Usare l'API di conversione da voce a testo

Azure Speech in Foundry Tools supporta il riconoscimento vocale tramite l'API Speech to text*. Anche se i dettagli specifici variano, a seconda dell'SDK usato (Python, C# e così via); esiste un modello coerente per l'uso dell'API Riconoscimento vocale :

1. Usare un oggetto SpeechConfig per incapsulare le informazioni necessarie per connettersi alla risorsa Foundry. In particolare, l'endpoint (o l'area) e la chiave.
2. È anche possibile usare un oggetto AudioConfig per definire l'origine di input per l'audio da trascrivere. Per impostazione predefinita, si tratta del microfono di sistema predefinito, ma è anche possibile specificare un file audio.
3. Usare SpeechConfig e AudioConfig per creare un oggetto SpeechRecognizer . Questo oggetto è un client proxy per l'API Riconoscimento vocale .
4. Usare i metodi dell'oggetto SpeechRecognizer per chiamare le funzioni API sottostanti. Ad esempio, il metodo RecognizeOnceAsync() usa il servizio Voce di Azure per trascrivere in modo asincrono una singola espressione parlata.
5. Elaborare la risposta. Nel caso del metodo RecognizeOnceAsync(), il risultato è un oggetto SpeechRecognitionResult che include le proprietà seguenti:
   • Durata
   • OffsetInTicks
   • Proprietà
   • Motivo
   • ResultId
   • Testo

Se l'operazione ha esito positivo, la proprietà Reason ha il valore enumerato RecognizedSpeech e la proprietà Text contiene la trascrizione. Altri valori possibili per Result includono NoMatch (che indica che l'audio è stato analizzato correttamente ma non è stato riconosciuto il riconoscimento vocale) o Canceled, a indicare che si è verificato un errore (in questo caso, è possibile controllare l'insieme Properties per la proprietà CancellationReason per determinare cosa è andato storto).

Esempio - Trascrizione di un file audio

L'esempio python seguente usa Speech di Azure in Foundry Tools per trascrivere il parlato in un file audio.

import azure.cognitiveservices.speech as speech_sdk

# Speech config encapsulates the connection to the resource
speech_config = speech_sdk.SpeechConfig(subscription="YOUR_FOUNDRY_KEY",
                                       endpoint="YOUR_FOUNDRY_ENDPOINT")

# Audio config determines the audio stream source (defaults to system mic)
file_path = "audio.wav"
audio_config = speech_sdk.audio.AudioConfig(filename=file_path)

# Use a speech recognizer to transcribe the audio
speech_recognizer = speech_sdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config,
                                               audio_config=audio_config)

result = speech_recognizer.recognize_once_async().get()

# Did it succeeed
if result.reason == speech_sdk.ResultReason.RecognizedSpeech:
    # Yes!
    print(f"Transcription:\n{result.text}")
else:
    # No. Try to determine why.
    print("Error transcribing message: {}".format(result.reason))