Implementujte identifikaci jazyka

Identifikace jazyka se používá k identifikaci jazyků mluvených ve zvuku v porovnání se seznamem podporovaných jazyků.

Případy použití identifikace jazyka (LID) zahrnují:

• Rozpoznávání řeči na text, když potřebujete identifikovat jazyk ve zvukovém zdroji a pak ho přepsat na text.
• Překlad řeči, když potřebujete identifikovat jazyk ve zvukovém zdroji a pak ho přeložit do jiného jazyka.

Při rozpoznávání řeči je počáteční latence vyšší s identifikací jazyka. Tuto volitelnou funkci byste měli zahrnout jenom podle potřeby.

Nastavení možností konfigurace

Ať už používáte identifikaci jazyka s převodem řeči na text nebo s překladem řeči, existují některé běžné koncepty a možnosti konfigurace.

• Definujte seznam kandidátských jazyků , které očekáváte ve zvuku.
• Rozhodněte se, jestli chcete používat počáteční nebo kontinuální identifikaci jazyka.

Pak službě Speech provedete žádost o rozpoznávání jednou nebo nepřetržitým rozpoznáváním .

Tento článek obsahuje fragmenty kódu, které popisují koncepty. K dispozici jsou odkazy na kompletní ukázky pro každý případ použití.

Kandidátské jazyky

Kandidátským jazykům poskytujete objekt AutoDetectSourceLanguageConfig. Očekáváte, že alespoň jeden z kandidátů je ve zvukovém přenosu. Můžete zahrnout až čtyři jazyky pro počáteční LID nebo až 10 jazyků pro kontinuální LID. Služba Speech vrátí jeden z kandidátských jazyků, které jsou k dispozici i v případě, že tyto jazyky nebyly ve zvukovém přenosu. Například, pokud jsou jako kandidáti k dispozici fr-FR (francouzština) a en-US (angličtina), ale mluví se německy, služba vrátí buď fr-FR nebo en-US.

Musíte zadat úplné národní prostředí s oddělovačem pomlčky (-), ale identifikace jazyka používá pouze jedno národní prostředí na základní jazyk. Nezahrnujte více národních prostředí pro stejný jazyk, například en-US a en-GB.

var autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.FromLanguages(new string[] { "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

auto autoDetectSourceLanguageConfig = 
    AutoDetectSourceLanguageConfig::FromLanguages({ "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

auto_detect_source_language_config = \
    speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(languages=["en-US", "de-DE", "zh-CN"])

AutoDetectSourceLanguageConfig autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.fromLanguages(Arrays.asList("en-US", "de-DE", "zh-CN"));

var autoDetectSourceLanguageConfig = SpeechSDK.AutoDetectSourceLanguageConfig.fromLanguages([("en-US", "de-DE", "zh-CN"]);

NSArray *languages = @[@"en-US", @"de-DE", @"zh-CN"];
SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration* autoDetectSourceLanguageConfig = \
    [[SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration alloc]init:languages];

Další informace najdete v podporovaných jazycích.

Počáteční a průběžná identifikace jazyka

Řeč podporuje počáteční i kontinuální identifikaci jazyka (LID).

Poznámka:

Průběžná identifikace jazyka se podporuje jenom u sad Speech SDK v jazyce C#, C++, Java (pouze pro převod řeči na text), JavaScriptu (pouze pro převod řeči na text) a Pythonu.

• Při spuštění LID identifikuje jazyk jednou v průběhu prvních několika sekund zvukového záznamu. Pokud se jazyk ve zvuku nezmění, použijte na začátku LID. Při zahájení jazykové identifikace (LID) je zjištěn a vrácen jeden jazyk za méně než 5 sekund.
• Nepřetržité rozpoznávání jazyků umí identifikovat více jazyků během audiozáznamu. Použijte kontinuální identifikaci jazyka, pokud se jazyk ve zvuku může změnit. Průběžné rozhraní LID nepodporuje změny jazyků ve stejné větě. Pokud například primárně mluvíte ve španělštině a vkládáte některá anglická slova, nerozpozná se změna jazyka pro jednotlivá slova.

Implementaci počátečního LID nebo kontinuálního LID provedete voláním metod pro rozpoznání jednou nebo nepřetržitě. Nepřetržité LID je podporováno pouze s nepřetržitým rozpoznáváním.

Rozpoznávání jednou nebo nepřetržitě

Identifikace jazyka je dokončena pomocí objektů rozpoznávání a operací. Požádejte službu Speech o rozpoznávání zvuku.

Poznámka:

Nezaměňujte rozpoznávání s identifikací. Rozpoznávání lze použít s identifikací jazyka nebo bez identifikace jazyka.

Buď zavolejte metodu "rozpoznat jednou" nebo spusťte a zastavte metody průběžného rozpoznávání. Můžete si vybrat z:

• Rozpoznejte jednou používáním LID na začátku. Průběžné rozpoznávání není podporováno pro rozpoznání jednou.
• Používejte nepřetržité rozpoznávání s identifikací jazyka na začátku.
• Používejte nepřetržité rozpoznávání s nepřetržitou identifikací jazyka.

Vlastnost SpeechServiceConnection_LanguageIdMode je vyžadována pouze pro kontinuální LID. Bez ní služba Speech ve výchozím nastavení používá rozhraní LID při spuštění. Podporované hodnoty jsou AtStart pro startovní LID nebo Continuous pro kontinuální LID.

