ActivationSignalDetectionConfiguration.ApplyTrainingData Метод
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Предоставляет входные данные в указанном формате и пытается завершить этап обучения (если процесс обучения доступен для детектора сигналов этой конфигурации).
Важно!
Чтобы избежать возможных проблем с параллелизмом, рекомендуется использовать ApplyTrainingDataAsync .
public:
virtual DetectionConfigurationTrainingStatus ApplyTrainingData(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat trainingDataFormat, IInputStream ^ trainingData) = ApplyTrainingData;DetectionConfigurationTrainingStatus ApplyTrainingData(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat const& trainingDataFormat, IInputStream const& trainingData);public DetectionConfigurationTrainingStatus ApplyTrainingData(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat trainingDataFormat, IInputStream trainingData);function applyTrainingData(trainingDataFormat, trainingData)Public Function ApplyTrainingData (trainingDataFormat As ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat, trainingData As IInputStream) As DetectionConfigurationTrainingStatusПараметры
- trainingDataFormat
- ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat
Форматы данных для обучения голоса, поддерживаемые ActivationSignalDetector для цифрового помощник.
- trainingData
- IInputStream
Данные для обучения голоса.
Возвращаемое значение
Состояния обучающих голосовых данных, распознаваемые ActivationSignalDetector для цифрового помощник.
Комментарии
Приложения цифрового помощник могут обучить ключевое слово детекторы для более точного распознавания голоса отдельного пользователя путем алгоритмического применения настроек к детектору на основе речевых данных. Например, обучение средства обнаружения ключевое слово речи, чтобы обнаруживать ключевое слово только при разговоре определенного человека.
Это достигается с помощью серии шагов обучения ActivationSignalDetectionConfiguration , где каждый шаг использует логический фрагмент входных данных речи.