1.杭州有限公司語音轉(zhuǎn)文字擁有一批具有高素質(zhì)、經(jīng)驗(yàn)豐富、責(zé)任感強(qiáng)、尤其是具有很強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)能力的專業(yè)人才，客戶遍布中國及海外。由于有著得天獨(dú)厚的地理優(yōu)勢(shì)和全方位多元化的信息渠道，公司的主營業(yè)務(wù)范圍主要包括：、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)采集等。x5aa5c9n 2.在發(fā)展的過程中，杭州有限公司深切感受到成長與發(fā)展的艱辛。為此，始終秉承“客戶至上”的經(jīng)營理念，把客戶體驗(yàn)和客戶價(jià)值作為衡量工作的根本標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)持誠信經(jīng)營，用心服務(wù)，專注專注于為廣大用戶提供貼心和優(yōu)質(zhì)的語音標(biāo)注服務(wù)。憑借良好的語音標(biāo)注口碑，雄厚的實(shí)力和熱情周到的服務(wù)，贏得了眾多客戶的信任和尊重。 延伸內(nèi)容 語音標(biāo)注是人工智能領(lǐng)域的輔助工作，即：將聽到的一段語音，按照自己聽到的內(nèi)容，手動(dòng)識(shí)別為中文文字，不能少字漏字語句錯(cuò)亂！提出一種基于Spark計(jì)算框架的海量視頻語義標(biāo)注方法。將存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）上的海量視頻部署到若干計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，依據(jù)分形特征實(shí)現(xiàn)鏡頭快速分割。提取樣本關(guān)鍵幀的顏色、紋理和分形特征向量，進(jìn)行元學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練，進(jìn)而形成視覺詞典。根據(jù)視覺詞典對(duì)檢測(cè)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析，產(chǎn)生一系列能表征視頻內(nèi)容的視覺單詞語音標(biāo)注。根據(jù)重要程度，通過馬爾科夫鏈按重要程度對(duì)視頻的視覺單詞進(jìn)行排序，并將排列結(jié)果作為該視頻的標(biāo)注。最后，從檢測(cè)正確率、平均運(yùn)行時(shí)間和擴(kuò)展效能方面與傳統(tǒng)分布式計(jì)算模型進(jìn)行了對(duì)比。上述方法在數(shù)據(jù)量不大、實(shí)時(shí)性要求不高的情況下，能取得不錯(cuò)的效果。但對(duì)于海量視頻，有限資源無法支持大規(guī)模運(yùn)算，這些方法的應(yīng)用受到制約。近年來，新興大數(shù)據(jù)技術(shù)為海量視頻標(biāo)注提供了一條有效途徑，不但解決了大容量視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題，而且，分布式計(jì)算也有利于語音標(biāo)注語義的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab開源的并行計(jì)算框架，在機(jī)器學(xué)習(xí)處理方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，特別適合解決多次迭代的視頻分析問題。因此，本文提出基于Spark的視頻標(biāo)注方法，利用其強(qiáng)計(jì)算能力，通過顏色、紋理、分形三重特征表征一類實(shí)體，進(jìn)而采用元學(xué)習(xí)策略進(jìn)行訓(xùn)練及預(yù)測(cè)。相對(duì)于傳統(tǒng)分布式方法，該方法在語音標(biāo)注效能方面有較大提升。 3.一直堅(jiān)持以技術(shù)決定實(shí)力，以質(zhì)量占領(lǐng)市場(chǎng)的原則，大力加強(qiáng)開發(fā)新產(chǎn)品，正如今天給大家?guī)淼娜斯ぶ悄軜?biāo)注，我們不斷提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。滿懷“真誠做人，真態(tài)做事”的熱忱；秉承著“優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，優(yōu)質(zhì)服務(wù)”的精品意識(shí)與理念，鑄造了今日的，才鑄造了今日的語音標(biāo)注，要想了解我們更多的產(chǎn)品，請(qǐng)前往的官網(wǎng)：或電話聯(lián)系。