"event_set":[] } } JSON格式说明 字段 类型 说明 event_type Uint64 快速标识蓝藻识别算法的输出消息类型。 蓝藻识别事件其值固定为34078721，对应16进制为 0x 0000 0000 0208 0001. task_id String

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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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输入值为护照颁发国的国家码，根据国家码选择对应的护照识别服务。 若输入中未选此字段，服务会根据自己识别判断的护照类型匹配相应的护照识别服务。 若选择值为“GENERAL”，则选择护照机器码识别。 若选择值为“CHN”，则选择中国护照全字段识别。 响应参数 根据识别的结果，可能有不同的HTTP响应状态码（status

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回铃音识别 座席执行外呼任务时可能会产生大量外呼失败数据，但因座席人员外呼任务繁重无法登记分析失败原因；租户管理员可通过回铃音识别意图进行意图识别，自动识别外呼失败结果后，将结果保存回铃音报表中，为租户管理员提供分析依据。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“ 外呼任务

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是 String 表示客户端结束识别请求，参数值设置为END。 cancel 否 Boolen 是否取消返回识别结果。 true：表示取消识别，也即丢弃识别中和未识别的语音数据并结束，不返回剩余的识别结果。 false：表示继续处理识别中和未识别的语音数据直到处理完所有之前发送的数据。

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数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入“识别任务”界面，如图4所示。 图4 识别任务列表 单击目标任务“操作”列的“识别结果”，进入“结果明细”界面。 图5 识别结果明细 单击“生成结果文件”，进入“生成结果文件”弹框。 “识别任务”：对应的扫描任务名称。 “扫描对象类型”：选择的扫描对象类型。

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名人识别 功能介绍 分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 前提条件 使用名人识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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标签识别 功能介绍 对用户传入的图像可以返回图像中的物体名称、所属类别及置信度信息。 前提条件 使用标签识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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通话中对方听不到声音？ 可能原因： 可能是对方的扬声器设置了静音或其音量值为0，或者扬声器设置了独占模式。 可能是本地设置了麦克风静音或其音量值为0，或者麦克风设置了独占模式。 解决方法：检查本地和对方的麦克风是否设置了静音或其音量值为0，或者麦克风设置了独占模式。 在音频设备上检查是否设置了麦克风静音或音量值为0。

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训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运

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客户声音制作案例 单击声音样例.zip，下载如表1所示的音频文件。 mos分是从音色相似度、情感表达效果和声音音质方面，进行整体效果综合评分的结果。 表1 音频文件 版本 类别 原音文件 合成音文件 版本差异 适用场景 基础版声音制作 女声 基础版媒体1.wav 基础版媒体2.wav

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声音录制指导文档下载 如需查看真人声音录制的的PDF文件，请单击声音制作录制指导下载文件。 父主题： 声音制作

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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界面左侧是声音制作页面，右侧为声音制作流程。声音制作录制教程，可以帮助用户快速制作声音。 图1 定制声音 在“华为模型”页签，配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 声音制作方式 MetaStudio提供下述声音制作方式： 基础版声音制作：需

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识别结果响应 服务端在收到客户端发送的连续音频数据后， 当服务端识别出结果后会实时向客户端按句推送识别结果响应消息， 以json字符串形式放置在text message中。 响应消息 表1 响应参数 参数名 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为RESULT，表示识别结果响应。

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获取识别结果 解读识别结果 识别结果后处理

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若suggestion字段为false或者uncertainty时，category固定为recapture，表示可能为翻拍图。 score String 总体置信度，取值范围为（0~1）。 detail Array of detail objects 识别结果详情。 表6 detail 参数 参数类型 描述

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