优化识别效果的利器

阿里云提供的语音识别服务，提供了通用的模型，或者模型领域的通用模型如8k客服质检模型、电商等。如果您在自己的领域积累了丰富的历史数据，那么就可以使用这些历史数据来对自己的模型做定制的优化。

通过使用阿里云语音自学习工具，您可以通过可操作的界面上传训练语料文本，通过对您训练语料做模型训练，可以有效提高您的场景的语音识别识别率，尤其是专有名词和文本中的高频词汇，有较好的优化效果。

具体在管理控制台训练定制模型的操作说明，请查看 管理自学习模型文档。

训练语料说明

自学习平台训练模型的语料格式为小于20M的 UTF-8格式TXT文本 文件。训练语料应基于您历史生产出的标注文本，或者应用场景的专业术语的文本集合构成。

• 识别语料应该一句一行。
• 针对要识别的重点内容，如专有名词、人名地名等，需要在语料中反复出现，才可以提高识别的权重。

应用举例

某地即将召开一场红学研究会，为了记录会场嘉宾的讲话，主办方选择接入阿里云智能语音服务来进行会议转写。首先开发人员注册并开通阿里云智能语音服务，为了提高会议发言的识别率，考虑采用自学习平台进行模型训练优化：

• 选择基础模型：采用通用模型。
• 训练语料采集：由于会议核心是讨论红楼梦相关的议题，开发人员将红楼梦小说的原文进行处理，根据标点做裁剪，将原文每句话保存为训练文本中的一行。
• 操作训练模型：通过自学习平台提交语料和训练之后，采用训练出的模型，可以有效识别出『贾宝玉』等红楼梦中的词汇，获得理想的识别效果。