Démarrage rapide : Reconnaître et convertir la parole en texte

Dans ce guide de démarrage rapide, vous essayez la reconnaissance vocale en temps réel dans Microsoft Foundry.

Prérequis

• Un abonnement Azure.
• Un projet de fonderie. Si vous avez besoin de créer un projet, consultez Créer un projet Microsoft Foundry.

Essayer la reconnaissance vocale en temps réel

Documentation de référence | Package (NuGet) | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Le kit de développement logiciel (SDK) Speech est disponible en tant que package NuGet et implémente .NET Standard 2.0. Vous installez le Kit SDK Speech plus loin dans ce guide. Pour toute autre exigence, consultez Installer le Kit de développement logiciel (SDK) Speech.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d’environnement de votre clé et point de terminaison de ressource Speech, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d’exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez votre point de terminaison par l’un des points de terminaison de votre ressource.

setx SPEECH_KEY your-key
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Effectuez ces étapes pour créer une application console et installer le SDK Speech.

1. Ouvrez une fenêtre d’invite de commandes dans le dossier où vous souhaitez placer le nouveau projet. Exécutez cette commande pour créer une application console avec l’interface CLI .NET.

   dotnet new console
   

   Cette commande crée un fichier Program.cs dans le répertoire de votre projet.

2. Installez le kit de développement logiciel (SDK) Speech dans votre nouveau projet avec l’interface CLI .NET.

   dotnet add package Microsoft.CognitiveServices.Speech
   

3. Remplacez le contenu de Program.cs par le code suivant :

   using System;
   using System.IO;
   using System.Threading.Tasks;
   using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
   using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;
   
   class Program 
   {
       // This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "ENDPOINT"
       static string speechKey = Environment.GetEnvironmentVariable("SPEECH_KEY");
       static string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("ENDPOINT");
   
       static void OutputSpeechRecognitionResult(SpeechRecognitionResult speechRecognitionResult)
       {
           switch (speechRecognitionResult.Reason)
           {
               case ResultReason.RecognizedSpeech:
                   Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={speechRecognitionResult.Text}");
                   break;
               case ResultReason.NoMatch:
                   Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
                   break;
               case ResultReason.Canceled:
                   var cancellation = CancellationDetails.FromResult(speechRecognitionResult);
                   Console.WriteLine($"CANCELED: Reason={cancellation.Reason}");
   
                   if (cancellation.Reason == CancellationReason.Error)
                   {
                       Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorCode={cancellation.ErrorCode}");
                       Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorDetails={cancellation.ErrorDetails}");
                       Console.WriteLine($"CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?");
                   }
                   break;
           }
       }
   
       async static Task Main(string[] args)
       {
           var speechConfig = SpeechConfig.FromEndpoint(speechKey, endpoint);
           speechConfig.SpeechRecognitionLanguage = "en-US";
   
           using var audioConfig = AudioConfig.FromDefaultMicrophoneInput();
           using var speechRecognizer = new SpeechRecognizer(speechConfig, audioConfig);
   
           Console.WriteLine("Speak into your microphone.");
           var speechRecognitionResult = await speechRecognizer.RecognizeOnceAsync();
           OutputSpeechRecognitionResult(speechRecognitionResult);
       }
   }
   

4. Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

5. Exécutez votre nouvelle application console pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un microphone :

   dotnet run
   

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYENDPOINT et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

6. Parlez dans votre microphone lorsque vous y êtes invité. Ce que vous dites doit apparaître sous forme de texte :

   Speak into your microphone.
   RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.
   

Notes 

Voici quelques autres éléments à prendre en compte :

• Cet exemple utilise l’opération RecognizeOnceAsync pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

• Pour reconnaître la parole à partir d’un fichier audio, utilisez FromWavFileInput au lieu de FromDefaultMicrophoneInput :

  using var audioConfig = AudioConfig.FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
  

• Pour les fichiers audio compressés tels que les fichiers MP4, installez GStreamer et utilisez PullAudioInputStream ou PushAudioInputStream. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (NuGet) | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Le kit de développement logiciel (SDK) Speech est disponible en tant que package NuGet et implémente .NET Standard 2.0. Vous installez le Kit SDK Speech plus loin dans ce guide. Pour d’autres exigences, consultez Installer le Kit de développement logiciel (SDK) Speech.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d’environnement de votre clé et point de terminaison de ressource Speech, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d’exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez votre point de terminaison par l’un des points de terminaison de votre ressource.

setx SPEECH_KEY your-key
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Effectuez ces étapes pour créer une application console et installer le SDK Speech.

