Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Dit artikel bevat bekende problemen en tijdelijke oplossingen voor Foundry. Bekijk deze problemen voordat u een ondersteuningsaanvraag indient.
- Controleer de Azure statuspagina voor storingen op serviceniveau.
- Stel storingsmeldingen in de Azure Service Health portal in.
Agentservice
Er zijn momenteel geen bekende problemen.
Gieterijgereedschappen
Azure Spraak in Foundry Tools
In de volgende tabellen worden de huidige bekende problemen beschreven voor Spraak, waaronder Spraak-naar-tekst (STT), tekst-naar-spraak (TTS) en Speech SDK/Runtime.
Actieve bekende problemen met spraak-naar-tekst (STT)
De volgende tabel bevat de huidige bekende problemen voor spraak-naar-tekst:
| Probleem-ID | Categorie | Titel | Beschrijving | Tijdelijke oplossing | Publicatiedatum van uitgave |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | Inhoud | STT-transcripties met pondeenheden | Real-time transcriptie converteert vaak "ponden" onjuist naar "lbs" wanneer woordgroepen worden gesproken in een Brits dialect, ongeacht de taalinstelling. | Gebruik Custom Display Post Processing (DPP) om een aangepast spraakmodel te trainen en om standaard DPP-resultaten te corrigeren (bijvoorbeeld Ponden {tab} Ponden). Zie voor meer informatie Hoe u trainingsgegevens voor tekstopmaak voorbereidt voor aangepaste spraak. | 9 juni 2025 |
| 1002 | Inhoud | STT-transcripties met kardinale richtingen | Het spraakherkenningsmodel 20241218 kan mogelijk audio-invoer die windrichtingen bevat, onjuist interpreteren. 'SW123456' kan bijvoorbeeld worden getranscribeerd als 'Zuidwest 123456'. Vergelijkbare fouten kunnen optreden met andere kardinaliteitsrichtingen. | Gebruik aangepaste weergaveopmaak om 'Zuidwest' toe te wijzen aan 'SW' in een herschrijfregel. Zie voor meer informatie Hoe u trainingsgegevens voor tekstopmaak voorbereidt voor aangepaste spraak. | 9 juni 2025 |
| 1003 | Model | STT-transcripties kunnen onverwachte interne systeemtags bevatten | Onverwachte tags zoals 'nsnoise' worden weergegeven in transcriptieresultaten. Dit probleem is in eerste instantie gerapporteerd voor het Arabische model (ar-SA), maar treedt ook op in Engelse modellen (en-US en en-GB). Een toekomstige modelupdate voegt een filter toe om 'nsnoise' uit trainingsgegevens te verwijderen. | Er is geen tijdelijke oplossing beschikbaar. Er wordt een oplossing gepland in een toekomstige modelupdate. | 9 juni 2025 |
| 1004 | Model | STT-transcripties met onnauwkeurige spelling van taalspecifieke namen en woorden | Onjuiste transcriptie van taalspecifieke namen vanwege een gebrek aan entiteitsdekking in het basismodel voor landinstellingen van laag 2. Dit probleem treedt op wanneer basismodellen nog geen specifiek woord hebben gevonden. | Custom Speech-modellen trainen om onbekende namen en woorden als trainingsgegevens op te nemen. U kunt ook onbekende woorden toevoegen als een woordgroepenlijst tijdens runtime om de nauwkeurigheid van de herkenning te verbeteren. | 9 juni 2025 |
| 1005 | Bestandstypen | Woorden die soms buiten de context zijn toegevoegd in de realtime-uitvoer van STT. | Audiobestanden die uitsluitend bestaan uit achtergrondgeluiden kunnen leiden tot onnauwkeurige transcripties. In het ideale geval moeten alleen gesproken zinnen worden getranscribeerd, maar dit gebeurt niet met het nl-NL model. | Gebruik de Microsoft AudioStack (MAS) ingebouwd in de Speech SDK voor ruisonderdrukking en echo-annulering. Deze optimalisatie helpt de audiokwaliteit te verbeteren voordat de STT-service wordt bereikt. | 9 juni 2025 |
| 1006 | Bestandstypen | Fout bij MP4-decodering vanwege de positie van 'moov atom' | Het decoderen van MP4-containerbestanden kan mislukken omdat het 'moov atom' zich aan het einde van het bestand bevindt in plaats van het begin. Deze structuur maakt het bestand onstreambaar voor de huidige service, met name voor bestanden die groter zijn dan 10 MB. | Verwerkt het bestand vooraf met behulp van hulpprogramma's voor audiocodecs om het 'moov atom' naar het begin te verplaatsen of converteer het bestand naar MP3. | 8 augustus 2025 |
tekst-naar-spraak (TTS) actieve bekende problemen
De volgende tabel bevat de huidige bekende problemen voor tekst-naar-spraak:
| Probleem-ID | Categorie | Titel | Beschrijving | Tijdelijke oplossing | Publicatiedatum van uitgave |
|---|---|---|---|---|---|
