Habilidades Essenciais para uma carreira em Análise de Dados

Desafio DIO - Azure Speech Studio & Language Studio

Este repositório foi criado como parte do desafio da DIO sobre os serviços Azure Speech Studio e Language Studio, com o objetivo de explorar o uso da inteligência artificial aplicada à linguagem e voz.

Objetivo

Documentar a experiência prática utilizando os recursos de IA da Microsoft Azure, abordando os seguintes tópicos:

• Conversão de texto em fala (Text-to-Speech)
• Reconhecimento de fala (Speech-to-Text)
• Análise de sentimentos
• Extração de entidades nomeadas (NER)
• Tradução automática
• Classificação de texto

Ferramentas Utilizadas

• Azure Speech Studio (https://speech.microsoft.com/)
• Azure Language Studio (https://language.azure.com/)
• Conta gratuita Microsoft Azure

Etapas Realizadas

Speech Studio

1. Text-to-Speech (TTS)
2. Experimentei diferentes vozes neurais e estilos de fala. Ajustei parâmetros como tom, velocidade e pausa usando SSML. Exemplo gerado: uma saudação personalizada com voz natural em português do Brasil.
3. Speech-to-Text (STT)
4. Gravei um áudio com uma frase e testei o reconhecimento. O modelo transcreveu com precisão, mesmo com sotaque leve. Validei a pontuação automática e segmentação por sentença.

Language Studio

1. Análise de Sentimentos
2. Testei com frases positivas, negativas e neutras. O serviço retornou pontuação de sentimento e frases-chave.
3. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
4. Frases com nomes de pessoas, locais e datas foram analisadas com sucesso. As entidades foram destacadas com o tipo e posição no texto.
5. Tradução de Texto
6. Traduzi textos do português para inglês, espanhol e francês. A tradução neural manteve contexto e fluidez.
7. Classificação Personalizada de Texto
8. Simulei uma classificação com tags como “elogio”, “reclamação”, “sugestão”. Resultados coerentes com o conteúdo analisado.

Conclusão

A experiência com o Azure Speech Studio e o Language Studio mostrou o potencial da IA aplicada à linguagem natural. As ferramentas são intuitivas, acessíveis e oferecem alto desempenho, mesmo em testes rápidos e gratuitos.

Esses serviços podem ser facilmente integrados a soluções reais de atendimento, acessibilidade, análise de dados e automação de conteúdo.

Autor

Bruna Rezende

Comunicação, Marketing e IA aplicada

GitHub: bruninhabh