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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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数编排。 根据实际的业务实践FunctionGraph的适用场景可以分成三类: 第一类是数据处理,在移动互联网的浪潮下,我们都会面对大量的文本、图片、视频等数据处理诉求,主要特点是当流量不可预知或处理诉求比较低频时,函数毫秒级别自动弹性的特性,可以很好的削峰填谷,节省资源和运维的来自:百科来自: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
com/abc.html请求到达 OBS 后,OBS会找到www.example.com和桶域名的映射,转换变成访问桶的abc.html文件。即对http://www.example.com/abc.html的访问,经过OBS处理后,实际上访问的是http://桶域名/abc.html。 OB来自:百科