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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。 多种识别模式:支持多种实时语音识别模式,如流式识别、连续识别和实时识别模式,灵活适应不同应用场景。来自:专题来自:专题
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提取图片文字服务如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关,图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间,因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验,一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下,A4纸大小的密集文档大图在2M以下。来自:专题。 3、在客户使用OCR能力,进行二次开发时,可以尽可能的通过页面可视化提醒等方式,引导使用者尽量拍摄符合人眼易于识别的图片,以保障数据质量提升同时识别准确率。 4、由于图片的输入非常开放,因此为了避免恶意攻击,在公有云上对有效识别的信息(即便部分不准)也会计费,类似于在通话质量不佳时通常也是要求计费。来自:专题
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