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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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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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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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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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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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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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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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。 父主题：

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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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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语音合成接口 语音合成 SSML标记语言介绍

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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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，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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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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语音合成管理 创建 TTS 试听任务 获取TTS试听文件 创建TTS异步任务 获取TTS异步任务 语音同步合成WebSocket接口

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