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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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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声音制作 真人声音录制 创建声音制作任务 查看声音 文案样例（基础版） 文案样例（进阶版） 文案样例（高品质）

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查看声音 声音制作任务算法训练完成后，可以查看声音。 操作步骤 登录MetaStudio控制台。 在左侧导航栏中，单击“任务中心”。 选择“声音制作”，确认声音制作任务已训练完成。 在左侧导航栏中，单击“我的创作”。 选择“声音”，找到已生成的声音，单击可以试听声音效果。 用户还可以执行如下操作：

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登录MetaStudio控制台。 单击“声音制作”下方的“开始创建”，进入声音制作页面。 图1 定制声音 配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 请选择声音制作服务 选择声音制作服务“基础版声音制作”。 定制声音名称 输入声音名称，示例：欢快女声。 请选择声音性别 选择声音的性别，示例：女生。

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声音制作限制 MetaStudio不支持个人用户定制声音，仅支持企业用户。 定制声音时，从平台下载的授权书中有明确说明，定制音色需授权给公司使用。 父主题： 使用限制

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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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要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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下所示： 创建声音制作任务 查看声音 声音模型制作耗时，如下所示： 基础版：约1~3个工作日。 进阶版：约1~3个工作日。 高品质：约5个工作日。 自定义声音应用方式，如下所示： 自定义声音生成后，会自动展示在MetaStudio控制台声音列表中，可用于分身数字人视频制作、视频直播或智能交互等场景中。

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在左侧导航树中选择“个性化 > 告警声音”。 在“告警声音”页面中设置不同级别对应的提示声音。 单击可试听当前选择声音文件。 单击，在弹出的“自定义告警声音”对话框中，可上传、查看和删除自定义声音文件。 单击，选择“按告警名称发声”的告警，最多支持选择20个告警。 设置不同级别需要发出提示音的“监控状态”。

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声音分类 声音分类是对声音进行分类。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签

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单击“声音制作”下方的“开始创建”，进入声音制作页面。 界面左侧是声音制作页面，右侧为声音制作流程。声音制作录制教程，可以帮助用户快速制作声音。 图1 定制声音 配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 请选择声音制作服务 系统提供如下声音制作服务，请选择一种声音制作服务。 基础

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声音制作任务管理 创建基础版语音训练任务 创建进阶版语音训练任务 创建高级版语音训练任务 查询语音训练任务列表 提交语音训练任务 查询语音训练任务详情 删除语音训练任务 获取语音文件上传地址 获取语音训练任务审核结果 确认在线录音结果 获取在线录音确认结果

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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