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e ASR),将连续的音频流实时转换成文本, 语音识别 更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。 使用前必读 用户需要具备编程能力,熟悉Java、Python等编程语言。 用户通过调用API接口,将语音文件识别成可编辑的文本,然后返回JSON格式的识别结果,用户来自:专题
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类型指定为文件类,可包含图片、音频或视频等场景,可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 JSON文本预测 ModelArts支持文本预测,如果您的输入类型为文本,请注意测试服务文本应小于12MB。 图片预测 ModelArts支持图片预测,如果您的输入类型为图片,请注意测试服务来自:专题实时语音转写服务,用户通过实时访问和调用API获取实时语音转写结果。 RASR功能: 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:通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别:支持在中文句子识别来自:百科
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每个音频文件时长为5~15秒,不能超过15秒,否则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件,且音频内容必须与文本内容完全一致,示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 制作声音模型 准备好音频文件后,就可以上传至 MetaStudio 控制台,进行声音训练。详细操作如下所示:来自:专题
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