CTI论坛(ctiforum.com)10月15日消息（编译/老秦）： 微软在Ignite 2022上发布了Azure认知服务的几项更新，这将使企业能够改进其对话式AI解决方案。
然而，在深入研究这些之前，首先考虑一下组织如何通过Azure构建机器人程序。
大多数人利用微软的Bot Framework Composer。然后，通过基本结构，他们使用Azure认知语音服务和Azure认知语言服务为机器人添加智能。
许多企业利用这些服务，因为它们不需要人工智能或数据科学技能。此外，开发人员可以直接从Bot Framework访问它们。
现在，微软已经大大改进了这两项服务。
升级到Azure认知语音服务（包括自定义神经语音！）
开发人员已经可以使用Azure认知语音服务将语音转换为文本，添加自定义关键字，并将文本转换为语音功能构建到他们的对话人工智能中。后者允许公司为他们的机器人创建自定义语音。
然而，由于新的进步，微软正在推出定制神经语音。
神经语音是一种从音频样本中执行基于AI的语音克隆的技术。企业可以利用这一点，用一个人的声音把完整的句子串在一起。
因此，他们可能会在自然发音的语音中产生大量的语音机器人流。
更吸引人的是，开发人员可以调整语调，使之与客户意图保持一致。
此外，Microsoft还增强了Azure认知语音服务，以提高语音识别的准确性，并增强预建语音的音频处理。
Azure认知语言服务的增强功能
Azure认知语言服务使用自然语言理解（NLU）来衡量客户意图。
因此，它已经是微软Bot Framework Composer的关键部分。然而，它还提供了一系列附加服务，这些服务刚刚变得更大。
事实上，微软已经增强了其"联络中心使用能力"，这可能允许企业自动汇总机器人的文字记录，并捕获更多的对话内容。
此外，通过对Language Studio的新访问，联络中心可以利用其他功能，如提取关键短语的功能。这样，他们可以更好地分析机器人程序的性能，评估客户行为，并识别交互流程中的痛点。
此外，操作可以用90种语言完成，而微软正在扩大其覆盖范围。
Azure认知服务的最终更新
微软通过进一步支持其Azure认知服务，增强了支持其他企业级AI计划的能力。
例如，它增强了计算机视觉，从图像中提取更多的视觉特征。
有趣的是，这可能会打开更多对话式AI用例，因为客户可以为他们的问题拍照，机器人可以识别其中的实体。由此，机器人可以自动提出解决查询的建议。
微软还支持其边缘空间分析技术，从实时视频中提取实时见解，这可能会触发其他系统中的事件。
最后，供应商在其认知服务中添加了Azure OpenAI服务，该服务提供对DALL·E 2的有限访问。
DALL·E2使用人工智能通过自然语言描述产生图像和艺术。
因此，选定的Microsoft客户可能会快速生成内容、图像和代码，以支持其员工，也可能是进一步支持客户。
声明：版权所有 非合作媒体谢绝转载
