8、探索Azure认知服务：语音与视觉的智能应用

探索Azure认知服务：语音与视觉的智能应用

1. 前期注意事项

在使用API请求响应时，不能保证能得到与请求数量相同的响应，有时返回的响应可能为空。因此，需要在代码中检查并处理这种情况。可以尝试不同模型的零样本、一样本和少样本提示，找出能获得最佳结果的方式，然后使用API提交微调任务，结合提示和完成示例，以获得可用于测试和生产的定制模型。同时，由于OpenAI服务生成的文本听起来像人类撰写的，所以要确保生成的内容适合使用场景，并且不会被滥用。

2. 语音识别技术的发展与Azure语音服务

语音识别是早期应用AI研究领域之一，但直到近年来，深度学习才使其具备广泛应用的强大能力。微软研究院资助了首个成功用深度学习替代传统语音识别算法的项目，推动了该行业的变革。2017年，微软研究人员构建的系统在转录行业标准Switchboard数据集的电话录音时，表现超越了个人和人类团队。

Azure语音服务涵盖了语音转文本、文本转语音以及多语言实时语音翻译。可以针对特定声学环境（如工厂车间或道路背景噪音）定制语音模型，识别和发音特定术语。还能识别特定说话者，甚至通过说话者识别和验证进行语音身份验证。语音服务可通过语音SDK、语音设备SDK或REST API使用。

2.1 使用Azure语音识别工具的代码示例

以下代码展示了如何使用Azure语音识别工具，通过LUIS作为识别过程的后端，寻找用户话语中的意图，控制一个基本的家庭自动化应用：

import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
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