训练自定义语音模型

本文介绍如何训练自定义模型,以提高 Microsoft 基础模型中的识别准确度。 即使发布了新的基础模型,自定义语音模型的语音识别准确度和质量也会保持一致。

注意

你将为自定义语音识别模型使用量和终结点托管付费。 如果基础模型创建于 2023 年 10 月 1 日及之后,则还需要为自定义语音识别模型训练付费。 如果基础模型是在 2023 年 10 月之前创建的,则无需支付训练费用。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 语音定价语音转文本 3.2 迁移指南中的适配收费部分

训练模型通常是一个迭代过程。 首先选择一个基本模型,该模型是新模型的起点。 你需要使用可包含文本和音频的数据集来训练模型,然后进行测试。 如果识别质量或准确度不符合要求,可以使用更多或修改后的训练数据创建新的模型,然后再次进行测试。

在训练自定义模型后,可以在有限时间内使用该模型。 你必须定期从最新的基本模型重新创建和调整自定义模型,以充分利用改进的准确性和质量。 有关详细信息,请参阅模型和终结点生命周期