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做语音识别 更多内容
  • 方案概述

    应用场景 该解决方案基于华为云 语音交互 服务 语音识别 构建,可自动将用户上传到 对象存储服务 的wav语音文件转化为文字,并将结果存放到指定OBS桶。该方案可以将用户上传在OBS的语音文件识别成可编辑的文本,支持中文普通话的识别和合成,其中语音识别还支持带方言口音的普通话识别以及方言(四川

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  • Websocket握手请求

    Websocket握手请求 流式一句话 实时语音识别连续模式 实时语音识别单句模式 父主题: 实时语音识别接口

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  • 创建Workflow模型注册节点

    ep的输出) import modelarts.workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象,对训练输出目录统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info"

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  • 修订记录

    一句话识别 录音文件识别 实时语音识别 2020-04-21 新增: 热词管理章节 2019-11-29 新增: Python SDK章节 2019-11-18 整改SDK手册 2019-09-25 新增: 语音合成 章节 2019-08-06 新增: 语音识别章节 修改: Runtime

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  • 在CCE集群中部署使用Kubeflow

    在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算

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  • 在开发环境中部署本地服务进行调试

    端根据AI引擎创建容器,较耗时;本地Predictor部署较快,最长耗时10s,可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    目前不支持的AI引擎,可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为模型,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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  • 概述

    别、语音合成)服务所提供的API为自研API。 表1 实时语音识别接口说明 接口类型 说明 实时语音识别接口 华为云提供的Websocket接口,主要用于实时语音识别。音频分片传输, 服务器 端可以返回中间临时转写结果,在最后返回最终转写结果。 表2 一句话识别接口说明 接口类型 说明

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  • 模型包结构介绍

    vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构,与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 创建模型规范参考

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 是否支持aac格式的语音文件转文字

    是否支持aac格式的语音文件转文字 一句话识别和录音文件识别以及实时语音识别均可实现 语音转文字 ,一句话识别支持aac格式,录音文件识别和实时语音识别不支持aac格式。 父主题: 产品咨询类

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  • 一句话识别

    当前服务仅支持北京和上海区域,后续会陆续上线其他区域。 华北-北京四,推荐的区域,支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别和语音合成和热词等接口。 华东-上海一,推荐的区域,支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口。 支持pcm16k16bit、pcm8k16bit、ulaw16k

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  • API使用类

    如何使用Websocket调用实时语音识别 有哪些途径可以使用语音交互的API 返回状态正常,但识别结果为空 Token消息体中user name,domain name和project name分别指的是什么 如何调整并发 为什么录音文件识别出现重复转写结果 调用语音交互的API显示auth failed

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  • 批量计算

    在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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  • 模型转换失败怎么办?

    om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”,或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界 并非所有模型

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  • 开发环境的应用示例

    "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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  • API概览

    URI 实时语音识别接口(请求) 开始识别 支持三种模式的请求消息: 流式一句话 WSS /v1/{project_id}/rasr/short-stream 实时语音识别连续模式 WSS /v1/{project_id}/rasr/continue-stream 实时语音识别单句模式

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  • 模型转换及打包

    。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件,单击“配置”,配置Tensorflow参数,并单击“确定”。 单击“转换”,可转换得到caffe和prototxt文件,文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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  • 如何解决“The silence time is too long, and the audio will not be recognized”报错

    will not be recognized”? 可能原因 实时语音识别的初始静默时间过长无法识别。 解决方案 方法一:将参数设置中静默时间的参数vad_head 的值设置大一些,详细请参见API参考的实时语音识别的请求参数。 方法二:处理音频文件,将识别文件初始的静默音频剪切掉。

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  • 终端节点

    当前服务仅支持北京和上海区域,后续会陆续上线其他区域。 华北-北京四,推荐的区域,支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口。 华东-上海一,推荐的区域,支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口 。 一句话识别,录音文件识别支持的终端节点: 表1 一句话识别、录音文件识别

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如TensorflowSpark MLlibMXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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