// Recognize once with At-start LID. Continuous LID isn't supported for recognize once.
var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();

// Start and stop continuous recognition with At-start LID
await recognizer.StartContinuousRecognitionAsync();
await recognizer.StopContinuousRecognitionAsync();

// Start and stop continuous recognition with Continuous LID
speechConfig.SetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");
await recognizer.StartContinuousRecognitionAsync();
await recognizer.StopContinuousRecognitionAsync();

// Recognize once with At-start LID. Continuous LID isn't supported for recognize once.
auto result = recognizer->RecognizeOnceAsync().get();

// Start and stop continuous recognition with At-start LID
recognizer->StartContinuousRecognitionAsync().get();
recognizer->StopContinuousRecognitionAsync().get();

// Start and stop continuous recognition with Continuous LID
speechConfig->SetProperty(PropertyId::SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");
recognizer->StartContinuousRecognitionAsync().get();
recognizer->StopContinuousRecognitionAsync().get();

// Recognize once with At-start LID. Continuous LID isn't supported for recognize once.
SpeechRecognitionResult  result = recognizer->RecognizeOnceAsync().get();

// Start and stop continuous recognition with At-start LID
recognizer.startContinuousRecognitionAsync().get();
recognizer.stopContinuousRecognitionAsync().get();

// Start and stop continuous recognition with Continuous LID
speechConfig.setProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");
recognizer.startContinuousRecognitionAsync().get();
recognizer.stopContinuousRecognitionAsync().get();

# Recognize once with At-start LID. Continuous LID isn't supported for recognize once.
result = recognizer.recognize_once()

# Start and stop continuous recognition with At-start LID
recognizer.start_continuous_recognition()
recognizer.stop_continuous_recognition()

# Start and stop continuous recognition with Continuous LID
speech_config.set_property(property_id=speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, value='Continuous')
recognizer.start_continuous_recognition()
recognizer.stop_continuous_recognition()

Převod řeči na text

Používáte rozpoznávání řeči na text, když potřebujete identifikovat jazyk ve zvukovém zdroji a pak ho převést na text. Další informace najdete v tématu Přehled převodu řeči na text.

Poznámka:

Rozpoznávání řeči na text s identifikací jazyka na začátku je podporováno pomocí knihoven Speech SDK v jazycích C#, C++, Python, Java, JavaScript a Objective-C. Rozpoznávání řeči na text s průběžnou identifikací jazyka se podporuje jenom u sad Speech SDK v jazyce C#, C++, Java, JavaScript a Python.

V současné době je pro rozpoznávání řeči na text s průběžnou identifikací jazyka nutné vytvořit službu SpeechConfig z koncového bodu, jak je znázorněno v příkladech kódu.

Podívejte se na další příklady rozpoznávání řeči na text s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;

var speechConfig = SpeechConfig.FromEndpoint(new Uri("YourSpeechEndpoint"), "YourSpeechKey");

var autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.FromLanguages(
        new string[] { "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

using var audioConfig = AudioConfig.FromDefaultMicrophoneInput();
using (var recognizer = new SpeechRecognizer(
    speechConfig,
    autoDetectSourceLanguageConfig,
    audioConfig))
{
    var speechRecognitionResult = await recognizer.RecognizeOnceAsync();
    var autoDetectSourceLanguageResult =
        AutoDetectSourceLanguageResult.FromResult(speechRecognitionResult);
    var detectedLanguage = autoDetectSourceLanguageResult.Language;
}

Průběžné rozpoznávání

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;

var config = SpeechConfig.FromEndpoint(new Uri("YourSpeechEndpoint"), "YourSpeechKey");

// Set the LanguageIdMode (Optional; Either Continuous or AtStart are accepted; Default AtStart)
config.SetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");

var autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig.FromLanguages(new string[] { "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

var stopRecognition = new TaskCompletionSource<int>();
using (var audioInput = AudioConfig.FromWavFileInput(@"en-us_zh-cn.wav"))
{
    using (var recognizer = new SpeechRecognizer(config, autoDetectSourceLanguageConfig, audioInput))
    {
        // Subscribes to events.
        recognizer.Recognizing += (s, e) =>
        {
            if (e.Result.Reason == ResultReason.RecognizingSpeech)
            {
                Console.WriteLine($"RECOGNIZING: Text={e.Result.Text}");
                var autoDetectSourceLanguageResult = AutoDetectSourceLanguageResult.FromResult(e.Result);
                Console.WriteLine($"DETECTED: Language={autoDetectSourceLanguageResult.Language}");
            }
        };

        recognizer.Recognized += (s, e) =>
        {
            if (e.Result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
            {
                Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={e.Result.Text}");
                var autoDetectSourceLanguageResult = AutoDetectSourceLanguageResult.FromResult(e.Result);
                Console.WriteLine($"DETECTED: Language={autoDetectSourceLanguageResult.Language}");
            }
            else if (e.Result.Reason == ResultReason.NoMatch)
            {
                Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
            }
        };

        recognizer.Canceled += (s, e) =>
        {
            Console.WriteLine($"CANCELED: Reason={e.Reason}");

            if (e.Reason == CancellationReason.Error)
            {
                Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorCode={e.ErrorCode}");
                Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorDetails={e.ErrorDetails}");
                Console.WriteLine($"CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?");
            }

            stopRecognition.TrySetResult(0);
        };

        recognizer.SessionStarted += (s, e) =>
        {
            Console.WriteLine("\n    Session started event.");
        };

        recognizer.SessionStopped += (s, e) =>
        {
            Console.WriteLine("\n    Session stopped event.");
            Console.WriteLine("\nStop recognition.");
            stopRecognition.TrySetResult(0);
        };

        // Starts continuous recognition. Uses StopContinuousRecognitionAsync() to stop recognition.
        await recognizer.StartContinuousRecognitionAsync().ConfigureAwait(false);

        // Waits for completion.
        // Use Task.WaitAny to keep the task rooted.
        Task.WaitAny(new[] { stopRecognition.Task });

        // Stops recognition.
        await recognizer.StopContinuousRecognitionAsync().ConfigureAwait(false);
    }
}

Podívejte se na další příklady rozpoznávání řeči na text s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

using namespace std;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Audio;

auto speechConfig = SpeechConfig::FromEndpoint("YourServiceEndpoint", "YourSpeechResoureKey");

auto autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig::FromLanguages({ "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

auto recognizer = SpeechRecognizer::FromConfig(
    speechConfig,
    autoDetectSourceLanguageConfig
    );

speechRecognitionResult = recognizer->RecognizeOnceAsync().get();
auto autoDetectSourceLanguageResult =
    AutoDetectSourceLanguageResult::FromResult(speechRecognitionResult);
auto detectedLanguage = autoDetectSourceLanguageResult->Language;

Průběžné rozpoznávání

// Creates an instance of a speech config with specified subscription key and service region.
// Note: For multi-lingual speech recognition with language id, it only works with speech v2 endpoint,
// you must use FromEndpoint api in order to use the speech v2 endpoint.

