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方案优势 高效性 仅需5秒的声音样本，即刻体验文本到语音的转换；仅需1分钟的训练素材，即可微调训练出声音相似度较高的语音克隆模型。 个性化 该项目可以根据用户的语音样本，生成个性化的语音克隆，并支持跨语言推理。
特点是操作比较简便，播放的语音通知是原音。 语音模板需要先通过语音模板管理页面提交模板并审核通过后才能使用，并获取对应的模板ID。调用语音通知API时携带模板ID和模板的变量值列表。特点是可以灵活配置参数，播放的语音通知是青年女声的电子音。 父主题： 放音文件及语音模板配置
语音合成结果响应 音频流数据 时间戳数据 父主题： 实时语音合成响应
父主题： 实时语音合成响应
语音回呼话单通知API 接口功能 用户通话结束后，语音通话平台通过此接口向SP推送通话的话单信息。短时间内有多个通话结束时语音通话平台会将话单合并推送，每条消息最多携带50个话单。
父主题： 实时语音合成响应
语音通知呼叫状态通知API 接口功能 语音通话平台通过此接口向客户推送语音通话业务用户呼叫时的状态信息，如呼入、呼出、振铃、应答、挂机等状态的信息。
语音通知话单通知API 接口功能 用户通话结束后，语音通话平台通过此接口向SP推送通话的话单信息。短时间内有多个通话结束时语音通话平台会将话单合并推送，每条消息最多携带50个话单。
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。
训练时会自动下载OBS中{training-project}目录下的数据到训练容器的本地路径$MA_JOB_DIR/{training-project}/。
电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试
时间戳数据 功能介绍 实时语音合成服务在生成音频流的同时，可以生成每个汉字/英文单词的时间戳信息。该信息可用于视频字幕和驱动数字人口型。 参数设置 设置请求参数subtitle为"word_level"或"phoneme_level"时，开启时间戳功能。
语音回呼呼叫状态通知API 接口功能 语音通话平台通过此接口向客户推送语音通话业务用户呼叫时的状态信息，如呼入、呼出、振铃、应答、挂机等状态的信息。
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。
实时语音识别引擎的单句识别模式，和连续识别模式类似，也会进行语音的端点检测，如果检测到静音，将直接丢弃，检测到语音才会馈入核心进行实际的解码工作，如果检测到一段语音的结束点，就会将当前这一段的识别结果返回。
最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type String 资源规格的类型。
表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志，默认值为"worker-0"；如果在创建训练作业时参数train_instance_count选择了2，则可选值为"worker-0","worker
compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type: MULTI_NPU downcast_bf16: 'no' gpu_ids: all machine_rank: 0 main_training_function
vad_tail 否 Integer 音频的结尾中的静音时间，正常情况下不应设成很小的值。
实时语音合成请求 开始语音合成请求 父主题： 实时语音合成接口
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