1. Créez un projet console en C++ dans Visual Studio Community, nommé SpeechRecognition.

2. Sélectionnez Outils>Gestionnaire de package NuGet>Console du Gestionnaire de package. Dans la Console du Gestionnaire de package, exécutez cette commande :

   Install-Package Microsoft.CognitiveServices.Speech
   

3. Remplacez le contenu de SpeechRecognition.cpp par le code suivant :

   #include <iostream> 
   #include <stdlib.h>
   #include <speechapi_cxx.h>
   
   using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech;
   using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Audio;
   
   std::string GetEnvironmentVariable(const char* name);
   
   int main()
   {
       // This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "ENDPOINT"
       auto speechKey = GetEnvironmentVariable("SPEECH_KEY");
       auto endpoint = GetEnvironmentVariable("ENDPOINT");
   
       if ((size(speechKey) == 0) || (size(endpoint) == 0)) {
           std::cout << "Please set both SPEECH_KEY and ENDPOINT environment variables." << std::endl;
           return -1;
       }
   
       auto speechConfig = SpeechConfig::FromEndpoint(speechKey, endpoint);
   
       speechConfig->SetSpeechRecognitionLanguage("en-US");
   
       auto audioConfig = AudioConfig::FromDefaultMicrophoneInput();
       auto speechRecognizer = SpeechRecognizer::FromConfig(speechConfig, audioConfig);
   
       std::cout << "Speak into your microphone.\n";
       auto result = speechRecognizer->RecognizeOnceAsync().get();
   
       if (result->Reason == ResultReason::RecognizedSpeech)
       {
           std::cout << "RECOGNIZED: Text=" << result->Text << std::endl;
       }
       else if (result->Reason == ResultReason::NoMatch)
       {
           std::cout << "NOMATCH: Speech could not be recognized." << std::endl;
       }
       else if (result->Reason == ResultReason::Canceled)
       {
           auto cancellation = CancellationDetails::FromResult(result);
           std::cout << "CANCELED: Reason=" << (int)cancellation->Reason << std::endl;
   
           if (cancellation->Reason == CancellationReason::Error)
           {
               std::cout << "CANCELED: ErrorCode=" << (int)cancellation->ErrorCode << std::endl;
               std::cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << cancellation->ErrorDetails << std::endl;
               std::cout << "CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?" << std::endl;
           }
       }
   }
   
   std::string GetEnvironmentVariable(const char* name)
   {
   #if defined(_MSC_VER)
       size_t requiredSize = 0;
       (void)getenv_s(&requiredSize, nullptr, 0, name);
       if (requiredSize == 0)
       {
           return "";
       }
       auto buffer = std::make_unique<char[]>(requiredSize);
       (void)getenv_s(&requiredSize, buffer.get(), requiredSize, name);
       return buffer.get();
   #else
       auto value = getenv(name);
       return value ? value : "";
   #endif
   }
   

4. Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

5. Pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un microphone, générez et exécutez votre nouvelle application console.

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYENDPOINT et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

6. Parlez dans votre microphone lorsque vous y êtes invité. Ce que vous dites doit apparaître sous forme de texte :

   Speak into your microphone.
   RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.
   

Notes 

Voici quelques autres éléments à prendre en compte :

• Cet exemple utilise l’opération RecognizeOnceAsync pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

• Pour reconnaître la parole à partir d’un fichier audio, utilisez FromWavFileInput au lieu de FromDefaultMicrophoneInput :

  auto audioConfig = AudioConfig::FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
  

• Pour les fichiers audio compressés tels que les fichiers MP4, installez GStreamer et utilisez PullAudioInputStream ou PushAudioInputStream. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (Go) | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Installer le Kit SDK Speech pour Go. Pour connaître la configuration requise et les instructions, consultez Installer le kit de développement logiciel (SDK) Speech.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d'environnement de votre clé de ressource Speech et de votre région, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d'exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_REGION, remplacez your-region par l’une des régions de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez your-endpoint par le point de terminaison réel de votre ressource Speech.

setx SPEECH_KEY your-key
setx SPEECH_REGION your-region
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Suivez ces étapes pour créer un module GO.

1. Ouvrez une fenêtre d’invite de commandes dans le dossier où vous souhaitez placer le nouveau projet. Créez un fichier nommé speech-recognition.go.

