如何在 LUIS 中处理来自语音服务的同音字？
How to handle homophones from Speech Service in LUIS?
在 LUIS 中使用 Speech-to-Text 时，像 "I need a tee shirt" 这样的短语经常以 "I need a teacher" 的形式出现。
如果我需要提高 "tee shirt" 的捕获率并且不需要与 "teacher" 区分，是否应该将这些话语放在一起？
简短的回答是，不，你不应该把它们放在一起。真的，这只是一个 band-aid，很可能只会导致其他问题。
相反，您可以采取以下几个步骤：
- 提醒用户说话要清楚，不要太快。这通常是任何语音服务的良好做法。
- 对于语音服务，考虑添加 Custom Speech。本质上，您提供额外的音频来进一步训练服务识别什么。这可以包括提供发音模型以帮助服务区分发音相似的词。
- 对于 LUIS，查看您训练了多少示例语句。结果往往会随着话语的增多而改善。推荐最少五个。
- 对于LUIS，可以考虑加一个Phrase List。我认为你的里程在这里会比其他建议的差异更大，因为我认为这个问题更多是由 LUIS 驱动的语音驱动，但它 可能 有帮助并且几乎不需要设置。
希望得到帮助！
在 LUIS 中使用 Speech-to-Text 时，像 "I need a tee shirt" 这样的短语经常以 "I need a teacher" 的形式出现。
如果我需要提高 "tee shirt" 的捕获率并且不需要与 "teacher" 区分，是否应该将这些话语放在一起？
简短的回答是，不，你不应该把它们放在一起。真的，这只是一个 band-aid，很可能只会导致其他问题。
相反，您可以采取以下几个步骤：
- 提醒用户说话要清楚，不要太快。这通常是任何语音服务的良好做法。
- 对于语音服务，考虑添加 Custom Speech。本质上，您提供额外的音频来进一步训练服务识别什么。这可以包括提供发音模型以帮助服务区分发音相似的词。
- 对于 LUIS，查看您训练了多少示例语句。结果往往会随着话语的增多而改善。推荐最少五个。
- 对于LUIS，可以考虑加一个Phrase List。我认为你的里程在这里会比其他建议的差异更大，因为我认为这个问题更多是由 LUIS 驱动的语音驱动，但它 可能 有帮助并且几乎不需要设置。
希望得到帮助！