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  • tensorflow 语音识别 内容精选 换一换
  • 客服,有声阅读,语音导航,智能教育等场景。 定制 语音识别 的应用场景 定制语音识别的应用场景如表定制语音识别的应用场景所示。 表1定制语音识别的应用场景 语音识别的应用场景 语音识别的应用场景如表语音识别的应用场景所示。 表2语音识别的应用场景 语音合成 的应用场景 语音合成的应用场景如表语音合成的应用场景所示。
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    灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlowSpark_MLlibMXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts
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    开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(CaffeTensorFlow等)有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4
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    时间:2020-09-07 10:09:17 语音交互包括以下子服务: 定制语音识别(ASR Customization,ASRC):基于深度学习技术,提供针对特定领域(如快递行业)优化的语音识别能力,并可自定义语言模型。 定制语音识别包含一句话识别、录音文件识别功能。支持热词定制。 实时语音转写(Real-time
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