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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对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神

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有效防止数据噪声造成的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。

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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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分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。 应用

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 录播/电台语音 监测内容传播类 / FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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音频 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 视音频”，选择需要配置的设备。 选择“音频”，单击“开启音频”开关。 配置参数。 图1 音频参数 表1 参数说明 参数 说明 音频编码格式 可根据使用场景更改编码格式： G.711u：主要应用于北美和日本； G.711a：主要应用于欧洲和中国等地区；

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音频 音频组件用于在可视化大屏中添加音频播放器来播放您的音频，仅支持MP3、OGG和WAV格式的音频。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 媒体”中，拖拽“音频”组件至画布空白区域，如图1。 图1 音频 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片

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填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。

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该解决方案基于华为云 内容审核 Moderation的音频审核技术构建，可自动对上传到 对象存储服务 OBS的音频进行审核，帮助用户快速识别音频是否包含涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物等违规内容。适用于游戏语音审核、线上会议语音审核、直播间、多人聊天室等场合，帮助维护健康、和谐的语音交流场景。 方案架构 该解

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3 64bit CentOS 7.2 64bit x86 Ubuntu Ubuntu 22.04 server 64bit Ubuntu 20.04 server 64bit x86 Debian Debian 11.1.0 64bit Debian 10.0.0 64bit x86

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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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窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，

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准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与标准问的相似度小于推荐问阈值时，返回识别失败回复话术。 图7 设置阈值 调整阈值效果示例 阈值调整前，推荐问阈值为0.6，直接回答阈值为0.8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0

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话或者带有一定方言的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。 语音交互（实时语音识别、一句话识别、录音文件识别、语音合成）服务所提供的API为自研API。 表1

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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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示例音频 测试音频如表 示例音频所示，音频文件标题表示采样率和位宽。如8k16bit.pcm表示音频采样率为8k，位宽为16bit。 表1 示例音频 音频格式 下载链接 mp3 https://sis-sample-audio.obs.cn-north-1.myhuaweicloud

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设置是否接收所有远端用户的音频流。 【请求参数】 mute：true表示取消音频流接收，false表示开启音频流接收。 【返回参数】 0：成功。 > 0：失败。具体请参见客户端错误码。 取消所有音频流接收，同时也会取消接收新加入用户的音频流。 开启所有音频流接收，同时也会开启接收新加入用户的音频流。

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音频审核 创建音频内容审核作业 查询音频内容审核作业 父主题： SDK调用示例

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示例音频 测试音频如表 示例音频所示，音频文件标题表示采样率和位宽。如8k16bit.pcm表示音频采样率为8k，位宽为16bit。 表1 示例音频 音频格式 下载链接 mp3 https://sis-sample-audio.obs.cn-north-1.myhuaweicloud

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