2. Copiez le code suivant dans le fichier speech-recognition.go :

   package main
   
   import (
       "bufio"
       "fmt"
       "os"
   
       "github.com/Microsoft/cognitive-services-speech-sdk-go/audio"
       "github.com/Microsoft/cognitive-services-speech-sdk-go/speech"
   )
   
   func sessionStartedHandler(event speech.SessionEventArgs) {
       defer event.Close()
       fmt.Println("Session Started (ID=", event.SessionID, ")")
   }
   
   func sessionStoppedHandler(event speech.SessionEventArgs) {
       defer event.Close()
       fmt.Println("Session Stopped (ID=", event.SessionID, ")")
   }
   
   func recognizingHandler(event speech.SpeechRecognitionEventArgs) {
       defer event.Close()
       fmt.Println("Recognizing:", event.Result.Text)
   }
   
   func recognizedHandler(event speech.SpeechRecognitionEventArgs) {
       defer event.Close()
       fmt.Println("Recognized:", event.Result.Text)
   }
   
   func cancelledHandler(event speech.SpeechRecognitionCanceledEventArgs) {
       defer event.Close()
       fmt.Println("Received a cancellation: ", event.ErrorDetails)
       fmt.Println("Did you set the speech resource key and region values?")
   }
   
   func main() {
       // This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "SPEECH_REGION"
       speechKey :=  os.Getenv("SPEECH_KEY")
       speechRegion := os.Getenv("SPEECH_REGION")
   
       audioConfig, err := audio.NewAudioConfigFromDefaultMicrophoneInput()
       if err != nil {
           fmt.Println("Got an error: ", err)
           return
       }
       defer audioConfig.Close()
       speechConfig, err := speech.NewSpeechConfigFromSubscription(speechKey, speechRegion)
       if err != nil {
           fmt.Println("Got an error: ", err)
           return
       }
       defer speechConfig.Close()
       speechRecognizer, err := speech.NewSpeechRecognizerFromConfig(speechConfig, audioConfig)
       if err != nil {
           fmt.Println("Got an error: ", err)
           return
       }
       defer speechRecognizer.Close()
       speechRecognizer.SessionStarted(sessionStartedHandler)
       speechRecognizer.SessionStopped(sessionStoppedHandler)
       speechRecognizer.Recognizing(recognizingHandler)
       speechRecognizer.Recognized(recognizedHandler)
       speechRecognizer.Canceled(cancelledHandler)
       speechRecognizer.StartContinuousRecognitionAsync()
       defer speechRecognizer.StopContinuousRecognitionAsync()
       bufio.NewReader(os.Stdin).ReadBytes('\n')
   }
   

3. Exécutez les commandes suivantes pour créer un fichier go.mod lié aux composants hébergés sur GitHub :

   go mod init speech-recognition
   go get github.com/Microsoft/cognitive-services-speech-sdk-go
   

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYSPEECH_REGION et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

4. Générez et exécutez le code :

   go build
   go run speech-recognition
   

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Pour configurer votre environnement, installez le SDK Speech. L’exemple de ce guide de démarrage rapide fonctionne avec le runtime Java.

1. Installez Apache Maven. Exécutez ensuite mvn -v pour confirmer la réussite de l’installation.

2. Créez un fichier pom.xml à la racine de votre projet, puis copiez-y le code suivant :

   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
       <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
       <groupId>com.microsoft.cognitiveservices.speech.samples</groupId>
       <artifactId>quickstart-eclipse</artifactId>
       <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
       <build>
           <sourceDirectory>src</sourceDirectory>
           <plugins>
           <plugin>
               <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
               <version>3.7.0</version>
               <configuration>
               <source>1.8</source>
               <target>1.8</target>
               </configuration>
           </plugin>
           </plugins>
       </build>
       <dependencies>
           <dependency>
           <groupId>com.microsoft.cognitiveservices.speech</groupId>
           <artifactId>client-sdk</artifactId>
           <version>1.43.0</version>
           </dependency>
       </dependencies>
   </project>
   

3. Installez le SDK Speech et les dépendances.

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d’environnement de votre clé et point de terminaison de ressource Speech, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d’exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez votre point de terminaison par l’un des points de terminaison de votre ressource.

setx SPEECH_KEY your-key
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Suivez ces étapes pour créer une application console pour la reconnaissance vocale.

1. Créez un fichier nommé SpeechRecognition.java dans le même répertoire racine du projet.

2. Copiez le code suivant dans SpeechRecognition.java :

   import com.microsoft.cognitiveservices.speech.*;
   import com.microsoft.cognitiveservices.speech.audio.AudioConfig;
   
   import java.util.concurrent.ExecutionException;
   import java.util.concurrent.Future;
   
   public class SpeechRecognition {
       // This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "ENDPOINT"
       private static String speechKey = System.getenv("SPEECH_KEY");
       private static String endpoint = System.getenv("ENDPOINT");
   
       public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
           SpeechConfig speechConfig = SpeechConfig.fromEndpoint(speechKey, endpoint);
           speechConfig.setSpeechRecognitionLanguage("en-US");
           recognizeFromMicrophone(speechConfig);
       }
   
       public static void recognizeFromMicrophone(SpeechConfig speechConfig) throws InterruptedException, ExecutionException {
           AudioConfig audioConfig = AudioConfig.fromDefaultMicrophoneInput();
           SpeechRecognizer speechRecognizer = new SpeechRecognizer(speechConfig, audioConfig);
   
