是否可以在Voice上训练Azure模型？
我正在研究一个呼叫中心用例，其中在中，当客户根据描述致电投诉时，机器学习模型应该能够预测和分类客户投诉
实际上，我能够使用特征哈希技术在基于文本的投诉上训练“两级增强决策树”模型，但特别是希望在语音上训练模型
指导，示例和参考会有所帮助
如果MLS中不存在OOB功能，也可以打开以了解解决方法
谢谢
嗨，谢谢您的回复。这是核心思想
呼叫中心将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”可能是结算问题或互联网速度
示例描述为“嘿，我付了$ x，但价格却上涨了$ y，您能对我的每月账单减少$ z进行推广吗？”
该网络服务将接受语音输入问题说明，并应提供语音/文本输出客户投诉
我们想用数据训练ML模型并部署为Web服务。这样，当消费者致电问题时，他们无需拨打选项1,2,3，而是模型能够将其路由到适当的队列
（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）如何使Web服务接受语音输入以将打分的标签/值作为Web服务输出
答案 0 :(得分：-1)
您可以从Video Indexer和call center的语音服务中受益，从语音到文本以及文本到语音也可以受益。
此github sample将帮助您构建可以将给定问题分类为类别的NLP。 您可以将此git克隆到AML Workspace中的Notebook VM中，然后运行“ bert-stack-overflow / 1-Training / AzureServiceClassifier_Training.ipynb”来构建模型。