Linguagem coloquial Azure.

A plataforma Azure oferece suporte a compreensão de linguagem coloquial por meio de serviço de linguagem.

Para trabalhar com a Compreensão da Linguagem Coloquial, será necessário levar em consideração três conceitos principais: enunciados, entidades e intenções.

O Enunciado é alguma palavra chave que o usuário diz ao aplicativo, este que interpretará a palavra, por exemplo: “Ligar”, “Desligar”, “Turn on”.

A Entidade é um ítem que queremos ligar ao enunciado, por exemplo: “Ligar VENTILADOR”, “Desligar VENTILADOR”, “Turn on FAN”.

As intenções são utilizados para realizar uma ação a partir de uma combinação de um enunciado + entidade, por exemplo, a combinação de “LIGAR” + “VENTILADOR” deve acionar uma intenção de ATIVAÇÃO, já uma combinação “DESLIGAR” + “VENTILADOR” deve acionar uma intenção de DESATIVAÇÃO.

Recursos para Linguagem coloquial.

Dentro dos recursos Azure, existem os serviços de Linguagem para abordar o reconhecimento de linguagem natural sem a experiência de serviços cognitivos ou serviço Cognitivo que abordam os dois serviços.

O primeiro passo para trabalhar com aprendizado de linguagem, é fazer a criação do recurso para treinar um aplicativo de compreensão de linguagem coloquial.

O próximo passo é criar as intenções, inserindo as ações que o usuário deseja executar na sua aplicação.

Após isso, será necessário criar as entidades que podem ser do tipo Machine-learned, Lista, regex ou Pattern.any.

Com tudo configurado, o próximo passo é treinar seu modelo e homologar se está tudo certo. Após testar e validar seu modelo, podemos publicá-lo em um recurso de previsão.

Conclusão.

Um recurso bem interessante e muito utilizado para integrações de clientes e experiências mais amigáveis entre humanos e máquinas, além de ser muito utilizado para interação com deficientes visuais.

Análise de voz Azure.

A análise e sintetização de voz podem ser utilizados na inteligência artificial como entrada e saída de informação.

Hoje não é difícil encontrar sistemas de automação industrial, residencial e automotivo que disponibilizam comandos de voz para o usuário.

Na plataforma da Azure, existem capacidades que possibilitam a entrada de uma informação em formato sonoro e transformar em texto e vice-versa.

O reconhecimento de voz Azure possibilita identificar palavras de uma entrada de áudio e transformar em texto para ser armazenado ou apresentado na forma de legenda para o usuário.

O sintetizador de voz Azure faz o contrário do reconhecimento de voz, ele faz a leitura de um arquivo texto e sintetiza as palavras em um áudio.

Detalhes da API.

O serviço cognitivo de fala Azure oferece API’s para reconhecimento de fala e sintetizador de voz.

A API de conversão de fala em texto pode ser executada em tempo real ou em lote.

A execução em tempo real é uma ótima opção para transformar em tempo real o áudio em legendas, já em outros casos, podemos enviar um áudio extenso e transcrever em um arquivo de texto, nesse caso é mais interessante utilizar o modo de transformação em lote.

A API de conversão de texto em fala disponibiliza a capacidade de converter um texto em um áudio falado.

Essa API é muito útil para soluções de interação com deficientes visuais, onde podemos sintetizar um texto em voz, podendo inclusive escolher o idioma e o locutor.

Conclusão.

A Azure oferece uma série de funcionalidades para soluções de inteligência artificial e ciência de dados, e a API de fala pode ser usada para algumas soluções nesse segmento sem necessidade de implementação de lógica de programação.