一句话识别

短语音识别将口述音频转换为文本,通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来的音频流或音频文件。适用于语音搜索、人机交互等语音交互识别场景。

 

    语音识别 神经网络 内容精选 换一换
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  • 语音处理理论、应用与实验

    种方式是语言,而想要和机器进行这样的交流就一定会运用到语音信号处理,完整的交流过程会包括语音识别 语言理解 语言生成 以及 语音合成 。本课程就语音处理的理论及应用做了介绍,介绍了大量具体的语音识别与语音合成的模型,不同模型各有特点,适应于不同的应用场景,实际中应注意合理选用。 目标学员

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    次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出作为下一层的输入,层层连接构成深度神经网络。 1994年,Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet, 其

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  • 深度学习概览

    网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟

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    华为云 CDN 为 AI应用提供全链路加速,包括 AI服务(图像处理、语音识别)。该云服务可以帮助企业客户在直播的同时,加速 AI开发和应用。AI支持 视频直播 类以及云和 CDN多平台分发,并且能够通过边缘计算、 NLP神经网络实现动态调度。首先视频直播是视频数据流通过 CDN进行分发的典

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  • TBE基本概念之NPU

    Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU,即Neural-network Processing Unit,神经网络处理器。 在维基百科中,NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”,释义是这样的:

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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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    于声道设置的原因,单身道的音频按照双声道处理了。在请求中将参数“channel”的值修改成“MONO”或者直接去掉请求参数中的“channel”项。 录音转文字 多久可以返回结果? 音频转写时长受音频时长和排队任务数量影响,音频时长和理论返回时间可参见音频转写时长参考表。如果转写耗

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