ActivationSignalDetectionConfiguration.ApplyTrainingDataAsync Método

Definição

Fornece dados de entrada de forma assíncrona no formato especificado e tenta concluir uma etapa de treinamento (se um processo de treinamento estiver disponível para o detector de sinais dessa configuração).

public:
 virtual IAsyncOperation<DetectionConfigurationTrainingStatus> ^ ApplyTrainingDataAsync(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat trainingDataFormat, IInputStream ^ trainingData) = ApplyTrainingDataAsync;
/// [Windows.Foundation.Metadata.RemoteAsync]
IAsyncOperation<DetectionConfigurationTrainingStatus> ApplyTrainingDataAsync(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat const& trainingDataFormat, IInputStream const& trainingData);
[Windows.Foundation.Metadata.RemoteAsync]
public IAsyncOperation<DetectionConfigurationTrainingStatus> ApplyTrainingDataAsync(ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat trainingDataFormat, IInputStream trainingData);
function applyTrainingDataAsync(trainingDataFormat, trainingData)
Public Function ApplyTrainingDataAsync (trainingDataFormat As ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat, trainingData As IInputStream) As IAsyncOperation(Of DetectionConfigurationTrainingStatus)

Parâmetros

trainingDataFormat
ActivationSignalDetectionTrainingDataFormat

Os formatos de dados de treinamento de voz compatíveis com o ActivationSignalDetector para o assistente digital.

trainingData
IInputStream

Os dados de treinamento de voz.

Retornos

Os estados de dados de treinamento de voz reconhecidos pelo ActivationSignalDetector para a assistente digital.

Atributos

Comentários

Os aplicativos de assistente digitais podem treinar detectores de palavra-chave para reconhecer com mais precisão a voz de um usuário individual aplicando algoritmos personalizações ao detector com base em dados de fala. Por exemplo, treinar um detector de palavra-chave falado para detectar apenas o palavra-chave quando falado por uma pessoa específica.

Isso é obtido por meio de uma série de etapas de treinamento ActivationSignalDetectionConfiguration , em que cada etapa consome um fragmento lógico de dados de entrada de fala.

Aplica-se a

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