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课程目标 掌握语音处理理论和应用,具有语音处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 语言处理介绍 第2章 传统语音模型 第3章 神经网络语音模型 第4章 高级语音模型 第5章 技术前沿与未来展望 第6章 语音处理实验 语音通话 VoiceCall 语音通话(Voice C来自:百科
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数据交换平台历史数据保留时间短,重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离,灵活性差. 解决方案: 用DWS替换Teradata,分布式架构实现线性扩展(已上线10000+作业); 用DWS建立数据集市,企业级多租户和资源隔离能力支持批量处理和联机业务的混合负载,已上线2000集市作业;来自:百科
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Load工具-GDS; 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障; CN多活,更高的并发度、可靠性、扩展性; 扩展性 开放架构,按需水平扩展,容量和性能线性增长; 表级别在线扩容技术,保障扩容期间业务不中断、无感知; 易用性 一站式可视化集群管理,运维便捷; SQL On OBS ,实现互联互通,且兼容标准SQL;来自:百科
RASR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经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。来自:百科