Azure ML-基于语音的训练模型

Question

可以在Voice上训练Azure模型吗？

我正在处理一个呼叫中心用例，其中当客户根据描述打电话投诉时，ML模型应该能够预测和分类客户投诉

实际上，我能够训练“两类增强决策树”模型，使用特征散列技术对基于文本的投诉进行训练，但专门针对语音来训练模型

指导，例子和参考资料会有所帮助。

Incase OOB功能不会存在于MLS中，也可以了解解决方法

谢谢

嗨，谢谢你的回复。这就是核心思想。

呼叫中心应具有包含标签、客户投诉和功能问题描述的数据

示例“客户投诉”将是计费问题或网速

示例描述将是“嘿，我正在支付$x，但是价格被$y提高了，你能为我每月通过$z降低的账单应用一些促销吗？”

will服务将接受语音输入问题描述，并应提供语音/文本输出客户投诉

我们希望用数据训练ML模型，并将其部署为web服务。THis方式当消费者呼叫有问题时，他们不需要拨打选项1,2,3而是模型能够将他们路由到适当的队列

(1)如何在Azure MLS中将文本数据转换为语音？

(2)如何在语音中应用、训练和评分模型

(3)如何让webservice接受语音输入，生成评分的标签/值作为webservice输出

Answer 1

您可以从Video Indexer和call center的语音服务中获益，还可以从语音到文本和文本到语音的转换中受益。

这个github将帮助你构建一个sample，它可以将给定的问题分类到一个类别中。您可以将此git克隆到AML Workspace中的Notebook VM中，并运行‘bert-stack-overflow/1-Training/AzureServiceClassifier_Training.ipynb’来构建模型。