11、解锁人工智能：自定义语音模型与低代码应用指南

解锁人工智能：自定义语音模型与低代码应用指南

1. 自定义语音模型的创建

语音识别面临诸多挑战，人们的说话方式千差万别，包括语音风格、韵律、口音和词汇的差异。此外，特定领域可能存在不常见的术语，或者需要识别容易与日常词汇混淆的产品名称。录音环境也会带来额外的挑战，例如得来速餐厅的背景噪音、商场的声学环境或大楼大堂接待处的声音，都与对着手机说话的情况截然不同。

为了应对这些挑战，我们可以创建自定义语音模型，而不是使用默认的语音模型。自定义语言模型可以基于现有的训练模型，用于理解特定口音或处理特定词汇。

以下是创建自定义语音模型的具体步骤：
1. 选择服务并定制 ：可以使用无代码的语音工作室可视化环境来定制自定义语音、自定义命令（用于语音控制应用程序）和自定义语音（用于文本转语音）服务。然后，可以使用语音 SDK、语音 CLI 或 REST API 在应用程序中调用这些服务。
2. 添加声学模型 ：为了应对各种复杂环境下的准确识别需求，如车辆、工厂车间或户外等环境，可以添加声学模型。如果要在可预测的嘈杂环境中使用语音识别，例如在汽车中使用语音识别，或者使用特定设备以特定方式处理声音，那么添加自定义声学模型是必不可少的。在这种情况下，可能需要在容器中本地运行模型。
3. 训练模型 ：
- 文本训练 ：可以上传包含特定领域行话、技术术语和其他可能无法正确识别的短语的音频文件或文本。文本训练速度更快，只需几个小时，而不是几天。为了获得最佳效果，应提供使用特定词汇的不同句子和上下文的文本，涵盖预期的术语