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。

 

    单通道音频分离深度学习 更多内容
  • 音频流审核

    音频流审核 创建音频 内容审核 作业 关闭音频流内容审核作业 父主题: SDK调用示例

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  • 原始音频数据(音频前后处理)

    改,也可以在将数据发送给解码器后进行后处理,对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始音频数据可以进行音频前处理,然后发送给远端。也可以进行音频后处理。 接口调用流程 实现原始音频数据(音频前后处理) 注册音频前后处理 获取mHwRtcEngine的MediaEngine对象,调

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  • 原始音频数据(音频前后处理)

    改,也可以在将数据发送给解码器后进行后处理,对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始音频数据可以进行音频前处理,然后发送给远端。也可以进行音频后处理。 注意事项 当前只支持PCM数据格式处理。 接口调用流程 注册音频前后处理 获取HWRtcEngine的HWRtcMediaEngine对象。

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  • 原始音频数据(音频前后处理)

    进行修改,也可以在将数据发送给解码器后进行后处理,对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始音频数据可以进行音频前处理,然后发送给远端。也可以进行音频后处理。 接口调用流程 注册音频前后处理 获取HWRtcEngie的HWRtcMediaEngie对象。 IHRTCMediaEngine

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  • 读写分离

    读写分离 场景四: 如上图,实线为DCG指示激活AZ1,虚线为DCG指示激活为AZ2。跟场景三不同之处在于,场景四中存在从库,进行读写分离,写操作在主库,读操作在从库进行。 配置如下: # 基础信息 - 可选项, 当配置etcd后为必选 props: version: v1

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  • 使用冷热分离

    选高级特性中冷热分离,创建后的集群就开启了冷热分离特性。 创建集群可以参考创建HBase集群。 图1 开启冷热分离 父主题: HBase冷热分离

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  • 冷热分离概述

    创建表:创建含有冷热分离策略的数据表,其中存储策略值必须为hot_to_cold。 写数据:新数据会按照信息导入到对应的数据表中。在ClickHouse中,每次数据写入都会生成一个新的Part,以保证冷数据的Part在不受影响的情况下写入新数据,满足冷热数据同时存储的需求。 冷热分离:数据存

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  • 冷热数据分离

    冷热数据分离 GeminiDB Influx在同一数据保留策略(Retention Policy,简称RP,包含数据保留时长,备份个数等信息)里实现了冷热数据分离,系统会根据RP中用户设置的冷热数据分界线自动将符合转冷条件的热数据归档到冷存储中。 背景 在海量大数据场景下,时序数

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  • Doris冷热分离

    Doris冷热分离 Doris冷热分离介绍 配置Doris冷热分离 父主题: Doris企业级能力增强

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  • 读写分离

    读写分离 场景二: 如上图,实线为DCG指示激活AZ1,虚线为DCG指示激活为AZ2。跟场景一类似,同样在单边进行读写,不同之处在于,场景二中存在从库,进行读写分离,写操作在主库,读操作在从库进行。 配置如下: # 基础信息 - 可选项, 当配置etcd后为必选 props:

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  • 存算分离

    存算分离 GaussDB (DWS) 3.0 存算分离使用建议及性能优化

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  • HBase冷热分离

    HBase冷热分离 冷热分离概述 使用冷热分离 冷热分离命令简介 父主题: HBase集群管理

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  • 读写分离

    读写分离 RDS for SQL Server2019企业版和2017企业版支持只读实例。 RDS for MySQL数据库的主实例和只读实例都具有独立的连接地址,每个云数据库RDS for MySQL单机实例、主备实例最多支持创建10个只读实例,创建方法请参见创建只读实例。 为

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图

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  • 确认学习结果

    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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  • 准备声音分类数据

    适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模

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  • 云手机音视频

    启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 云手机视频 视频初始化 初始化视频服务,设置视频初始

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 标注声音分类数据

    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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  • 发送音频数据

    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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  • 自动学习简介

    声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后

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