| 2001 | Dienst | Model kopiëren via REST API | De TTS-service staat het kopiëren van modellen via de REST API niet toe voor herstel na noodgevallen. | Er is geen tijdelijke oplossing beschikbaar. Dit is een huidige beperking. | 9 juni 2025 |
| 2002 | TTS-avatar | Ontbrekende parameters | TTS-avatarparameters avatarPosition en avatarSize worden niet ondersteund in Batch-synthese. |
Er is geen tijdelijke oplossing beschikbaar. Dit is een huidige beperking. | 9 juni 2025 |
| 2003 | TTS-avatar | Ontbrekende blobbestandsnamen | De outputs: result URL van de batch-avatarsynthesetaak bevat niet de naam van het blobbestand. |
Gebruik subtitleType = soft_embedded deze tijdelijke oplossing. |
9 juni 2025 |
| 2004 | TTS-avatar | Batchsynthese niet ondersteund voor TTS avatar | Batchsynthese voor avatar biedt geen ondersteuning voor bring-your-own-storage (BYOS) en vereist dat het opslagaccount extern verkeer toelaat. | Er is geen tijdelijke oplossing beschikbaar. Dit is een huidige beperking. | 9 juni 2025 |
| 2005 | Dienst | DNS-cache vernieuwen na migratie van juli 2025 | De verouderde Speech TTS-clusters in Azië zijn om nalevingsredenen verwijderd op 31 juli 2025. Al het verkeer is gemigreerd naar nieuwe IP-adressen. Sommige klanten ondervinden mogelijk nog steeds problemen vanwege permanente lokale of secundaire DNS-caches die niet zijn vernieuwd. | Wis lokale en secundaire DNS-caches om verbindingsproblemen met de nieuwe IP-adressen van het TTS-cluster op te lossen. | 24 juli 2025 |
| 2006 | TTS | Woordgrensduplicatie in uitvoer | Azure TTS retourneert soms dubbele woordgrensvermeldingen in de synthese-uitvoer, met name wanneer bepaalde SSML-configuraties worden gebruikt. Deze duplicatie kan leiden tot onjuiste timinggegevens en onjuiste uitlijning in downstreamtoepassingen. | Verwerk de uitvoer om dubbele woordgrenzen te filteren op basis van tijdstempel en woordcontent. | 8 augustus 2025 |
| 2007 | TTS | Gedeeltelijk gegenereerde woorden in Arabische stemmen | Arabische stemuitvoer bevat gedeeltelijk gegenereerde woorden in gevallen van onduidelijke of onvolledige uitspraak, met name voor woorden die eindigen op ة of ت. Dit probleem kan worden gereproduceerd over meerdere stemmen. | U kunt dit probleem oplossen door de tekst van de stemuitvoer te herformuleren. | 16 september 2025 |
Actieve bekende problemen met Speech SDK/Runtime
De volgende tabel bevat de huidige bekende problemen voor Speech SDK/Runtime:
| Probleem-ID | Categorie | Titel | Beschrijving | Tijdelijke oplossing | Publicatiedatum van uitgave |
|---|---|---|---|---|---|
| 3001 | SDK/Runtime | De parameter InitialSilenceTimeout veroorzaakt 400-fouten | Als u instelt InitialSilenceTimeout op 0, worden er 400 fouten veroorzaakt. De endSilenceTimeout parameter kan ook leiden tot onjuiste transcripties, wanneer deze is ingesteld op een andere waarde dan 0, negeert het systeem gebruikersinvoer na de opgegeven duur. |
Stel InitialSilenceTimeoutMs in op 0 door SpeechConfig.fromSubscription(subscriptionKey, region) te gebruiken om de time-out vanwege initiële stilte uit te schakelen. Voor eenmalige herkenning wordt de sessie beëindigd na 30 seconden aan initiële stilte. Voor continue herkenning rapporteert de service na 30 seconden een lege woordgroep en gaat verder. De Speech_SegmentationMaximumTimeMs parameter bepaalt de maximale woordgroeplengte (standaard: 30.000 ms). |
9 juni 2025 |
| 3002 | SDK/Runtime | De parameter SegmentationTimeout veroorzaakt onwaarwoorden | Willekeurige woorden worden weergegeven in spraakherkenningsresultaten wanneer SegmentationSilenceTimeout deze is ingesteld op meer dan 1000 ms. |
Behoud de standaardwaarde SegmentationTimeout van 650 ms. |
9 juni 2025 |
| 3003 | SDK/Runtime | Sprekerduur ontbreekt tijdens realtime diarisatie in STT | De Python SDK geeft geen sprekerduur weer bij het gebruik van realtime-diarisatie met STT. | Controleer de offset en duur van het herkenningsresultaat door de quickstart voor realtime diarization te volgen. | 9 juni 2025 |
| 3004 | SDK/TTS avatar | Frequente verbroken verbindingen met JavaScript SDK | TTS-avatar laadt niet of verbreekt vaak de verbinding en maakt opnieuw verbinding wanneer een aangepaste avatar met de JavaScript SDK wordt gebruikt. | Open UDP-poort 3478. | 9 juni 2025 |
Azure-vertaler in Foundry Tools
In de volgende tabellen worden de huidige bekende problemen voor Translator beschreven.
