本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用场景、

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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人脸搜索 功能介绍 人脸搜索是指在已有的人脸库中，查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸，并返回相应的置信度。如果图片中包含多个人脸，选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索。 前提条件： 请确保您已开通人脸识别服务，具体操作方法请参见申请服务。

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查询人脸库 功能介绍 查询人脸库当前的状态。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec

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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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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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开始人脸检测 表1 开启人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/start 接口功能 开始人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，开启人脸检测 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置

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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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语音合成管理 创建 TTS 试听任务 获取TTS试听文件

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云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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开始语音合成请求 功能介绍 客户端与语音合成引擎建立Websocket连接后，可以发送开始语音合成请求进行语音合成。如果客户端基于该Websocket连接发送多次合成请求，需在每次请求重新建立websocket连接，一次连接只能处理一次合成请求。 请求消息 表1 参数说明 名称 参数类型

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实时语音合成响应 开始合成响应 语音合成结果响应 语音合成结束响应 语音合成错误响应 严重错误响应 父主题： 实时语音合成接口

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使用实时语音合成 前提条件 确保已按照配置CPP环境（Linux）配置完毕。 初始化Client 初始化RttsClient，其参数包括AuthInfo 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。 sk 是

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text(待合成文本)和TtsConfig，详见TtsConfig。 表1 TtsConfig 参数名称 是否必选 参数类型 描述 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

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实时语音合成接口 Websocket握手请求 实时语音合成请求 实时语音合成响应

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实时语音合成请求 开始语音合成请求 父主题： 实时语音合成接口

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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