Introductie
Stel dat u een ontwikkelaar bent die werkt voor een medisch transcriptiebedrijf. De klanten van uw bedrijf zijn een team van artsen die hun notities opnemen als audiobestanden op handheld digitale spraakrecorders. Ze delen hun bestanden met uw bedrijf via een gedeeld cloudstation en hun notities zijn een combinatie van korte memo's en langere dicteren.
Uw bedrijf moet een groot personeel van transcribers onderhouden en deze twee soorten audiobestanden bieden interessante uitdagingen voor uw bedrijf:
De transcribeurs van uw bedrijf vereisen veel tijd om het volume van korte memo's van uw klanten te verwerken, dus het is moeilijk voor uw bedrijf om de transcripties binnen het tijdsbestek te retourneren dat is gedefinieerd in de service level agreement (SLA) van uw bedrijf.
Hoe langer dicteren vaak niet in één sessie kunnen worden getranscribeerd en de transcribeurs van uw bedrijf hebben moeilijk onthouden waar ze gebleven waren tijdens hun vorige sessie.
U hebt gehoord dat de Azure AI-services van Microsoft ontwikkelaars API's bieden voor het maken van toepassingen die gebruikmaken van Azure AI-spraak-naar-tekstfuncties. Uw manager heeft u gevraagd te onderzoeken hoe u spraak-naar-tekstfuncties kunt gebruiken om een toepassing te maken die u kunt gebruiken om enkele transcriptietaken te compenseren, waardoor een aantal van uw operationele kosten en problemen met serviceovereenkomsten worden weggenomen.
In deze module leert u hoe u Azure AI-services gebruikt om een spraak-naar-teksttoepassing te maken waarmee een VOORBEELD WAVE-bestand wordt geconverteerd naar tekst.
Leerdoelen
In deze module leert u het volgende:
- Maak een Azure AI-servicesaccount.
- Maak een opdrachtregeltoepassing die gebruikmaakt van eenmalige herkenning om spraak naar tekst te converteren.
- Maak een opdrachtregeltoepassing die gebruikmaakt van continue herkenning om spraak naar tekst te converteren.
Vereisten
- Basiskennis van ontwikkelhulpprogramma's