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通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络,并且熟悉整个处理流程,包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备:登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用 3.开始语音识别操作 4.开始语言模型操作来自:百科
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LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像,完成特征空间到真实类别来自:百科
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通用 表格识别 :提取表格内的文字和所在行列位置信息,适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化,恢复结构化信息。 通用表格识别提取表格内的文字和所在行列位置信息,适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化,恢复结构化信息。来自:专题
件识别、实时语音识别和语音合成和热词等接口。 华东-上海一,推荐的区域,支持 一句话识别 、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口。 2、仅支持中文,文本不长于500个中文字。 3、支持合成采样率8kHz、16kHz。 语音合成软件适用的应用场景有哪些? 语音导航 有声读物来自:专题