           System.out.println("Speak into your microphone.");
           Future<SpeechRecognitionResult> task = speechRecognizer.recognizeOnceAsync();
           SpeechRecognitionResult speechRecognitionResult = task.get();
   
           if (speechRecognitionResult.getReason() == ResultReason.RecognizedSpeech) {
               System.out.println("RECOGNIZED: Text=" + speechRecognitionResult.getText());
           }
           else if (speechRecognitionResult.getReason() == ResultReason.NoMatch) {
               System.out.println("NOMATCH: Speech could not be recognized.");
           }
           else if (speechRecognitionResult.getReason() == ResultReason.Canceled) {
               CancellationDetails cancellation = CancellationDetails.fromResult(speechRecognitionResult);
               System.out.println("CANCELED: Reason=" + cancellation.getReason());
   
               if (cancellation.getReason() == CancellationReason.Error) {
                   System.out.println("CANCELED: ErrorCode=" + cancellation.getErrorCode());
                   System.out.println("CANCELED: ErrorDetails=" + cancellation.getErrorDetails());
                   System.out.println("CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?");
               }
           }
   
           System.exit(0);
       }
   }
   

3. Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

4. Exécutez votre nouvelle application console pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un microphone :

   javac SpeechRecognition.java -cp ".;target\dependency\*"
   java -cp ".;target\dependency\*" SpeechRecognition
   

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYENDPOINT et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

5. Parlez dans votre microphone lorsque vous y êtes invité. Ce que vous dites doit apparaître sous forme de texte :

   Speak into your microphone.
   RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.
   

Notes 

Voici quelques autres éléments à prendre en compte :

• Cet exemple utilise l’opération RecognizeOnceAsync pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

• Pour reconnaître la parole à partir d’un fichier audio, utilisez fromWavFileInput au lieu de fromDefaultMicrophoneInput :

  AudioConfig audioConfig = AudioConfig.fromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
  

• Pour les fichiers audio compressés tels que les fichiers MP4, installez GStreamer et utilisez PullAudioInputStream ou PushAudioInputStream. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (npm) | Exemples supplémentaires sur GitHub | Code source de la bibliothèque

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Vous avez également besoin d’un fichier audio .wav sur votre ordinateur local. Vous pouvez utiliser votre propre fichier .wav (jusqu’à 30 secondes) ou télécharger l’exemple de fichier https://crbn.us/whatstheweatherlike.wav.

Configuration

1. Créez un dossier transcription-quickstart et accédez au dossier de démarrage rapide avec la commande suivante :

   mkdir transcription-quickstart && cd transcription-quickstart
   

2. Créez le package.json avec la commande suivante :

   npm init -y
   

3. Installez le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour JavaScript avec :

   npm install microsoft-cognitiveservices-speech-sdk
   

Récupérer des informations sur les ressources

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d'environnement de votre clé de ressource Speech et de votre région, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d'exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_REGION, remplacez your-region par l’une des régions de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez your-endpoint par le point de terminaison réel de votre ressource Speech.

setx SPEECH_KEY your-key
setx SPEECH_REGION your-region
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

Utiliser la reconnaissance vocale à partir d’un fichier

Pour transcrire la voix à partir d’un fichier :

1. Créez un fichier nommé transcription.js avec le contenu suivant :

   import { readFileSync, createReadStream } from "fs";
   import { SpeechConfig, AudioConfig, ConversationTranscriber, AudioInputStream } from "microsoft-cognitiveservices-speech-sdk";
   // This example requires environment variables named "ENDPOINT" and "SPEECH_KEY"
   const speechConfig = SpeechConfig.fromEndpoint(new URL(process.env.ENDPOINT), process.env.SPEECH_KEY);
   function fromFile() {
       const filename = "katiesteve.wav";
       const audioConfig = AudioConfig.fromWavFileInput(readFileSync(filename));
       const conversationTranscriber = new ConversationTranscriber(speechConfig, audioConfig);
       const pushStream = AudioInputStream.createPushStream();
       createReadStream(filename).on('data', function (chunk) {
           pushStream.write(chunk.slice());
       }).on('end', function () {
           pushStream.close();
       });
       console.log("Transcribing from: " + filename);
       conversationTranscriber.sessionStarted = function (s, e) {
           console.log("SessionStarted event");
           console.log("SessionId:" + e.sessionId);
       };
       conversationTranscriber.sessionStopped = function (s, e) {
           console.log("SessionStopped event");
           console.log("SessionId:" + e.sessionId);
           conversationTranscriber.stopTranscribingAsync();
       };
       conversationTranscriber.canceled = function (s, e) {
           console.log("Canceled event");
           console.log(e.errorDetails);
           conversationTranscriber.stopTranscribingAsync();
       };
       conversationTranscriber.transcribed = function (s, e) {
           console.log("TRANSCRIBED: Text=" + e.result.text + " Speaker ID=" + e.result.speakerId);
       };
       // Start conversation transcription
       conversationTranscriber.startTranscribingAsync(function () { }, function (err) {
           console.trace("err - starting transcription: " + err);
       });
   }
   fromFile();
   

   Dans transcription.js, remplacez YourAudioFile.wav par votre propre fichier .wav . Cet exemple reconnaît uniquement la voix à partir d’un fichier .wav. Pour plus d’informations sur d’autres formats audio, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée. Cet exemple prend en charge jusqu’à 30 secondes d’audio.

   Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

2. Exécutez votre nouvelle application console pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un fichier :

   node transcription.js
   

Attendez quelques instants pour obtenir une réponse.

Output

La parole du fichier audio doit être générée sous forme de texte :

RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.

Notes 

Cet exemple utilise l’opération recognizeOnceAsync pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (PyPi) | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Le kit SDK Speech pour Python est disponible sous forme de module Python Package Index (PyPI). Le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour Python est compatible avec Windows, Linux et macOS.

• Pour Windows, vous devez installer Microsoft Redistributable Visual C++ pour Visual Studio 2015, 2017, 2019 et 2022 pour votre plateforme. La toute première installation de ce package peut nécessiter un redémarrage.
• Sur Linux, vous devez utiliser l’architecture cible x64.

Installez Python 3.7 ou une version ultérieure. Pour d’autres exigences, consultez Installer le Kit de développement logiciel (SDK) Speech.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d’environnement de votre clé et point de terminaison de ressource Speech, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d’exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez votre point de terminaison par l’un des points de terminaison de votre ressource.

setx SPEECH_KEY your-key
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Suivez ces étapes pour créer une application console.

1. Ouvrez une fenêtre d’invite de commandes dans le dossier où vous souhaitez placer le nouveau projet. Créez un fichier nommé speech_recognition.py.

2. Exécutez cette commande pour installer le SDK Speech :

   pip install azure-cognitiveservices-speech
   

3. Copiez le code suivant dans le fichier speech_recognition.py :

   import os
   import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
   
   def recognize_from_microphone():
        # This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "ENDPOINT"
        # Replace with your own subscription key and endpoint, the endpoint is like : "https://YourServiceRegion.api.cognitive.microsoft.com"
       speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('SPEECH_KEY'), endpoint=os.environ.get('ENDPOINT'))
       speech_config.speech_recognition_language="en-US"
   
       audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(use_default_microphone=True)
       speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
   
       print("Speak into your microphone.")
       speech_recognition_result = speech_recognizer.recognize_once_async().get()
   
       if speech_recognition_result.reason == speechsdk.ResultReason.RecognizedSpeech:
           print("Recognized: {}".format(speech_recognition_result.text))
       elif speech_recognition_result.reason == speechsdk.ResultReason.NoMatch:
           print("No speech could be recognized: {}".format(speech_recognition_result.no_match_details))
       elif speech_recognition_result.reason == speechsdk.ResultReason.Canceled:
           cancellation_details = speech_recognition_result.cancellation_details
           print("Speech Recognition canceled: {}".format(cancellation_details.reason))
           if cancellation_details.reason == speechsdk.CancellationReason.Error:
               print("Error details: {}".format(cancellation_details.error_details))
               print("Did you set the speech resource key and endpoint values?")
   
   recognize_from_microphone()
   

4. Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

5. Exécutez votre nouvelle application console pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un microphone :

   python speech_recognition.py
   

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYENDPOINT et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

6. Parlez dans votre microphone lorsque vous y êtes invité. Ce que vous dites doit apparaître sous forme de texte :

   Speak into your microphone.
   RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.
   

Notes 

Voici quelques autres éléments à prendre en compte :

• Cet exemple utilise l’opération recognize_once_async pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

• Pour reconnaître la parole à partir d’un fichier audio, utilisez filename au lieu de use_default_microphone :

  audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename="YourAudioFile.wav")
  

• Pour les fichiers audio compressés tels que les fichiers MP4, installez GStreamer et utilisez PullAudioInputStream ou PushAudioInputStream. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (téléchargement) | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Configurer l’environnement

Le kit de développement logiciel (SDK) Speech pour Swift est distribué en tant que bundle de framework. L’infrastructure prend en charge Objective-C et Swift sur iOS et macOS.

Le kit de développement logiciel (SDK) Speech peut être utilisé dans les projets Xcode en tant que CocoaPod, ou téléchargé directement et lié manuellement. Ce guide utilise un CocoaPod. Installez le gestionnaire de dépendances de CocoaPod comme décrit dans ses instructions d’installation.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d'environnement de votre clé de ressource Speech et de votre région, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d'exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_REGION, remplacez your-region par l’une des régions de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez your-endpoint par le point de terminaison réel de votre ressource Speech.

setx SPEECH_KEY your-key
setx SPEECH_REGION your-region
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

Reconnaître la voix provenant d’un micro

Pour reconnaître la parole dans une application macOS, procédez comme suit.

