音频采集器 本地音频文件 构造音频采集器，如果创建失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因，本地麦克风使用默认参数采集数据，采样率44100，位宽16bit，双声道采集，每一帧采样点数1024。 接口调用 1.0.8及以上固件版本 static std::shared_ptr<AudioCapture>

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创建音频转码任务 您可以创建音频转码任务，按需求选择音频转码模板，对存储在对象存储桶中的音频文件进行转码。音频转码的费用与视频转码是不同的，具体请参见价格详情。 前提条件 原始音频文件已上传到对象存储桶中，且使用的媒体处理服务与对象存储桶在同一区域，若还未上传，请参见上传文件处理。

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设置本地音频输出 接口名称 WEB_SetAIOutputAPI 功能描述 设置本地音频输出时调用该接口。 应用场景 设置本地音频输出是否启用。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetAIOutputAPI 参数 表1 设置本地音频输出参数

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音频采集器 该接口用于构造一个音频采集器，从本地麦克风获取音频或者本地音频文件获取音频数据。 接口调用 1.0.8及以上固件版本 hilens.AudioCapture(file_path) 1.1.2及以上固件版本 hilens.AudioCapture(sample_rate

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发送音频数据 在收到“开始识别”的响应之后，可以开始发送音频数据。为节省流量，音频以二进制数据帧形式（binary message）的方式发送。 音频数据将分片发送，也即在获得一定量音频数据的同时就可以发送一个binary message，每个分片建议在50ms~1000ms之间

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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存算分离类 没有/tmp目录权限导致执行访问OBS的作业报错 使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 由于 MRS 集群节点的NTP时间不同步导致集群访问OBS时鉴权失败

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配置存算分离 MRS存算分离简介 基于委托机制对接OBS 基于Guardian服务对接OBS 常见问题

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冷热分离命令简介 此章节主要介绍CloudTable HBase冷热分离命令的使用，HBase集群基本命令使用请参见HBase Shell命令简介。 设置表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 hbase(main):002:0> create 'hot_cold_table'

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开启/关闭 音频投放 接口描述 该接口用于开启/关闭音频投放功能。 注意事项 仅支持安卓10以上设备和target sdk 29及以上的应用。 音频采集需要用户授权 方法定义 /** * 开启或关闭音频投放 * @param activity 任意页面的activity对象

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MRS存算分离简介 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。

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纯音频场景下不同码率的音频计费有区别吗？ 纯音频场景，不区分音频码率。 父主题： 计费购买

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开启读写分离 DDM对读写分离功能进行了优化，由之前的添加只读实例后自动开启读写分离变更为添加只读实例后，手动开启读写分离然后设置主实例和只读实例读的权重。 您可以根据自身业务需求开启或关闭读写分离。 使用须知 DDM内核版本需大于等于3.1.0版本。 开启读写分离 登录 分布式数据库 中间件控制台。

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存算分离函数 数据共享函数 父主题： 函数和操作符

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配置HBase冷热分离 配置HBase冷热数据分离存储 HBase冷热分离相关命令介绍 父主题： HBase企业级能力增强

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使用Doris冷热分离 通过CloudTable管理面开启冷热分离特性。 开启冷热分离步骤 登录 表格存储 服务管理控制台。 控制台左上角，选择区域。 单击左侧“集群管理”，进入集群管理界面。 单击集群管理界面右上角的“购买集群”。 进入创建集群界面，在集群购买页面选择Doris数据

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Doris冷热分离应用 冷热分离概述 使用Doris冷热分离 Doris冷热分离命令简介 父主题： Doris集群管理

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准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增

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分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。 应用领

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单击任意一张图片，进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域

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定”，完成选中音频的标注操作。 图2 声音分类音频标注 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“自动学习”页面，单击项目名称，进入自动学习“数据标注”页面

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