语音通话 VoiceCall

语音通话(Voice Call),以云服务的方式提供语音通信能力,支持语音回呼、语音验证码、语音通知。方便快捷,拨通率高;安全可靠,防盗取,防攻击;性能稳定,支持大容量、高并发

    深度学习语音特征 更多内容
  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 获取智能任务的信息

    201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表17 SampleLabelProperty 参数 参数类型 描述 @modelarts:content String 语音标签(包含语音内容和语音起止点)专用内置属性:语音文本内容。 @modelarts:end_index Integer

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 离散特征分析

    离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini,entropy,gini gain,information gain,information gain ratio等和每个离散值对应的gini,entropy指标,方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 特征异常检测

    特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图(Box-plot)和AVF(Attribute Value Frequency) 箱型图用于检测连续值类特征的数据,根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据,根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 批量更新团队标注样本的标签

    103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 SampleLabelProperty 参数 是否必选 参数类型 描述 @modelarts:content 否 String 语音标签(包含语音内容和语音起止点)专用内置属性:语音文本内容。 @modelarts:end_index

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 批量更新样本标签

    103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 SampleLabelProperty 参数 是否必选 参数类型 描述 @modelarts:content 否 String 语音标签(包含语音内容和语音起止点)专用内置属性:语音文本内容。 @modelarts:end_index

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的,iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 数据特征分析

    由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表6 SampleLabelProperty 参数 参数类型 描述 @modelarts:content String 语音标签(包含语音内容和语音起止点)专用内置属性:语音文本内容。 @modelarts:end_index Integer

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  • 方案概述

    应用场景 该解决方案基于华为云语音交互服务语音识别构建,可自动将用户上传到 对象存储服务 的wav语音文件转化为文字,并将结果存放到指定OBS桶。该方案可以将用户上传在OBS的语音文件识别成可编辑的文本,支持中文普通话的识别和合成,其中语音识别还支持带方言口音的普通话识别以及方言(四川话、粤

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 概述

    频、普通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。

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