1. Clonez le référentiel Azure-Samples/cognitive-services-speech-sdk pour obtenir la reconnaissance vocale à partir d’un microphone dans l’exemple de projet Swift sur macOS. Le référentiel contient également des exemples iOS.

2. Accédez au répertoire de l’exemple d’application téléchargé (helloworld) dans un terminal.

3. Exécutez la commande pod install. Cette commande génère un espace de travail Xcode helloworld.xcworkspace contenant l’exemple d’application et le SDK Speech comme dépendance.

4. Ouvrez l’espace de travail helloworld.xcworkspace dans Xcode.

5. Ouvrez le fichier nommé AppDelegate.swift et recherchez les méthodes applicationDidFinishLaunching et recognizeFromMic comme indiqué ici.

   import Cocoa
   
   @NSApplicationMain
   class AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate {
       var label: NSTextField!
       var fromMicButton: NSButton!
   
       var sub: String!
       var region: String!
   
       @IBOutlet weak var window: NSWindow!
   
       func applicationDidFinishLaunching(_ aNotification: Notification) {
           print("loading")
           // load subscription information
           sub = ProcessInfo.processInfo.environment["SPEECH_KEY"]
           region = ProcessInfo.processInfo.environment["SPEECH_REGION"]
   
           label = NSTextField(frame: NSRect(x: 100, y: 50, width: 200, height: 200))
           label.textColor = NSColor.black
           label.lineBreakMode = .byWordWrapping
   
           label.stringValue = "Recognition Result"
           label.isEditable = false
   
           self.window.contentView?.addSubview(label)
   
           fromMicButton = NSButton(frame: NSRect(x: 100, y: 300, width: 200, height: 30))
           fromMicButton.title = "Recognize"
           fromMicButton.target = self
           fromMicButton.action = #selector(fromMicButtonClicked)
           self.window.contentView?.addSubview(fromMicButton)
       }
   
       @objc func fromMicButtonClicked() {
           DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async {
               self.recognizeFromMic()
           }
       }
   
       func recognizeFromMic() {
           var speechConfig: SPXSpeechConfiguration?
           do {
               try speechConfig = SPXSpeechConfiguration(subscription: sub, region: region)
           } catch {
               print("error \(error) happened")
               speechConfig = nil
           }
           speechConfig?.speechRecognitionLanguage = "en-US"
   
           let audioConfig = SPXAudioConfiguration()
   
           let reco = try! SPXSpeechRecognizer(speechConfiguration: speechConfig!, audioConfiguration: audioConfig)
   
           reco.addRecognizingEventHandler() {reco, evt in
               print("intermediate recognition result: \(evt.result.text ?? "(no result)")")
               self.updateLabel(text: evt.result.text, color: .gray)
           }
   
           updateLabel(text: "Listening ...", color: .gray)
           print("Listening...")
   
           let result = try! reco.recognizeOnce()
           print("recognition result: \(result.text ?? "(no result)"), reason: \(result.reason.rawValue)")
           updateLabel(text: result.text, color: .black)
   
           if result.reason != SPXResultReason.recognizedSpeech {
               let cancellationDetails = try! SPXCancellationDetails(fromCanceledRecognitionResult: result)
               print("cancelled: \(result.reason), \(cancellationDetails.errorDetails)")
               print("Did you set the speech resource key and region values?")
               updateLabel(text: "Error: \(cancellationDetails.errorDetails)", color: .red)
           }
       }
   
       func updateLabel(text: String?, color: NSColor) {
           DispatchQueue.main.async {
               self.label.stringValue = text!
               self.label.textColor = color
           }
       }
   }
   

6. Dans AppDelegate.m, utilisez les variables d’environnement que vous avez précédemment définies pour la clé et la région de votre ressource Speech.

   sub = ProcessInfo.processInfo.environment["SPEECH_KEY"]
   region = ProcessInfo.processInfo.environment["SPEECH_REGION"]
   

7. Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

8. Pour afficher la sortie de débogage, sélectionnez Vue>Zone de débogage>Activer console.

9. Générez et exécutez l’exemple de code en sélectionnant Produit>Exécuter dans le menu ou en sélectionnant le bouton Lecture.

   Important

   N’oubliez pas de définir les SPEECH_KEYSPEECH_REGION et . Si vous ne définissez pas ces variables, l’exemple échoue avec un message d’erreur.

