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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音频受限处理 什么是音频受限 新页面加载后立即自动播放音频（或带有音轨的视频）可能会让用户感到意外，所以主流浏览器对音频自动播放有音频受限策略。自动播放音频的场景下，因为可能与页面无交互，会触发音频受限策略。非自动播放或静音播放场景，音频则不受限。具体表现在，如果audio或vi

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分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。 应用

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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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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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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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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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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。 录播/电台语音 监测内容传播类 / FM电台类音频数据，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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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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速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种实时语音识别模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转

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音频 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 视音频”，选择需要配置的设备。 选择“音频”，单击“开启音频”开关。 配置参数。 图1 音频参数 表1 参数说明 参数 说明 音频编码格式 可根据使用场景更改编码格式： G.711u：主要应用于北美和日本； G.711a：主要应用于欧洲和中国等地区；

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音频 音频组件用于在可视化大屏中添加音频播放器来播放您的音频，仅支持MP3、OGG和WAV格式的音频。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 媒体”中，拖拽“音频”组件至画布空白区域，如图1。 图1 音频 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片

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内容审核 -音频流 精准识别多场景下色情、辱骂、广告等违规内容，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习及多模态审

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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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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。 方案架构 该解

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多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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示例音频 测试音频如表 示例音频所示，音频文件标题表示采样率和位宽。如8k16bit.pcm表示音频采样率为8k，位宽为16bit。 表1 示例音频 音频格式 下载链接 mp3 https://sis-sample-audio.obs.cn-north-1.myhuaweicloud

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设置是否接收所有远端用户的音频流。 【请求参数】 mute：true表示取消音频流接收，false表示开启音频流接收。 【返回参数】 0：成功。 > 0：失败。具体请参见客户端错误码。 取消所有音频流接收，同时也会取消接收新加入用户的音频流。 开启所有音频流接收，同时也会开启接收新加入用户的音频流。

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示例音频 测试音频如表 示例音频所示，音频文件标题表示采样率和位宽。如8k16bit.pcm表示音频采样率为8k，位宽为16bit。 表1 示例音频 音频格式 下载链接 mp3 https://sis-sample-audio.obs.cn-north-1.myhuaweicloud

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音频审核 创建音频内容审核作业 查询音频内容审核作业 父主题： SDK调用示例

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