// Replace YourServiceRegion with your region, for example "westus", and
// replace YourSubscriptionKey with your own speech key.
string speechv2Endpoint = "wss://YourServiceRegion.stt.speech.microsoft.com/speech/universal/v2";
auto speechConfig = SpeechConfig::FromEndpoint(speechv2Endpoint, "YourSubscriptionKey");

// Set the mode of input language detection to either "AtStart" (the default) or "Continuous".
// Please refer to the documentation of Language ID for more information.
// https://aka.ms/speech/lid?pivots=programming-language-cpp
speechConfig->SetProperty(PropertyId::SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");

// Define the set of languages to detect
auto autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig::FromLanguages({ "en-US", "zh-CN" });

// Creates a speech recognizer using file as audio input.
// Replace with your own audio file name.
auto audioInput = AudioConfig::FromWavFileInput("en-us_zh-cn.wav");
auto recognizer = SpeechRecognizer::FromConfig(speechConfig, autoDetectSourceLanguageConfig, audioInput);

// promise for synchronization of recognition end.
promise<void> recognitionEnd;

// Subscribes to events.
recognizer->Recognizing.Connect([](const SpeechRecognitionEventArgs& e)
    {
        auto lidResult = AutoDetectSourceLanguageResult::FromResult(e.Result);
        cout << "Recognizing in " << lidResult->Language << ": Text =" << e.Result->Text << std::endl;
    });

recognizer->Recognized.Connect([](const SpeechRecognitionEventArgs& e)
    {
        if (e.Result->Reason == ResultReason::RecognizedSpeech)
        {
            auto lidResult = AutoDetectSourceLanguageResult::FromResult(e.Result);
            cout << "RECOGNIZED in " << lidResult->Language << ": Text=" << e.Result->Text << "\n"
                << "  Offset=" << e.Result->Offset() << "\n"
                << "  Duration=" << e.Result->Duration() << std::endl;
        }
        else if (e.Result->Reason == ResultReason::NoMatch)
        {
            cout << "NOMATCH: Speech could not be recognized." << std::endl;
        }
    });

recognizer->Canceled.Connect([&recognitionEnd](const SpeechRecognitionCanceledEventArgs& e)
    {
        cout << "CANCELED: Reason=" << (int)e.Reason << std::endl;

        if (e.Reason == CancellationReason::Error)
        {
            cout << "CANCELED: ErrorCode=" << (int)e.ErrorCode << "\n"
                << "CANCELED: ErrorDetails=" << e.ErrorDetails << "\n"
                << "CANCELED: Did you update the subscription info?" << std::endl;

            recognitionEnd.set_value(); // Notify to stop recognition.
        }
    });

recognizer->SessionStopped.Connect([&recognitionEnd](const SessionEventArgs& e)
    {
        cout << "Session stopped.";
        recognitionEnd.set_value(); // Notify to stop recognition.
    });

// Starts continuous recognition. Uses StopContinuousRecognitionAsync() to stop recognition.
recognizer->StartContinuousRecognitionAsync().get();

// Waits for recognition end.
recognitionEnd.get_future().get();

// Stops recognition.
recognizer->StopContinuousRecognitionAsync().get();

Podívejte se na další příklady rozpoznávání řeči na text s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

AutoDetectSourceLanguageConfig autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.fromLanguages(Arrays.asList("en-US", "de-DE"));

SpeechRecognizer recognizer = new SpeechRecognizer(
    speechConfig,
    autoDetectSourceLanguageConfig,
    audioConfig);

Future<SpeechRecognitionResult> future = recognizer.recognizeOnceAsync();
SpeechRecognitionResult result = future.get(30, TimeUnit.SECONDS);
AutoDetectSourceLanguageResult autoDetectSourceLanguageResult =
    AutoDetectSourceLanguageResult.fromResult(result);
String detectedLanguage = autoDetectSourceLanguageResult.getLanguage();

recognizer.close();
speechConfig.close();
autoDetectSourceLanguageConfig.close();
audioConfig.close();
result.close();

Průběžné rozpoznávání

// Shows how to do continuous speech recognition on a multilingual audio file with continuous language detection. Here, we assume the
// spoken language in the file can alternate between English (US), Spanish (Mexico) and German.
// If specified, speech recognition will use the custom model associated with the detected language.
public static void continuousRecognitionFromFileWithContinuousLanguageDetectionWithCustomModels() throws InterruptedException, ExecutionException, IOException, URISyntaxException
{
    // Creates an instance of a speech config with specified
    // subscription key and endpoint URL. Replace with your own subscription key
    // and endpoint URL.
    SpeechConfig speechConfig = SpeechConfig.fromEndpoint(new URI("YourEndpointUrl"), "YourSubscriptionKey");

    // Change the default from at-start language detection to continuous language detection, since the spoken language in the audio
    // may change.
    speechConfig.setProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");

    // Define a set of expected spoken languages in the audio, with an optional custom model endpoint ID associated with each.
    // Update the below with your own languages. Please see https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/language-support
    // for all supported languages.
    // Update the below with your own custom model endpoint IDs, or omit it if you want to use the standard model.
    List<SourceLanguageConfig> sourceLanguageConfigs = new ArrayList<SourceLanguageConfig>();
    sourceLanguageConfigs.add(SourceLanguageConfig.fromLanguage("en-US", "YourEnUsCustomModelID"));
    sourceLanguageConfigs.add(SourceLanguageConfig.fromLanguage("es-MX", "YourEsMxCustomModelID"));
    sourceLanguageConfigs.add(SourceLanguageConfig.fromLanguage("de-DE"));

    // Creates an instance of AutoDetectSourceLanguageConfig with the above 3 source language configurations.
    AutoDetectSourceLanguageConfig autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig.fromSourceLanguageConfigs(sourceLanguageConfigs);

    // We provide a WAV file with English and Spanish utterances as an example. Replace with your own multilingual audio file name.
    AudioConfig audioConfig = AudioConfig.fromWavFileInput( "es-mx_en-us.wav");

    // Creates a speech recognizer using file as audio input and the AutoDetectSourceLanguageConfig
    SpeechRecognizer speechRecognizer = new SpeechRecognizer(speechConfig, autoDetectSourceLanguageConfig, audioConfig);

    // Semaphore used to signal the call to stop continuous recognition (following either a session ended or a cancelled event)
    final Semaphore doneSemaphone = new Semaphore(0);

    // Subscribes to events.