Actieve bekende problemen bij tekstvertaling
| Probleem-ID | Categorie | Titel | Beschrijving | Tijdelijke oplossing | Publicatiedatum van uitgave |
|---|---|---|---|---|---|
| 4001 | Model | Context en voornaamwoorden behouden | Sommige vertaalmodellen verwerken voornaamwoorden niet goed, met name voornaamwoorden van de derde persoon. Dit probleem treedt op omdat training op zinsniveau en deductie de context niet behouden. Het productteam werkt actief aan het verplaatsen van alle modellen naar training en deductie op documentniveau. | Er is geen directe tijdelijke oplossing beschikbaar. Controleer het gebruik van de pronoun handmatig en pas deze indien nodig aan. | 5 februari 2025 |
| 4002 | Inhoud | Zinnen vertalen met tekst in gemengde taal | De Tekstomzettings-API biedt geen ondersteuning voor het vertalen van zinnen die invoer in gemengde talen bevatten. Vertalingen kunnen onjuist of onvolledig zijn wanneer één zin meerdere talen bevat. | Geef de beoogde brontaal op, verwijder de zin in meerdere talen of splitst de tekst in segmenten met één taal. | 5 februari 2025 |
Bekende actieve problemen bij documentvertaling
| Probleem-ID | Categorie | Titel | Beschrijving | Tijdelijke oplossing | Publicatiedatum van uitgave |
|---|---|---|---|---|---|
| 5001 | Opmaak | Opmaak van wiskundige expressies | Vertaalde documenten behouden mogelijk niet volledig de opmaak van wiskundige expressies. Superscript- en subscriptnummers kunnen onjuist worden opgemaakt. | Er is geen directe tijdelijke oplossing beschikbaar. Pas indien nodig de opmaak van wiskundige expressies handmatig aan. | 5 februari 2025 |
| 5002 | Inhoud | Documenten vertalen met gemengde brontalen | Documentomzetting vertaalt mogelijk geen brondocumenten met meerdere talen, wat leidt tot onjuiste of onvolledige resultaten. | Geef de beoogde brontaal op. U kunt ook de zin in meerdere talen verwijderen of de tekst splitsen in segmenten die slechts één taal bevatten. | 5 februari 2025 |
| 5003 | Bestandstypen | Complexe documenten vertalen | Documenten met duizenden ingewikkelde pagina's kunnen fouten ondervinden tijdens de extractie-, vertalings- en herassemblyprocessen. Deze documenten bevatten vaak afbeeldingen, ingesloten tekst in afbeeldingen en handmatig getypte tekst. | Splits het grote document in kleinere secties (deel bijvoorbeeld een bestand van 1000 pagina's in ongeveer 10 bestanden van elk 100 pagina's) en verzend ze afzonderlijk. | 5 februari 2025 |
| 5004 | Opmaak | Documenten vertalen die randloze grafieken en tabellen bevatten | Grafieken en tabellen met gemengde horizontale en verticale tekst, verschillende celgrootten of randloze rasterstructuren zijn moeilijk om nauwkeurig op te maken tijdens de vertaling. | Maak documenten opnieuw met behulp van gerande tabellen en grafieken in plaats van randloze tabellen om de kwaliteit van de vertaaluitvoer te verbeteren. | 1 april 2025 |
| 5005 | Inhoud | Documenten vertalen die zichtbare watermerken of zegels bevatten | Zichtbare watermerken of afdichtingen kunnen overlappen met tekst, waardoor het moeilijk is voor de modellen om de inhoud nauwkeurig te herkennen en te verwerken. Documenten blijven mogelijk niet-vertaald of slechts gedeeltelijk vertaald. | Gebruik schone, watermerkvrije documenten voor optimale vertaalresultaten. | 21 mei 2025 |
Azure Machine Learning
Zie Azure Machine Learning bekende problemen voor bekende problemen met betrekking tot Azure Machine Learning.