Après avoir sélectionné le bouton dans l’application et prononcé quelques mots, vous devez voir le texte énoncé dans la partie inférieure de l’écran. Quand vous exécutez l’application pour la première fois, elle vous invite à autoriser l’application à accéder au microphone de votre ordinateur.

Notes 

Cet exemple utilise l’opération recognizeOnce pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

Objective-C

Le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour Objective-C partage les bibliothèques clientes et la documentation de référence avec le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour Swift. Pour obtenir des exemples de code Objective-C, consultez l’exemple de projet Reconnaissance vocale depuis un microphone dans Objective-C sur macOS dans GitHub.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Documentation de référence | Package (npm) | Exemples supplémentaires sur GitHub | Code source de la bibliothèque

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Vous avez également besoin d’un fichier audio .wav sur votre ordinateur local. Vous pouvez utiliser votre propre fichier .wav (jusqu’à 30 secondes) ou télécharger l’exemple de fichier https://crbn.us/whatstheweatherlike.wav.

Configuration

1. Créez un dossier transcription-quickstart et accédez au dossier de démarrage rapide avec la commande suivante :

   mkdir transcription-quickstart && cd transcription-quickstart
   

2. Créez le package.json avec la commande suivante :

   npm init -y
   

3. Mettez à jour le package.json vers ECMAScript avec la commande suivante :

   npm pkg set type=module
   

4. Installez le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour JavaScript avec :

   npm install microsoft-cognitiveservices-speech-sdk
   

5. Vous devez installer les définitions de type Node.js pour éviter les erreurs TypeScript. Exécutez la commande suivante:

   npm install --save-dev @types/node
   

Récupérer des informations sur les ressources

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d'environnement de votre clé de ressource Speech et de votre région, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d'exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_REGION, remplacez your-region par l’une des régions de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez your-endpoint par le point de terminaison réel de votre ressource Speech.

setx SPEECH_KEY your-key
setx SPEECH_REGION your-region
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

Utiliser la reconnaissance vocale à partir d’un fichier

Pour transcrire la voix à partir d’un fichier :

1. Créez un fichier nommé transcription.ts avec le contenu suivant :

   import { readFileSync } from "fs";
   import { 
       SpeechConfig, 
       AudioConfig, 
       SpeechRecognizer, 
       ResultReason, 
       CancellationDetails, 
       CancellationReason,
       SpeechRecognitionResult 
   } from "microsoft-cognitiveservices-speech-sdk";
   
   // This example requires environment variables named "ENDPOINT" and "SPEECH_KEY"
   const speechConfig: SpeechConfig = SpeechConfig.fromEndpoint(new URL(process.env.ENDPOINT!), process.env.SPEECH_KEY!);
   speechConfig.speechRecognitionLanguage = "en-US";
   
   function fromFile(): void {
       const audioConfig: AudioConfig = AudioConfig.fromWavFileInput(readFileSync("YourAudioFile.wav"));
       const speechRecognizer: SpeechRecognizer = new SpeechRecognizer(speechConfig, audioConfig);
   
       speechRecognizer.recognizeOnceAsync((result: SpeechRecognitionResult) => {
           switch (result.reason) {
               case ResultReason.RecognizedSpeech:
                   console.log(`RECOGNIZED: Text=${result.text}`);
                   break;
               case ResultReason.NoMatch:
                   console.log("NOMATCH: Speech could not be recognized.");
                   break;
               case ResultReason.Canceled:
                   const cancellation: CancellationDetails = CancellationDetails.fromResult(result);
                   console.log(`CANCELED: Reason=${cancellation.reason}`);
   
                   if (cancellation.reason === CancellationReason.Error) {
                       console.log(`CANCELED: ErrorCode=${cancellation.ErrorCode}`);
                       console.log(`CANCELED: ErrorDetails=${cancellation.errorDetails}`);
                       console.log("CANCELED: Did you set the speech resource key and region values?");
                   }
                   break;
           }
           speechRecognizer.close();
       });
   }
   
   fromFile();
   

   Dans transcription.ts, remplacez YourAudioFile.wav par votre propre fichier de .wav . Cet exemple reconnaît uniquement la voix à partir d’un fichier .wav. Pour plus d’informations sur d’autres formats audio, consultez Utilisation de l’audio d’entrée compressée. Cet exemple prend en charge jusqu’à 30 secondes d’audio.

   Pour modifier la langue de la reconnaissance vocale, remplacez en-US par une autre langue prise en charge. Par exemple, utilisez es-ES pour l’espagnol (Espagne). Si vous ne spécifiez pas de langue, la valeur par défaut est en-US. Pour plus d’informations sur l’identification de l’une des nombreuses langues qui peuvent être parlées, consultez Identification de la langue.

