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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:专题域点击跳转后内容的确是隐私声明。我们使用了LDA主题模型来判断文本内容是否是隐私政策。通过验证的样本都收纳到数据集中,然后用这些标注数据进行第一版的目标识别模型训练。 训练出来的模型只是利用传统图像处理能够识别成功的图片进行学习。对于不成功的图片,我们进一步使用 OCR 。OCR能够来自:百科