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。

 

    tensorflow语音识别 更多内容
  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    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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  • 什么是ModelArts

    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 如何查看实时语音识别的中间结果

    如何查看实时 语音识别 的中间结果 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别,断开连接四个阶段。在使用API或SDK时,可以通过将interim_results参数设置为yes,将识别过程的中间结果返回。如果设置为no,则会等每句话完毕才会返回识别结果。详细参数说明请见实时语音识别。

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 如何使用Websocket调用实时语音识别

    如何使用Websocket调用实时语音识别 解决方案 1. 下载Java SDK 或 Python SDK,参考《SDK参考》中获取SDK章节。 2. 配置SDK环境,参考《SDK参考》中配置Java环境。 3. 使用SDK里的demo进行调用。参考Java SDK和Python

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorchSpark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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  • 深度学习模型预测

    深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • 如何在流程中配置语音识别错误次数?

    如何在流程中配置语音识别错误次数? 问题描述 流程在进行语音识别交互时,对话流程提供了默认的错误次数控制,具体处理机制为: IVR识别超时,则记录一次timeout。 IVR识别错误以及意图模板拒识则记录一次 nomatch。 OIAP会进行次数累加,超时和拒识是重叠计数的,累计

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  • 订阅语音识别结果接口通用返回结果码

    订阅语音识别结果接口通用返回结果码 结果码 说明 0 调用配置接口成功 107-000 缓存登录信息失效,需要重新登录鉴权 107-001 调用配置接口抛了异常 107-002 输入参数不合法,必填字段为空 107-003 配置管理员密码错误,重试多次后锁定账号 107-004 无效配置管理员账号

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  • 推理专属预置镜像列表

    推理基础镜像详情PyTorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下PyTorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe的模型? 准确地说,华为HiLens上只能运行“om”模型,华为HiLens管理控制台的“模型导入(转换)”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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  • 深度学习模型预测

    深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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