    /* Uncomment this to see intermediate recognition results. Since this is verbose and the WAV file is long, it is commented out by default in this sample.
    speechRecognizer.recognizing.addEventListener((s, e) -> {
        AutoDetectSourceLanguageResult autoDetectSourceLanguageResult = AutoDetectSourceLanguageResult.fromResult(e.getResult());
        String language = autoDetectSourceLanguageResult.getLanguage();
        System.out.println(" RECOGNIZING: Text = " + e.getResult().getText());
        System.out.println(" RECOGNIZING: Language = " + language);
    });
    */

    speechRecognizer.recognized.addEventListener((s, e) -> {
        AutoDetectSourceLanguageResult autoDetectSourceLanguageResult = AutoDetectSourceLanguageResult.fromResult(e.getResult());
        String language = autoDetectSourceLanguageResult.getLanguage();
        if (e.getResult().getReason() == ResultReason.RecognizedSpeech) {
            System.out.println(" RECOGNIZED: Text = " + e.getResult().getText());
            System.out.println(" RECOGNIZED: Language = " + language);
        }
        else if (e.getResult().getReason() == ResultReason.NoMatch) {
            if (language == null || language.isEmpty() || language.toLowerCase().equals("unknown")) {
                System.out.println(" NOMATCH: Speech Language could not be detected.");
            }
            else {
                System.out.println(" NOMATCH: Speech could not be recognized.");
            }
        }
    });

    speechRecognizer.canceled.addEventListener((s, e) -> {
        System.out.println(" CANCELED: Reason = " + e.getReason());
        if (e.getReason() == CancellationReason.Error) {
            System.out.println(" CANCELED: ErrorCode = " + e.getErrorCode());
            System.out.println(" CANCELED: ErrorDetails = " + e.getErrorDetails());
            System.out.println(" CANCELED: Did you update the subscription info?");
        }
        doneSemaphone.release();
    });

    speechRecognizer.sessionStarted.addEventListener((s, e) -> {
        System.out.println("\n Session started event.");
    });

    speechRecognizer.sessionStopped.addEventListener((s, e) -> {
        System.out.println("\n Session stopped event.");
        doneSemaphone.release();
    });

    // Starts continuous recognition and wait for processing to end
    System.out.println(" Recognizing from WAV file... please wait");
    speechRecognizer.startContinuousRecognitionAsync().get();
    doneSemaphone.tryAcquire(30, TimeUnit.SECONDS);

    // Stop continuous recognition
    speechRecognizer.stopContinuousRecognitionAsync().get();

    // These objects must be closed in order to dispose underlying native resources
    speechRecognizer.close();
    speechConfig.close();
    audioConfig.close();
    for (SourceLanguageConfig sourceLanguageConfig : sourceLanguageConfigs)
    {
        sourceLanguageConfig.close();
    }
    autoDetectSourceLanguageConfig.close();
}

Podívejte se na další příklady rozpoznávání řeči na text s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

auto_detect_source_language_config = \
        speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(languages=["en-US", "de-DE"])
speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(
        speech_config=speech_config, 
        auto_detect_source_language_config=auto_detect_source_language_config, 
        audio_config=audio_config)
result = speech_recognizer.recognize_once()
auto_detect_source_language_result = speechsdk.AutoDetectSourceLanguageResult(result)
detected_language = auto_detect_source_language_result.language

Průběžné rozpoznávání

import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import time
import json

speech_key, endpoint_string = "YourSpeechResoureKey","YourServiceEndpoint"
weatherfilename="en-us_zh-cn.wav"

speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=speech_key, endpoint=endpoint_string)
audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename=weatherfilename)

# Set the LanguageIdMode (Optional; Either Continuous or AtStart are accepted; Default AtStart)
speech_config.set_property(property_id=speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, value='Continuous')

auto_detect_source_language_config = speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(
    languages=["en-US", "de-DE", "zh-CN"])

speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(
    speech_config=speech_config, 
    auto_detect_source_language_config=auto_detect_source_language_config,
    audio_config=audio_config)

done = False

def stop_cb(evt):
    """callback that signals to stop continuous recognition upon receiving an event `evt`"""
    print('CLOSING on {}'.format(evt))
    nonlocal done
    done = True

# Connect callbacks to the events fired by the speech recognizer
speech_recognizer.recognizing.connect(lambda evt: print('RECOGNIZING: {}'.format(evt)))
speech_recognizer.recognized.connect(lambda evt: print('RECOGNIZED: {}'.format(evt)))
speech_recognizer.session_started.connect(lambda evt: print('SESSION STARTED: {}'.format(evt)))
speech_recognizer.session_stopped.connect(lambda evt: print('SESSION STOPPED {}'.format(evt)))
speech_recognizer.canceled.connect(lambda evt: print('CANCELED {}'.format(evt)))
# stop continuous recognition on either session stopped or canceled events
speech_recognizer.session_stopped.connect(stop_cb)
speech_recognizer.canceled.connect(stop_cb)

# Start continuous speech recognition
speech_recognizer.start_continuous_recognition()
while not done:
    time.sleep(.5)

speech_recognizer.stop_continuous_recognition()

NSArray *languages = @[@"en-US", @"de-DE", @"zh-CN"];
SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration* autoDetectSourceLanguageConfig = \
        [[SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration alloc]init:languages];
SPXSpeechRecognizer* speechRecognizer = \
        [[SPXSpeechRecognizer alloc] initWithSpeechConfiguration:speechConfig
                           autoDetectSourceLanguageConfiguration:autoDetectSourceLanguageConfig
                                              audioConfiguration:audioConfig];
SPXSpeechRecognitionResult *result = [speechRecognizer recognizeOnce];
SPXAutoDetectSourceLanguageResult *languageDetectionResult = [[SPXAutoDetectSourceLanguageResult alloc] init:result];
NSString *detectedLanguage = [languageDetectionResult language];

var autoDetectSourceLanguageConfig = SpeechSDK.AutoDetectSourceLanguageConfig.fromLanguages(["en-US", "de-DE"]);
var speechRecognizer = SpeechSDK.SpeechRecognizer.FromConfig(speechConfig, autoDetectSourceLanguageConfig, audioConfig);
speechRecognizer.recognizeOnceAsync((result: SpeechSDK.SpeechRecognitionResult) => {
        var languageDetectionResult = SpeechSDK.AutoDetectSourceLanguageResult.fromResult(result);
        var detectedLanguage = languageDetectionResult.language;
},
{});

Vlastní modely převodu řeči na text

Poznámka:

Rozpoznávání jazyka s vlastními modely lze používat pouze s převodem řeči na text v reálném čase a překladem řeči. Dávkový přepis podporuje pouze rozpoznávání jazyka pro výchozí základní modely.

