Documentar experimentos práticos com Azure Speech Studio e Language Studio, aplicando conceitos de análise de fala e processamento de linguagem natural.
- Azure Speech Studio
- Azure Language Studio
- GitHub para versionamento e documentação
- Conversão de fala em texto (Speech to Text)
- Teste de precisão com diferentes sotaques e fontes de áudio
- Configuração de vocabulário personalizado
- A precisão da transcrição em português foi alta.
- A configuração do vocabulário personalizado requer atenção às permissões dos recursos no Azure.
- Resultados são entregues rapidamente após o upload do áudio.
- Análise de sentimentos em textos de exemplo
- Extração de frases-chave e entidades nomeadas
- Tradução automática de conteúdos curtos
- A extração de entidades é bastante detalhada, identificando nomes próprios e categorias.
- A interface do Language Studio é simples e intuitiva.
- Os recursos precisam ser criados na mesma região para evitar erros de configuração.
Os arquivos utilizados nos testes de transcrição e análise de fala estão disponíveis na pasta /audios.
| Arquivo | Descrição |
|---|---|
audio1.wav |
Áudio de exemplo utilizado para teste inicial de conversão de fala em texto no Speech Studio. |
audio2.m4a |
Áudio adicional com conteúdo alternativo para comparação de resultados. |
💡 Observação: Para baixar, clique sobre o arquivo no repositório e depois em Download.
- Speech Studio é uma ferramenta poderosa para transcrição e personalização de modelos de fala.
- Language Studio facilita aplicações de IA em textos de forma prática.
- Documentar todas as etapas ajuda a criar reuso de configurações e replicar resultados.
- O GitHub é ideal para versionar e compartilhar experimentos de forma organizada.
- Documentação oficial do Azure Speech Studio
- Documentação oficial do Azure Language Studio
- Guia de Markdown no GitHub
- GitHub Docs
Este repositório faz parte do desafio proposto pela DIO para consolidar conhecimentos práticos em inteligência artificial aplicada à fala e ao processamento de linguagem natural.
💡 Observação pessoal:
Durante a realização deste laboratório, percebi que algumas funcionalidades abordadas nas aulas exigem a criação de uma conta Azure com método de pagamento válido (cartão de crédito). Considero isso uma limitação importante, pois pode dificultar o acesso completo ao aprendizado para quem não possui cartão ou não deseja vincular dados financeiros apenas para fins educacionais.
✨ Sugestão:
Seria interessante se a plataforma disponibilizasse alternativas de uso gratuito ou acesso limitado a essas funções sem a necessidade de inserir dados de pagamento, especialmente para estudantes que desejam apenas explorar os recursos de forma prática.