杭州曼孚科技有限公司的語音標注、圖片轉文字深受廣大客戶的喜愛，公司與客戶建立了長期穩定的合作關系。杭州曼孚提供的標注、視頻標注解決了廣大客戶的需求。杭州曼孚實力雄厚，重信用、守合同、以優質的服務和誠實守信的原則，贏得了廣大客戶的信任。x38a66d2n

一直以來，杭州曼孚科技有限公司潛心鉆研曼孚智能品牌的行業客戶需求，為客戶量身定制需求及解決方案。杭州曼孚的優勢不僅在于有潛力的語音標注業界的先進技術和精銳的專業團隊，還在于提供精湛的杭州曼孚、數據標注、語音標注服務能力，更在于積極創新的熱情和尊重承諾的信念。成為客戶可信賴的圖片轉文字妙招綜合服務商，助力客戶實現語音標注的業務價值，是杭州曼孚始終不渝的使命和追求。

延伸拓展

產品詳情：2.基于分類的語音轉文字，國內外學者提出很多方法，一大部分是通過先提取訓練圖像的底層特征，然后在底層特征和關鍵詞分類器之間建立分類模型，再對未標注的圖像集運用這個模型進行分類，完成語音轉文字。早期的分類器只能實現圖像與關鍵詞之間的一對一標注，后來經過對分類器的改進，可以實現一對多的分類。但是基于分類的語音轉文字，無論是一對一的分類方式還是一對多的分類方法，都在不同程度上受到分類器個數的約束和限制，對于大數據環境下的圖像或者大量關鍵詞的標注情況不適用。但是，基于分類模型的語音轉文字在圖像識別和檢索方面有很明顯的優越性。相關模型的語音轉文字方法是通過構建一個概率統計模型來計算圖像內容和標注關鍵詞之間的聯合概率。圖像底層特征與標注關鍵詞之間不是一一對應的，聯系不是太緊密。但是要想準確得到圖像內容與標注詞之間的聯合概率，就要分析語義關鍵詞之間存在的共生概率關系，語義關鍵詞之間的不獨立性，會造成計算得到聯合概率不準確，而影響標注結果。基于半監督模型語音轉文字方法的優點是在學習階段可以利用更多的數據，更加適合于已標注的訓練數據量相對較小、總數據量較大的情況。這種語音轉文字方法在大數據環境下可以得到很好地推廣。但是該種標注方法也有缺點，在標注的過程中必須考慮圖像間的權值問題，以及圖像與圖像之間，詞與詞之間，圖像與詞語之間的相關性問題，而這些問題也是基于語音轉文字過程中的關鍵點與難點。

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