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使用微调自定义语音模型

借助自定义语音识别，你可以使用自定义模型进行实时语音转文本翻译、语音翻译和批量听录，从而提高应用程序的语音识别准确度。

小窍门

将自定义语音模型从 Speech Studio 引入 Azure AI Foundry 门户。在 Azure AI Foundry 门户中，可以通过连接到现有语音资源来继续之前的操作。有关连接到现有语音资源的详细信息，请参阅连接到现有语音资源。

使用自己的数据微调 Azure AI 语音基础模型，创建自定义语音模型。你上传数据、测试和训练自定义模型、比较模型之间的准确度，以及将模型部署到自定义终结点。

本文介绍如何使用微调创建自定义语音模型。有关自定义语音识别的详细信息，请参阅自定义语音识别概述文档。

小窍门

可以将自定义语音识别模型从 Speech Studio 引入 Azure AI Foundry 门户。在 Azure AI Foundry 中，可以通过连接到现有语音资源来继续之前的操作。有关连接到现有语音资源的详细信息，请参阅连接到现有语音资源。

开始微调

自定义语音微调包括模型、训练和测试数据集以及部署终结点。每个项目都特定于一个区域设置。例如，可以针对美式英语进行微调。

在 Azure AI Foundry 门户中，可以微调一些 Azure AI 服务模型。例如，可以微调某个模型来实现自定义语音识别。每个自定义模型特定于某个区域设置。例如，可以微调美国英语的模型。

转到 Azure AI 语音文档，了解如何继续微调自定义语音模型：

微调后，可以从 “微调 ”页访问自定义语音模型和部署。

创建自定义语音项目后，可以从 “自定义语音 ”页访问自定义语音模型和部署。

登录 Speech Studio。
选择要使用的订阅和语音资源。

重要说明

如果使用音频数据训练自定义模型，请在具有专用硬件的区域中选择服务资源来训练音频数据。有关详细信息，请参阅区域表中的脚注。
选择“自定义语音”>“创建新项目”。
遵照向导中的说明创建项目。

按名称选择新项目，或选择“转到项目”。然后，应在左侧面板中看到这些菜单项： 语音数据集、 训练自定义模型、 测试模型和 部署模型。

将语音转文本 REST API 用于自定义语音时，需要将 project 属性设置为自定义语音项目的 ID。需要设置 project 该属性，以便可以在 Azure AI Foundry 门户中管理微调。

重要说明

自定义语音的项目 ID 与 Azure AI Foundry 项目的 ID 不同。

选择或开始微调自定义语音模型后，可以在 URL 中找到项目 ID。

登录 Azure AI Foundry 门户。
在左侧窗格中选择“微调”。
选择“AI 服务微调”。
从 “模型名称 ”列中选择要检查的自定义模型。
检查浏览器中的 URL。项目 ID 是 URL 的一部分。例如，项目 ID 位于 00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444 以下 URL 中：
```
https://ai.azure.com/build/models/aiservices/speech/customspeech/00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444/<REDACTED_FOR_BREVITY>
```

将语音转文本 REST API 用于自定义语音时，需要将 project 属性设置为自定义语音项目的 ID。需要设置属性 project ，以便可以在 Speech Studio 中管理微调。

若要在 Speech Studio 中获取自定义语音项目的项目 ID，请执行以下作：

登录到 Speech Studio 并选择 “自定义语音 ”磁贴。
选择自定义语音项目。
检查浏览器中的 URL。项目 ID 是 URL 的一部分。例如，项目 ID 位于 00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444 以下 URL 中：
```
https://speech.microsoft.com/portal/<Your-Resource-ID>/customspeech/a0a0a0a0-bbbb-cccc-dddd-e1e1e1e1e1e1
```

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