pcm 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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别功能，将口述音频或者语音文件识别成可编辑的文本，同时也支持通过语音合成功能将文本转换成逼真的语音等提升用户体验。适用场景如语音客服质检、会议记录、语音短消息、有声读物、电话回访等。 免费体验 一句话识别 和语音合成免费体验请进入链接：https://www.huaweicloud

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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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getDefaultHttpConfig(); 网络代理（可选） // 根据需要配置网络代理，网络代理默认的协议为 `http` 协议 config.withProxyHost("proxy.huaweicloud.com") .withProxyPort(8080) .withProxyUsername("test")

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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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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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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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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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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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