Tato ukázka ukazuje, jak používat rozpoznávání jazyka s vlastním koncovým bodem. Pokud je en-USzjištěný jazyk, použije příklad výchozí model. Pokud je fr-FRzjištěný jazyk, použije příklad koncový bod vlastního modelu. Další informace najdete v tématu Nasazení vlastního modelu řeči.

var sourceLanguageConfigs = new SourceLanguageConfig[]
{
    SourceLanguageConfig.FromLanguage("en-US"),
    SourceLanguageConfig.FromLanguage("fr-FR", "The Endpoint Id for custom model of fr-FR")
};
var autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.FromSourceLanguageConfigs(
        sourceLanguageConfigs);

Tato ukázka ukazuje, jak používat rozpoznávání jazyka s vlastním koncovým bodem. Pokud je en-USzjištěný jazyk, použije příklad výchozí model. Pokud je fr-FRzjištěný jazyk, použije příklad koncový bod vlastního modelu. Další informace najdete v tématu Nasazení vlastního modelu řeči.

std::vector<std::shared_ptr<SourceLanguageConfig>> sourceLanguageConfigs;
sourceLanguageConfigs.push_back(
    SourceLanguageConfig::FromLanguage("en-US"));
sourceLanguageConfigs.push_back(
    SourceLanguageConfig::FromLanguage("fr-FR", "The Endpoint Id for custom model of fr-FR"));

auto autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig::FromSourceLanguageConfigs(
        sourceLanguageConfigs);

Tato ukázka ukazuje, jak používat rozpoznávání jazyka s vlastním koncovým bodem. Pokud je en-USzjištěný jazyk, použije příklad výchozí model. Pokud je fr-FRzjištěný jazyk, použije příklad koncový bod vlastního modelu. Další informace najdete v tématu Nasazení vlastního modelu řeči.

List sourceLanguageConfigs = new ArrayList<SourceLanguageConfig>();
sourceLanguageConfigs.add(
    SourceLanguageConfig.fromLanguage("en-US"));
sourceLanguageConfigs.add(
    SourceLanguageConfig.fromLanguage("fr-FR", "The Endpoint Id for custom model of fr-FR"));

AutoDetectSourceLanguageConfig autoDetectSourceLanguageConfig =
    AutoDetectSourceLanguageConfig.fromSourceLanguageConfigs(
        sourceLanguageConfigs);

Tato ukázka ukazuje, jak používat rozpoznávání jazyka s vlastním koncovým bodem. Pokud je en-USzjištěný jazyk, použije příklad výchozí model. Pokud je fr-FRzjištěný jazyk, použije příklad koncový bod vlastního modelu. Další informace najdete v tématu Nasazení vlastního modelu řeči.

 en_language_config = speechsdk.languageconfig.SourceLanguageConfig("en-US")
 fr_language_config = speechsdk.languageconfig.SourceLanguageConfig("fr-FR", "The Endpoint Id for custom model of fr-FR")
 auto_detect_source_language_config = speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(
        sourceLanguageConfigs=[en_language_config, fr_language_config])

Tato ukázka ukazuje, jak používat rozpoznávání jazyka s vlastním koncovým bodem. Pokud je en-USzjištěný jazyk, použije příklad výchozí model. Pokud je fr-FRzjištěný jazyk, použije příklad koncový bod vlastního modelu. Další informace najdete v tématu Nasazení vlastního modelu řeči.

SPXSourceLanguageConfiguration* enLanguageConfig = [[SPXSourceLanguageConfiguration alloc]init:@"en-US"];
SPXSourceLanguageConfiguration* frLanguageConfig = \
        [[SPXSourceLanguageConfiguration alloc]initWithLanguage:@"fr-FR"
                                                     endpointId:@"The Endpoint Id for custom model of fr-FR"];
NSArray *languageConfigs = @[enLanguageConfig, frLanguageConfig];
SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration* autoDetectSourceLanguageConfig = \
        [[SPXAutoDetectSourceLanguageConfiguration alloc]initWithSourceLanguageConfigurations:languageConfigs];

var enLanguageConfig = SpeechSDK.SourceLanguageConfig.fromLanguage("en-US");
var frLanguageConfig = SpeechSDK.SourceLanguageConfig.fromLanguage("fr-FR", "The Endpoint Id for custom model of fr-FR");
var autoDetectSourceLanguageConfig = SpeechSDK.AutoDetectSourceLanguageConfig.fromSourceLanguageConfigs([enLanguageConfig, frLanguageConfig]);

Spuštění překladu řeči

Překlad řeči použijte, když potřebujete identifikovat jazyk ve zvukovém zdroji a pak ho přeložit do jiného jazyka. Další informace najdete v tématu Přehled překladu řeči.

Poznámka:

Překlad řeči s identifikací jazyka se podporuje jenom u sad Speech SDK v jazyce C#, C++, JavaScript a Python.

