信息，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)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。來(lái)自：專題
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