无服务器图片生成缩略图

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

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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

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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参数名称 是否必选 参数类型 描述 text 是 String 待合成的文本。 audio_format 否 String 待合成的音频格式，可选mp3，wav等，默认wav。具体信息请参见《API参考》中语音合成章节。 pitch 否 Integer 音高，[-500,500]

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开始合成响应 功能介绍 语音合成引擎收到实时语音合成请求时，首先向客户端发送合成开始响应，表示开始处理语音合成请求。 响应消息 表1 响应参数 名称 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为START，表示开始语音合成。 trace_id String

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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语音合成 功能介绍 语音合成，是一种将文本转换成逼真语音的服务。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速，为企业和个人提供个性化的发音服务。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见SIS服务使用简介章节。

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参数名称 是否必选 参数类型 描述 text 是 String 待合成的文本。 audio_format 否 String 待合成的音频格式，可选mp3，wav等，默认wav。具体信息请参见《API参考》语音合成章节。 pitch 否 Integer 音高，[-500,500] ，默认是0。

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语音合成 支持“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 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。

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ISO镜像合成 在Dism++中，将已安装VMTools驱动的ISO文件导出至本地，即另存为iso格式。 按下图1、2、3、4、5顺序进行操作。 1：单击“工具箱”。 2：选择“ISO生成器”，弹出对话框。 3：选择原始ISO解压后的路径。 4：选择新生成ISO的路径。 5：单击“确定”，等待合成结束。

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较长的时间，因此转写是异步的。 表4 语音合成接口说明 接口类型 说明 语音合成/实时语音合成 语音合成，依托先进的语音技术，使用深度学习算法，将文本转换为自然流畅的语音。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速、音

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语音处理实验 介绍语音预处理，语音合成、语音识别服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本

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默认：chinese_xiaoyan_common 实时语音合成和语音合成属于同一种资源，按次计费。实时语音合成普通发音人，每100字计一次。精品发音人每50字计一次。 响应参数 Python SDK响应结果为byte数组，保存合成音频数据。详见代码示例。调用失败处理方法请参见错误码。

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语音合成接口 语音合成 SSML标记语言介绍

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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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cm domain取值范围： common，通用领域 默认：chinese_xiaoyan_common 实时语音合成和语音合成属于同一种资源，按次计费。实时语音合成普通发音人，每100字计一次。精品发音人每50字计一次。 speed Integer 否 语速。 取值范围：-500~500

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，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 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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式文件。 最大搜索路径个数：合成路径规划的路径数量。路径数量增加，将展示更多的合理合成路径；路径数量减少，可能会有部分合理路径未展示。默认值50，取值范围1-50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索

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语音合成管理 创建 TTS 试听任务 获取TTS试听文件

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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