2. Créez le fichier tsconfig.json pour transpiler le code TypeScript et copiez le code suivant pour ECMAScript.

   {
       "compilerOptions": {
         "module": "NodeNext",
         "target": "ES2022", // Supports top-level await
         "moduleResolution": "NodeNext",
         "skipLibCheck": true, // Avoid type errors from node_modules
         "strict": true // Enable strict type-checking options
       },
       "include": ["*.ts"]
   }
   

3. Transpiler de TypeScript à JavaScript.

   tsc
   

   Cette commande ne doit produire aucune sortie si elle réussit.

4. Exécutez votre nouvelle application console pour démarrer la reconnaissance vocale à partir d’un fichier :

   node transcription.js
   

Attendez quelques instants pour obtenir une réponse.

Output

La parole du fichier audio doit être générée sous forme de texte :

RECOGNIZED: Text=I'm excited to try speech to text.

Notes 

Cet exemple utilise l’opération recognizeOnceAsync pour transcrire les énoncés de jusqu’à 30 secondes ou jusqu’à ce que le silence soit détecté. Pour plus d’informations sur la reconnaissance continue des données audio plus longues, y compris les conversations multilingues, consultez Comment effectuer la reconnaissance vocale.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.

Informations de référence sur l’API REST de reconnaissance vocale | Informations de référence sur l’API REST de reconnaissance vocale pour l’audio court | Exemples supplémentaires sur GitHub

Dans ce guide de démarrage rapide, vous créez et exécutez une application pour reconnaître et transcrire la reconnaissance vocale en temps réel.

Pour transcrire des fichiers audio de manière asynchrone, consultez Qu’est-ce que la transcription par lots ?. Si vous ne savez pas quelle solution de reconnaissance vocale est la plus adaptée pour vous, consultez Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

Prérequis

Vous avez également besoin d’un fichier audio .wav sur votre ordinateur local. Vous pouvez utiliser votre propre fichier .wav (jusqu’à 60 secondes) ou télécharger l’exemple de fichier https://crbn.us/whatstheweatherlike.wav.

Définir des variables d’environnement

Vous devez authentifier votre application pour accéder à Foundry Tools. Cet article vous montre comment utiliser des variables d’environnement pour stocker vos informations d’identification. Vous pouvez ensuite accéder aux variables d’environnement depuis votre code pour authentifier votre application. Pour la production, utilisez un moyen plus sécurisé pour stocker vos informations d’identification et y accéder.

Pour définir les variables d'environnement de votre clé de ressource Speech et de votre région, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions de votre système d'exploitation et de votre environnement de développement.

• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_KEY, remplacez your-key par l’une des clés de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement SPEECH_REGION, remplacez your-region par l’une des régions de votre ressource.
• Pour définir la variable d’environnement ENDPOINT , remplacez your-endpoint par le point de terminaison réel de votre ressource Speech.

setx SPEECH_KEY your-key
setx SPEECH_REGION your-region
setx ENDPOINT your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

export SPEECH_KEY=your-key
export SPEECH_REGION=your-region
export ENDPOINT=your-endpoint

Utiliser la reconnaissance vocale à partir d’un fichier

Ouvrez une fenêtre de console et exécutez la commande cURL suivante. Remplacez YourAudioFile.wav par le chemin d’accès et le nom de votre fichier audio.

curl --location --request POST "https://%SPEECH_REGION%.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1?language=en-US&format=detailed" ^
--header "Ocp-Apim-Subscription-Key: %SPEECH_KEY%" ^
--header "Content-Type: audio/wav" ^
--data-binary "@YourAudioFile.wav"

audio_file=@'YourAudioFile.wav'

curl --location --request POST \
"https://${SPEECH_REGION}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1?language=en-US&format=detailed" \
--header "Ocp-Apim-Subscription-Key: ${SPEECH_KEY}" \
--header "Content-Type: audio/wav" \
--data-binary $audio_file

audio_file=@'YourAudioFile.wav'

curl --location --request POST \
"https://${SPEECH_REGION}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1?language=en-US&format=detailed" \
--header "Ocp-Apim-Subscription-Key: ${SPEECH_KEY}" \
--header "Content-Type: audio/wav" \
--data-binary $audio_file

Vous devriez recevoir une réponse similaire à ce qui est présenté ici. DisplayText doit être le texte qui a été reconnu à partir de votre fichier audio. La commande reconnaît jusqu’à 60 secondes d’audio et la convertit en texte.

{
    "RecognitionStatus": "Success",
    "DisplayText": "My voice is my passport, verify me.",
    "Offset": 6600000,
    "Duration": 32100000
}

Pour plus d’informations, consultez API REST de reconnaissance vocale pour l’audio court.

Nettoyer les ressources

Vous pouvez utiliser le Portail Microsoft Azure ou l’interface de ligne de commande (CLI) Azure pour supprimer la ressource Speech que vous avez créée.