获取音频参数 接口名称 WEB_InitAudioCtrlParamsAPI 功能描述 获取音频参数。 应用场景 获取音频参数。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_InitAudioCtrlParamsAPI 参数 无 返回值 表1 获取音频参数返回值

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音频参数结构 --音频控制界面用结构 WEB_S_AUDIOCTRL_INFO ::= STRUCT { AudioInAll<audioinall> INT8, --所有音频输入 MicSwitch UINT8, --MIC声音总开关 --mic

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音频增强管理 enableUserVolumeNotify public abstract int enableUserVolumeNotify(int interval); 【功能说明】 设置音量值上报回调函数(onUserVolumeStatsNotify)的回调周期。 【请求参数】

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音频流审核 创建音频流 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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音频接口 启动音频服务 停止音频服务

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获取音频流 setAudioRawDataOutputConfig 接口描述 该接口用于获取音频数据流。 注意事项 调用该接口且传入参数为YES时，实际业务处理结果会在对应的通知（音频数据流）中返回。 在初始化后就可以调用此接口，创建或加入会议后就会有通知。 方法定义 - (vo

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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音频输入模块 输入模块简介 音频采集器 读取音频数据

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音频接口 表1 设置音频参数 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetAudioCfgApi 接口功能 腾讯会议下的参数修改 接口说明 适配腾讯会议对音频功能的优化 响应数据 参见表2、表3 参数

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1440分辨率视频时长 1 小时。采用H.264编码方式，高清低码转出1280 x 960分辨率视频时长100分钟，普通转码转出480 x 480分辨率视频时长120分钟。音频转码输出时长为100分钟。则在该日09：00~10：00产生的音频转码费用，如下所示： 音频转码费用 = 100（分钟）

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音频流审核 创建音频流内容审核作业 关闭音频流内容审核作业 父主题： API

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音频输入模块 音频采集器 读取音频数据 音频输入模块示例-输入

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

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

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

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请选择整段录制或者逐句录制的方式，生成音频文件。 采样位 推荐使用48bit采样位录制音频。 苹果手机的简易录音机的采集位默认为16bit，无需修改。 声道 推荐使用单声道录制音频。 苹果手机的简易录音机默认为单声道录制，无需修改。 音频格式 推荐使用无损音质格式保存音频，如WAV格式。不能使用压缩格式保存音频，如MP3格式。

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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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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原始音频数据（音频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修

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原始音频数据（音频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，我们可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK 提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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