訓練及管理模型

您可以使用 API 建立及訓練自訂 Speech-to-Text 模型，無需編寫任何程式碼，即可改善現有 Speech-to-Text 模型的辨識準確度。這項全代管服務會自動佈建運算資源、執行訓練應用程式程式碼，並確保在訓練工作結束後刪除運算資源。您將獲得經過完整微調的語音轉錄模型，可用於任何後端應用程式。

與機器學習模型類似，訓練自訂 Speech-to-Text 模型通常會反覆進行，包括選取基礎模型做為起點、使用文字和音訊資料集微調模型，然後測試模型的辨識品質。如果結果不如預期，您可以使用不同組合的資料重新訓練新模型，然後再次測試，或直接在您的網域中使用該模型進行轉錄。

事前準備

請確認您已註冊 Google Cloud 帳戶、建立 Google Cloud 專案，並啟用 Speech-to-Text API：前往 Google Cloud 控制台的「Speech」，然後前往 Speech-to-Text API。在左側導覽列的「自訂模型」部分中操作。

建立自訂模型

首先，請建立自訂語音轉文字模型，並定義其參數，例如基礎模型和轉錄語言：

1. 按一下「建立」，建立自訂模型。
2. 輸入模型名稱，系統會將這項資訊用於顯示，並在 API 要求和 Google Cloud Speech 控制台中參照。
3. 輸入模型的說明。
4. 選取最適合用途的「Base model」。
5. 選取模型的語音轉錄語言。
6. 選取訓練作業應執行的區域。
7. 按一下「繼續」。

如要完成自訂語音轉文字模型工作定義並開始訓練，您必須定義訓練和驗證資料集。

1. 提供有效的 Cloud Storage 目錄 URI，選取訓練資料集。請確認檔案中只有音訊和文字檔案，且音訊的總時間長度符合訓練資料集規定。
2. 提供有效的 Cloud Storage 目錄 URI，選取驗證資料集。請確認檔案中只有音訊和文字檔案，且音訊的總長度符合驗證資料集規定。
3. 按一下「建立」即可開始訓練程序。

如果音訊的總時數不足或檔案不符合規範，訓練工作就會失敗。

訓練工作會在系統中排入其他工作的後面，而訓練模型的時間可能從幾小時到幾天不等，視資料集大小而定。模型訓練完成後，其狀態會標示為「已啟用」。

刪除自訂模型

開始前，請確認沒有任何流量透過任何端點傳送至自訂 Speech-to-Text 模型，因為刪除模型會導致模型停止提供任何要求。

1. 前往「自訂模型」部分的「模型」分頁標籤。
2. 按一下展開選項，然後點選「刪除」。系統會在幾分鐘內刪除自訂 Speech-to-Text 模型及其所有端點，並停止提供任何流量。

列出自訂模型

您也可以選取「自訂模型」部分中的「模型」，列出所有自訂語音轉文字模型，包括正在訓練、處於活動狀態和已刪除的模型。

後續步驟

請參閱下列資源，瞭解如何在應用程式中使用自訂語音模型：

• 部署及管理模型端點 。
• 使用自訂模型
• 評估自訂模型