Podívejte se na další příklady překladu řeči s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Translation;

public static async Task RecognizeOnceSpeechTranslationAsync()
{
    var endpointUrl = new Uri("YourSpeechResoureEndpoint");

    var config = SpeechTranslationConfig.FromEndpoint(endpointUrl, "YourSpeechResoureKey");

    // Source language is required, but currently ignored. 
    string fromLanguage = "en-US";
    speechTranslationConfig.SpeechRecognitionLanguage = fromLanguage;

    speechTranslationConfig.AddTargetLanguage("de");
    speechTranslationConfig.AddTargetLanguage("fr");

    var autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig.FromLanguages(new string[] { "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

    using var audioConfig = AudioConfig.FromDefaultMicrophoneInput();

    using (var recognizer = new TranslationRecognizer(
        speechTranslationConfig, 
        autoDetectSourceLanguageConfig,
        audioConfig))
    {

        Console.WriteLine("Say something or read from file...");
        var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync().ConfigureAwait(false);

        if (result.Reason == ResultReason.TranslatedSpeech)
        {
            var lidResult = result.Properties.GetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult);

            Console.WriteLine($"RECOGNIZED in '{lidResult}': Text={result.Text}");
            foreach (var element in result.Translations)
            {
                Console.WriteLine($"    TRANSLATED into '{element.Key}': {element.Value}");
            }
        }
    }
}

Průběžné rozpoznávání

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Translation;

public static async Task MultiLingualTranslation()
{
    var endpointUrl = new Uri("YourSpeechResoureEndpoint");

    var config = SpeechTranslationConfig.FromEndpoint(endpointUrl, "YourSpeechResoureKey");

    // Source language is required, but currently ignored. 
    string fromLanguage = "en-US";
    config.SpeechRecognitionLanguage = fromLanguage;

    config.AddTargetLanguage("de");
    config.AddTargetLanguage("fr");

    // Set the LanguageIdMode (Optional; Either Continuous or AtStart are accepted; Default AtStart)
    config.SetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");
    var autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig.FromLanguages(new string[] { "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

    var stopTranslation = new TaskCompletionSource<int>();
    using (var audioInput = AudioConfig.FromWavFileInput(@"en-us_zh-cn.wav"))
    {
        using (var recognizer = new TranslationRecognizer(config, autoDetectSourceLanguageConfig, audioInput))
        {
            recognizer.Recognizing += (s, e) =>
            {
                var lidResult = e.Result.Properties.GetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult);

                Console.WriteLine($"RECOGNIZING in '{lidResult}': Text={e.Result.Text}");
                foreach (var element in e.Result.Translations)
                {
                    Console.WriteLine($"    TRANSLATING into '{element.Key}': {element.Value}");
                }
            };

            recognizer.Recognized += (s, e) => {
                if (e.Result.Reason == ResultReason.TranslatedSpeech)
                {
                    var lidResult = e.Result.Properties.GetProperty(PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult);

                    Console.WriteLine($"RECOGNIZED in '{lidResult}': Text={e.Result.Text}");
                    foreach (var element in e.Result.Translations)
                    {
                        Console.WriteLine($"    TRANSLATED into '{element.Key}': {element.Value}");
                    }
                }
                else if (e.Result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
                {
                    Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={e.Result.Text}");
                    Console.WriteLine($"    Speech not translated.");
                }
                else if (e.Result.Reason == ResultReason.NoMatch)
                {
                    Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
                }
            };

            recognizer.Canceled += (s, e) =>
            {
                Console.WriteLine($"CANCELED: Reason={e.Reason}");

                if (e.Reason == CancellationReason.Error)
                {
                    Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorCode={e.ErrorCode}");
                    Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorDetails={e.ErrorDetails}");
                    Console.WriteLine($"CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?");
                }

                stopTranslation.TrySetResult(0);
            };

            recognizer.SpeechStartDetected += (s, e) => {
                Console.WriteLine("\nSpeech start detected event.");
            };

            recognizer.SpeechEndDetected += (s, e) => {
                Console.WriteLine("\nSpeech end detected event.");
            };

            recognizer.SessionStarted += (s, e) => {
                Console.WriteLine("\nSession started event.");
            };

            recognizer.SessionStopped += (s, e) => {
                Console.WriteLine("\nSession stopped event.");
                Console.WriteLine($"\nStop translation.");
                stopTranslation.TrySetResult(0);
            };

            // Starts continuous recognition. Uses StopContinuousRecognitionAsync() to stop recognition.
            Console.WriteLine("Start translation...");
            await recognizer.StartContinuousRecognitionAsync().ConfigureAwait(false);

            Task.WaitAny(new[] { stopTranslation.Task });
            await recognizer.StopContinuousRecognitionAsync().ConfigureAwait(false);
        }
    }
}

Podívejte se na další příklady překladu řeči s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

auto endpointString = "YourSpeechResoureEndpoint";
auto config = SpeechTranslationConfig::FromEndpoint(endpointString, "YourSpeechResoureKey");

auto autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig::FromLanguages({ "en-US", "de-DE" });

// Sets source and target languages
// The source language will be detected by the language detection feature. 
// However, the SpeechRecognitionLanguage still need to set with a locale string, but it will not be used as the source language.
// This will be fixed in a future version of Speech SDK.
auto fromLanguage = "en-US";
config->SetSpeechRecognitionLanguage(fromLanguage);
config->AddTargetLanguage("de");
config->AddTargetLanguage("fr");

// Creates a translation recognizer using microphone as audio input.
auto recognizer = TranslationRecognizer::FromConfig(config, autoDetectSourceLanguageConfig);
cout << "Say something...\n";

// Starts translation, and returns after a single utterance is recognized. The end of a
// single utterance is determined by listening for silence at the end or until a maximum of 15
// seconds of audio is processed. The task returns the recognized text as well as the translation.
// Note: Since RecognizeOnceAsync() returns only a single utterance, it is suitable only for single
// shot recognition like command or query.
// For long-running multi-utterance recognition, use StartContinuousRecognitionAsync() instead.
auto result = recognizer->RecognizeOnceAsync().get();

// Checks result.
if (result->Reason == ResultReason::TranslatedSpeech)
{
    cout << "RECOGNIZED: Text=" << result->Text << std::endl;

    for (const auto& it : result->Translations)
    {
        cout << "TRANSLATED into '" << it.first.c_str() << "': " << it.second.c_str() << std::endl;
    }
}
else if (result->Reason == ResultReason::RecognizedSpeech)
{
    cout << "RECOGNIZED: Text=" << result->Text << " (text could not be translated)" << std::endl;
}
else if (result->Reason == ResultReason::NoMatch)
{
    cout << "NOMATCH: Speech could not be recognized." << std::endl;
}
else if (result->Reason == ResultReason::Canceled)
{
    auto cancellation = CancellationDetails::FromResult(result);
    cout << "CANCELED: Reason=" << (int)cancellation->Reason << std::endl;

    if (cancellation->Reason == CancellationReason::Error)
    {
        cout << "CANCELED: ErrorCode=" << (int)cancellation->ErrorCode << std::endl;
        cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << cancellation->ErrorDetails << std::endl;
        cout << "CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?" << std::endl;
    }
}

