AI901-Concept#134-2
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある銀行のコール センターが、過去 2 年分の顧客通話録音 (約 50 万件 / Storage Blob 保存) を分析対象として、書き起こしテキスト + 話者分離 + 感情分析を含む完全な VOC データセットを Azure AI Foundry で構築します。リアルタイム性は不要ですが、処理コストと運用性が論点となります。
解決策
50 万件の音声ファイルそれぞれに対して、リアルタイム STT API を 1 件ずつ同期呼び出しで処理し、結果を 1 件ずつ保存します。batch transcription は使用しません。
この解決策は目的を満たしますか?
ディスカッション 0

コメント

コメントする

目次