Présentation
Supposons que vous êtes développeur et que vous travaillez pour une société de transcription médicale. Les clients de votre entreprise sont une équipe de médecins qui enregistrent leurs notes sous forme de fichiers audio sur des enregistreurs vocaux numériques portables. Ils partagent leurs fichiers avec votre entreprise par le biais d’un lecteur cloud partagé, et leurs notes sont une combinaison de mémos brefs et de dictées plus longues.
Votre entreprise doit gérer un grand nombre de transcripteurs, et ces deux types de fichiers audio présentent des défis intéressants pour votre entreprise :
Les transcripteurs de votre entreprise ont besoin de plus de temps pour traiter le volume de mémos brefs de vos clients. Il est donc difficile pour votre entreprise de renvoyer les transcriptions dans les délais du contrat de niveau de service (SLA) de votre entreprise.
Les dictées plus longues peuvent rarement être transcrites dans une seule session, et les transcripteurs de votre entreprise ont du mal à se souvenir de l’endroit où ils se sont arrêtés lors de la session précédente.
Vous avez entendu dire que les services Azure AI Services de Microsoft fournissent aux développeurs des API pour créer des applications qui tirent parti des fonctionnalités de reconnaissance vocale d’Azure AI, et votre responsable vous a demandé de chercher un moyen d’utiliser les fonctionnalités de reconnaissance vocale pour créer une application utilisable pour effectuer certaines des tâches de transcription, réduisant ainsi certains de vos coûts d’exploitation et les problèmes de contrat de niveau de service.
Dans ce module, vous allez apprendre à utiliser Azure AI Services pour créer une application de reconnaissance vocale qui convertit un exemple de fichier WAVE en texte.