Průběžné rozpoznávání

using namespace std;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Audio;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Translation;

void MultiLingualTranslation()
{
    auto config = SpeechTranslationConfig::FromEndpoint("YourSpeechResoureEndpoint", "YourSpeechResoureKey");

    // Set the LanguageIdMode (Optional; Either Continuous or AtStart are accepted; Default AtStart)
    speechConfig->SetProperty(PropertyId::SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, "Continuous");
    auto autoDetectSourceLanguageConfig = AutoDetectSourceLanguageConfig::FromLanguages({ "en-US", "de-DE", "zh-CN" });

    promise<void> recognitionEnd;
    // Source language is required, but currently ignored. 
    auto fromLanguage = "en-US";
    config->SetSpeechRecognitionLanguage(fromLanguage);
    config->AddTargetLanguage("de");
    config->AddTargetLanguage("fr");

    auto audioInput = AudioConfig::FromWavFileInput("whatstheweatherlike.wav");
    auto recognizer = TranslationRecognizer::FromConfig(config, autoDetectSourceLanguageConfig, audioInput);

    recognizer->Recognizing.Connect([](const TranslationRecognitionEventArgs& e)
        {
            std::string lidResult = e.Result->Properties.GetProperty(PropertyId::SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult);

            cout << "Recognizing in Language = "<< lidResult << ":" << e.Result->Text << std::endl;
            for (const auto& it : e.Result->Translations)
            {
                cout << "  Translated into '" << it.first.c_str() << "': " << it.second.c_str() << std::endl;
            }
        });

    recognizer->Recognized.Connect([](const TranslationRecognitionEventArgs& e)
        {
            if (e.Result->Reason == ResultReason::TranslatedSpeech)
            {
                std::string lidResult = e.Result->Properties.GetProperty(PropertyId::SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult);
                cout << "RECOGNIZED in Language = " << lidResult << ": Text=" << e.Result->Text << std::endl;
            }
            else if (e.Result->Reason == ResultReason::RecognizedSpeech)
            {
                cout << "RECOGNIZED: Text=" << e.Result->Text << " (text could not be translated)" << std::endl;
            }
            else if (e.Result->Reason == ResultReason::NoMatch)
            {
                cout << "NOMATCH: Speech could not be recognized." << std::endl;
            }

            for (const auto& it : e.Result->Translations)
            {
                cout << "  Translated into '" << it.first.c_str() << "': " << it.second.c_str() << std::endl;
            }
        });

    recognizer->Canceled.Connect([&recognitionEnd](const TranslationRecognitionCanceledEventArgs& e)
        {
            cout << "CANCELED: Reason=" << (int)e.Reason << std::endl;
            if (e.Reason == CancellationReason::Error)
            {
                cout << "CANCELED: ErrorCode=" << (int)e.ErrorCode << std::endl;
                cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << e.ErrorDetails << std::endl;
                cout << "CANCELED: Did you set the speech resource key and endpoint values?" << std::endl;

                recognitionEnd.set_value();
            }
        });

    recognizer->Synthesizing.Connect([](const TranslationSynthesisEventArgs& e)
        {
            auto size = e.Result->Audio.size();
            cout << "Translation synthesis result: size of audio data: " << size
                << (size == 0 ? "(END)" : "");
        });

    recognizer->SessionStopped.Connect([&recognitionEnd](const SessionEventArgs& e)
        {
            cout << "Session stopped.";
            recognitionEnd.set_value();
        });

    // Starts continuos recognition. Use StopContinuousRecognitionAsync() to stop recognition.
    recognizer->StartContinuousRecognitionAsync().get();
    recognitionEnd.get_future().get();
    recognizer->StopContinuousRecognitionAsync().get();
}

Podívejte se na další příklady překladu řeči s identifikací jazyka na GitHubu.

Rozpoznat jednou

import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import time
import json

speech_key, service_endpoint = "YourSpeechResoureKey","YourServiceEndpoint"
weatherfilename="en-us_zh-cn.wav"

# set up translation parameters: source language and target languages
translation_config = speechsdk.translation.SpeechTranslationConfig(
    subscription=speech_key,
    endpoint=service_endpoint,
    speech_recognition_language='en-US',
    target_languages=('de', 'fr'))
audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename=weatherfilename)

# Specify the AutoDetectSourceLanguageConfig, which defines the number of possible languages
auto_detect_source_language_config = speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(languages=["en-US", "de-DE", "zh-CN"])

# Creates a translation recognizer using and audio file as input.
recognizer = speechsdk.translation.TranslationRecognizer(
    translation_config=translation_config, 
    audio_config=audio_config,
    auto_detect_source_language_config=auto_detect_source_language_config)

# Starts translation, and returns after a single utterance is recognized. The end of a
# single utterance is determined by listening for silence at the end or until a maximum of 15
# seconds of audio is processed. The task returns the recognition text as result.
# Note: Since recognize_once() returns only a single utterance, it is suitable only for single
# shot recognition like command or query.
# For long-running multi-utterance recognition, use start_continuous_recognition() instead.
result = recognizer.recognize_once()

# Check the result
if result.reason == speechsdk.ResultReason.TranslatedSpeech:
    print("""Recognized: {}
    German translation: {}
    French translation: {}""".format(
        result.text, result.translations['de'], result.translations['fr']))
elif result.reason == speechsdk.ResultReason.RecognizedSpeech:
    print("Recognized: {}".format(result.text))
    detectedSrcLang = result.properties[speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult]
    print("Detected Language: {}".format(detectedSrcLang))
elif result.reason == speechsdk.ResultReason.NoMatch:
    print("No speech could be recognized: {}".format(result.no_match_details))
elif result.reason == speechsdk.ResultReason.Canceled:
    print("Translation canceled: {}".format(result.cancellation_details.reason))
    if result.cancellation_details.reason == speechsdk.CancellationReason.Error:
        print("Error details: {}".format(result.cancellation_details.error_details))

