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深度学习
DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。
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则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件,且音频内容必须与文本内容完全一致,示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 图2 音频压缩文件示例 制作声音模型 准备好音频文件后,就可以上传至 MetaStudio 控制台,进行声音训练。详细操作如下所示:
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服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 机器学习:机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功
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