Artwork

Treść dostarczona przez TWIML and Sam Charrington. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez TWIML and Sam Charrington lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

Delivering Neural Speech Services at Scale with Li Jiang - #522

49:20
 
Udostępnij
 

Manage episode 303253928 series 2355587
Treść dostarczona przez TWIML and Sam Charrington. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez TWIML and Sam Charrington lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Today we’re joined by Li Jiang, a distinguished engineer at Microsoft working on Azure Speech.

In our conversation with Li, we discuss his journey across 27 years at Microsoft, where he’s worked on, among other things, audio and speech recognition technologies. We explore his thoughts on the advancements in speech recognition over the past few years, the challenges, and advantages, of using either end-to-end or hybrid models.

We also discuss the trade-offs between delivering accuracy or quality and the kind of runtime characteristics that you require as a service provider, in the context of engineering and delivering a service at the scale of Azure Speech. Finally, we walk through the data collection process for customizing a voice for TTS, what languages are currently supported, managing the responsibilities of threats like deep fakes, the future for services like these, and much more!

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/522.

  continue reading

700 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 303253928 series 2355587
Treść dostarczona przez TWIML and Sam Charrington. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez TWIML and Sam Charrington lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Today we’re joined by Li Jiang, a distinguished engineer at Microsoft working on Azure Speech.

In our conversation with Li, we discuss his journey across 27 years at Microsoft, where he’s worked on, among other things, audio and speech recognition technologies. We explore his thoughts on the advancements in speech recognition over the past few years, the challenges, and advantages, of using either end-to-end or hybrid models.

We also discuss the trade-offs between delivering accuracy or quality and the kind of runtime characteristics that you require as a service provider, in the context of engineering and delivering a service at the scale of Azure Speech. Finally, we walk through the data collection process for customizing a voice for TTS, what languages are currently supported, managing the responsibilities of threats like deep fakes, the future for services like these, and much more!

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/522.

  continue reading

700 odcinków

所有剧集

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi