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该API属于MetaStudio服务，描述: 删除语音训练任务接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
该API属于MetaStudio服务，描述: 提交训练任务,执行该接口后,任务会进入审核状态,审核完成后会等待训练。接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
预训练语音模型调研小结 最近调研了一些预训练语音模型的论文，在此做一个小结，文章中会涉及到些许自己的理解，欢迎大家讨论与指正。
该API属于MetaStudio服务，描述: 查询语音训练任务详情接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
1.训练phone级别的语言模型 chain模型类似于基于最大互信息的区分性训练，也需要分子和分母有限状态机。在分母有限状态机方面，区别于传统最大互信息的区分性训练，chain模型用训练数据的强制对齐结果，训练了一个四元语法音素单元的语言模型，并将其转成有限状态机。
该API属于MetaStudio服务，描述: 用户创建语音训练高级版任务,该接口会返回一个obs上传地址,用于上传语音文件。 语音文件为一段WAV格式的长音频文件,仅支持将语音文件打包成zip压缩格式上传。 文件上传后,调用“提交语音训练任务”接口,启动审核和训练。
* 语音文件和文本文件逐句上传:每次上传一句语料的语音文件和文本文件,再调用“确认在线录音结果”接口确认语音和文本内容是否一致。确认成功后再上传和确认下一句。 文件上传后,调用“提交语音训练任务”接口,启动审核和训练。
* 语音文件和文本文件逐句上传:每次上传一句语料的语音文件和文本文件,再调用“确认在线录音结果”接口确认语音和文本内容是否一致。确认成功后再上传和确认下一句。 文件上传后,调用“提交语音训练任务”接口,启动审核和训练。
该API属于MetaStudio服务，描述: 查询语音训练任务列表接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs"
该API属于MetaStudio服务，描述: 获取语音训练任务审核结果。接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}/audit-result"
由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。
语音合成 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 仅支持中文，文本不长于500个中文字。 支持合成采样率8kHz、16kHz。 父主题： 使用限制
GMM参数通过EM算法进行估计，可以使其在训练数据上生成语音观察特征的概率最大化。此外，GMM模型只要混合的高斯分布数目足够多，GMM可以拟合任意精度的概率分布。 1.3.2.
训练脚本自动迁移成昇腾AI处理器支持的脚本。
设置尾部最大静音时间，[0, 3000], 默认500ms， request.setVadTail(DEFAULT_TAIL_SILENCE_TIME); // 4.
该API属于SIS服务，描述: 口语评测接口,基于一小段朗读语音和预期文本,评价朗读者发音质量。当前仅支持华北-北京四。接口URL: "/v1/{project_id}/assessment/audio"
4.4 语音信号的频域分析 语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。
它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层 API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到 90% 以上（本地识别 95%）。
rasr_client.close() if __name__ == '__main__': rasr_example() 父主题： Python调用语音交互服务
property 否 String 特征字符串，{language}_{speaker}_{domain}，默认chinese_xiaoqi_common。
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