Průběžné rozpoznávání

import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import time
import json

speech_key, service_endpoint = "YourSpeechResoureKey","YourServiceEndpoint"
weatherfilename="en-us_zh-cn.wav"

# Currently the v2 endpoint is required. In a future SDK release you won't need to set it. 
translation_config = speechsdk.translation.SpeechTranslationConfig(
    subscription=speech_key,
    endpoint=service_endpoint,
    speech_recognition_language='en-US',
    target_languages=('de', 'fr'))
audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename=weatherfilename)

# Set the LanguageIdMode (Optional; Either Continuous or AtStart are accepted; Default AtStart)
translation_config.set_property(property_id=speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_LanguageIdMode, value='Continuous')

# Specify the AutoDetectSourceLanguageConfig, which defines the number of possible languages
auto_detect_source_language_config = speechsdk.languageconfig.AutoDetectSourceLanguageConfig(languages=["en-US", "de-DE", "zh-CN"])

# Creates a translation recognizer using and audio file as input.
recognizer = speechsdk.translation.TranslationRecognizer(
    translation_config=translation_config, 
    audio_config=audio_config,
    auto_detect_source_language_config=auto_detect_source_language_config)

def result_callback(event_type, evt):
    """callback to display a translation result"""
    print("{}: {}\n\tTranslations: {}\n\tResult Json: {}".format(
        event_type, evt, evt.result.translations.items(), evt.result.json))

done = False

def stop_cb(evt):
    """callback that signals to stop continuous recognition upon receiving an event `evt`"""
    print('CLOSING on {}'.format(evt))
    nonlocal done
    done = True

# connect callback functions to the events fired by the recognizer
recognizer.session_started.connect(lambda evt: print('SESSION STARTED: {}'.format(evt)))
recognizer.session_stopped.connect(lambda evt: print('SESSION STOPPED {}'.format(evt)))
# event for intermediate results
recognizer.recognizing.connect(lambda evt: result_callback('RECOGNIZING', evt))
# event for final result
recognizer.recognized.connect(lambda evt: result_callback('RECOGNIZED', evt))
# cancellation event
recognizer.canceled.connect(lambda evt: print('CANCELED: {} ({})'.format(evt, evt.reason)))

# stop continuous recognition on either session stopped or canceled events
recognizer.session_stopped.connect(stop_cb)
recognizer.canceled.connect(stop_cb)

def synthesis_callback(evt):
    """
    callback for the synthesis event
    """
    print('SYNTHESIZING {}\n\treceived {} bytes of audio. Reason: {}'.format(
        evt, len(evt.result.audio), evt.result.reason))
    if evt.result.reason == speechsdk.ResultReason.RecognizedSpeech:
        print("RECOGNIZED: {}".format(evt.result.properties))
        if evt.result.properties.get(speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult) == None:
            print("Unable to detect any language")
        else:
            detectedSrcLang = evt.result.properties[speechsdk.PropertyId.SpeechServiceConnection_AutoDetectSourceLanguageResult]
            jsonResult = evt.result.properties[speechsdk.PropertyId.SpeechServiceResponse_JsonResult]
            detailResult = json.loads(jsonResult)
            startOffset = detailResult['Offset']
            duration = detailResult['Duration']
            if duration >= 0:
                endOffset = duration + startOffset
            else:
                endOffset = 0
            print("Detected language = " + detectedSrcLang + ", startOffset = " + str(startOffset) + " nanoseconds, endOffset = " + str(endOffset) + " nanoseconds, Duration = " + str(duration) + " nanoseconds.")
            global language_detected
            language_detected = True

# connect callback to the synthesis event
recognizer.synthesizing.connect(synthesis_callback)

# start translation
recognizer.start_continuous_recognition()

while not done:
    time.sleep(.5)

recognizer.stop_continuous_recognition()

Spuštění a použití kontejneru

Kontejnery služby Speech poskytují rozhraní API koncových bodů dotazů založených na websocketu, ke kterým se přistupuje prostřednictvím sady Speech SDK a rozhraní příkazového řádku služby Speech. Speech SDK a Speech CLI ve výchozím nastavení používají veřejnou službu Speech. Pokud chcete kontejner použít, musíte změnit inicializační metodu. Místo klíče a koncového bodu použijte adresu URL hostitele kontejneru.

Při spuštění ID jazyka v kontejneru použijte SourceLanguageRecognizer objekt místo SpeechRecognizer nebo TranslationRecognizer.

Další informace o kontejnerech najdete v průvodci postupy pro kontejnery speech pro identifikaci jazyka.

Implementace dávkového přepisu řeči na text

Chcete-li identifikovat jazyky pomocí rozhraní Batch transcription REST API, použijte v rámci žádosti Transcriptions - Submit vlastnost languageIdentification uvedenou v těle žádosti.

Upozorňující

Dávkový přepis podporuje pouze identifikaci jazyka pro výchozí základní modely. Pokud je v žádosti o přepis zadána identifikace jazyka i vlastní model, služba se vrátí, aby používala základní modely pro zadané kandidátské jazyky. To může vést k neočekávaným výsledkům rozpoznávání.

Pokud váš scénář převodu řeči na text vyžaduje identifikaci jazyka i vlastní modely, použijte přepis řeči na text v reálném čase místo dávkového přepisu.

Následující příklad ukazuje použití languageIdentification vlastnosti se čtyřmi kandidátskými jazyky. Další informace o vlastnostech požadavku najdete v části Vytvoření dávkového přepisu.

{
    <...>
    
    "properties": {
    <...>
    
        "languageIdentification": {
            "candidateLocales": [
            "en-US",
            "ja-JP",
            "zh-CN",
            "hi-IN"
            ]
        },	
        <...>
    }
}

Související obsah

• Vyzkoušejte rychlý průvodce převodem řeči na text
• Zlepšení přesnosti rozpoznávání pomocí vlastní řeči
• Použijte dávkový přepis