杭州曼孚科技有限公司的语音标注、图片转文字深受广大客户的喜爱，公司与客户建立了长期稳定的合作关系。杭州曼孚提供的标注、视频标注解决了广大客户的需求。杭州曼孚实力雄厚，重信用、守合同、以优质的服务和诚实守信的原则，赢得了广大客户的信任。x38a66d2n

一直以来，杭州曼孚科技有限公司潜心钻研曼孚智能品牌的行业客户需求，为客户量身定制需求及解决方案。杭州曼孚的优势不仅在于有潜力的语音标注业界的先进技术和精锐的专业团队，还在于提供精湛的杭州曼孚、数据标注、语音标注服务能力，更在于积极创新的热情和尊重承诺的信念。成为客户可信赖的图片转文字妙招综合服务商，助力客户实现语音标注的业务价值，是杭州曼孚始终不渝的使命和追求。

延伸拓展

产品详情：2.基于分类的语音转文字，国内外学者提出很多方法，一大部分是通过先提取训练图像的底层特征，然后在底层特征和关键词分类器之间建立分类模型，再对未标注的图像集运用这个模型进行分类，完成语音转文字。早期的分类器只能实现图像与关键词之间的一对一标注，后来经过对分类器的改进，可以实现一对多的分类。但是基于分类的语音转文字，无论是一对一的分类方式还是一对多的分类方法，都在不同程度上受到分类器个数的约束和限制，对于大数据环境下的图像或者大量关键词的标注情况不适用。但是，基于分类模型的语音转文字在图像识别和检索方面有很明显的优越性。相关模型的语音转文字方法是通过构建一个概率统计模型来计算图像内容和标注关键词之间的联合概率。图像底层特征与标注关键词之间不是一一对应的，联系不是太紧密。但是要想准确得到图像内容与标注词之间的联合概率，就要分析语义关键词之间存在的共生概率关系，语义关键词之间的不独立性，会造成计算得到联合概率不准确，而影响标注结果。基于半监督模型语音转文字方法的优点是在学习阶段可以利用更多的数据，更加适合于已标注的训练数据量相对较小、总数据量较大的情况。这种语音转文字方法在大数据环境下可以得到很好地推广。但是该种标注方法也有缺点，在标注的过程中必须考虑图像间的权值问题，以及图像与图像之间，词与词之间，图像与词语之间的相关性问题，而这些问题也是基于语音转文字过程中的关键点与难点。

杭州曼孚秉承“顾客至上，锐意进取”的经营理念，坚持“客户优先”的原则为广大客户提供优质的语义分割、nlp等产品和服务。欢迎广大客户惠顾！官网地址：.cn