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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训练阶段输入预先获取的高质量语音及其表情基系数，通过学习获得语音特征与表情基系数的关系。 用户使用时，输入音频流或音频文件。 音频经过安全审核后，进入下一步操作，否则不返回结果。 对音频特征提取后，获取音频特征，再通过算法将音频特征转换为表情基系数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法

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音频标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求（音频标注） 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件(以mp3格式为例）。音频文件支持的格式包含：wav, mp3, flac, m4a。 . ├─ 文件夹1 ├─ audio1.mp3 #音频文件

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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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型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。 父主题：

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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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数据集版本不合格 出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。

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单击任意一张图片，进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域

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支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种

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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。

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Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当

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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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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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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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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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功能介绍 实时语音识别 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文

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数据标注 音频标注 选择未标注音频。在“数据标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图1 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域，

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模型训练 完成音频标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前，请确保已标注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。

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图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。

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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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