实时 语音识别 请求 实时语音识别工作流程 开始识别 发送音频数据 结束识别 父主题： 实时语音识别接口

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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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新增： iOS SDK新增一句话识别、实时语音识别连续模式 2023-03-06 新增： CPP SDK支持Linux版本 2022-08-02 新增： Java SDK新增实时语音合成 Python SDK新增实时语音合成 CPP SDK新增实时语音合成 2022-07-07 新增：

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需设置为START，表示开始识别请求;发送END，表示识别结束请求。 config 是 Object 配置信息，详见表8。 表8 Config 参数名称 是否必选 参数类型 描述 audioFormat 是 String 音频格式，支持pcm，alaw，ulaw等，如pcm8k16bit，参见《API参考》中开始识别章节。

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实时语音识别连续模式 功能介绍 连续识别模式的语音总长度限制为五小时，适合于会议、演讲和直播等场景。 连续识别模式在流式识别的基础上，结合了语音的端点检测功能。语音数据也是分段输入，但是连续识别模式将会在处理数据之前进行端点检测，如果是语音才会进行实际的解码工作，如果检测到静音，

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2：表示处理成功。 3：表示ASR转写中。 9：表示质检失败，发生错误，质检音频总流量达到每日上限，质检文件数量达到每日上限。 31：表示ASR转写结果语音内容为空。 32：表示语音转文本失败。 33：表示上传语音文件至ASR失败。 34：表示科大ASR传输任务提交失败。 35：表示执行多媒体质检任务失败。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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实时语音识别响应 开始识别请求响应 事件响应 识别结果响应 错误响应 严重错误响应 结束识别请求响应 父主题： 实时语音识别接口

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为什么有的意图匹配率挺低，但却也命中了？ TTS 无法识别日期格式 如何配置多槽位反复填充场景？ IVR与ODFS交互出现死循环的检查方法 如何在流程中配置语音识别错误次数？ 如何配置可以匹配任一字符串的实体？ 哪些因素造成ASR识别不准确？ 如何实现传递拆线原因码给指定业务接口？ 如何配置语种识别接口？ 如何配置流程变量动态配置？

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描述 wav wav格式音频 mp3 mp3格式音频 m4a m4a格式音频 aac aac格式音频 opus ops格式音频。 表5 property取值范围 property取值 描述 chinese_8k_common 支持采样率为8k的中文普通话语音识别。 chinese_16k_conversation

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实时语音识别工作流程 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。 开始阶段需要发送开始指令，包含采样率，音频格式，是否返回中间结果等配置信息。服务端会返回一个开始响应。 发送音频阶段客户端会分片发送音频数据，服务会返回识别结果或者其他事件，如音频超时，静音部分过长等。

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speakingStart 数字人开始讲话事件。 speakingStop 数字人结束讲话事件。 speechRecognized ASR对提问进行语音识别后输出为文本的事件。 semanticRecognized LLM对提问进行语义识别后输出回复文本的事件。speechRecog

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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（可选）订购TTS&ASR。 TTS和ASR用于文本转语音以及语音识别转文本，当您需要使用文本转语音并播放给客户时，您需要购买TTS；当您需要使用智能语音导航或智能机器人功能时，您需要购买ASR。 购买类型请选择TTS&ASR。 根据界面提示，选择您需要的是TTS或ASR，设置数量。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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