模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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声纹等。 在线教育 根据教育内容和要求，您可以设置适当的审核规则，帮助您识别出含有敏感词、不当内容的音频，及时发现并处理不合规的内容。 场景优势： 审核效率高：减少人工审核的工作量，提高教学内容的准确性，避免出现错误或不当的言论。 准确率高：过滤掉不良信息和不当言论，保证教学内容安全。

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返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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内容审核 （ Content Moderation ），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行内容审核，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增，大量色情、暴力等不良

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使

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修改标签：单击操作列的“修改”按钮，在弹出的对话框中输入修改后的标签名、选择修改后的快捷键，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的音频，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列的“删除”按钮，在弹出的对话框中，根据提示选择删除对象，然后单击“确定”。 删除后的标签无法恢复，请谨慎操作。

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该解决方案基于华为云内容审核 Moderation的音频审核技术构建，可自动对上传到 对象存储服务 OBS的音频进行审核，帮助用户快速识别音频是否包含涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物等违规内容。适用于游戏语音审核、线上会议语音审核、直播间、多人聊天室等场合，帮助维护健康、和谐的语音交流场景。

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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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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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726：主要应用于宽带受限的情形； OPUS：主要应用于网络上的实时声音传输； AAC：主要应用于需要降低音频文件大小的场景。 输入端口类型 对于没有内置Mic功能的摄像机： Mic-in：适用于本身音频输出功率比较小的设备； Line-in：适用于本身音频输出功率比较大的设备。 对于有内置Mic功能的摄像机：

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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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型精度有极

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情

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llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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