Schnellstart: Sprachsynthese mit dem Azure OpenAI Service
In diesem Schnellstart verwenden Sie den Azure OpenAI Service für die Sprachsynthese mit Azure OpenAI-Stimmen.
Die verfügbaren Stimmen sind: alloy
, echo
, fable
, onyx
, nova
und shimmer
. Weitere Informationen finden Sie in der Azure OpenAI Service-Referenzdokumentation für die Sprachsynthese.
Voraussetzungen
- Azure-Abonnement – kostenloses Abonnement erstellen.
- Eine Azure OpenAI-Ressource, die in den Regionen USA, Norden-Mitte oder Schweden, Mitte mit dem bereitgestellten Modell
tts-1
odertts-1-hd
erstellt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Ressource und Bereitstellen eines Modells mit Azure OpenAI.
Einrichten
Abrufen von Schlüssel und Endpunkt
Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.
Variablenname | Wert |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
Diesen Wert finden Sie im Abschnitt Schlüssel und Endpunkt, wenn Sie die Ressource über das Azure-Portal untersuchen. Alternativ dazu finden Sie den Wert auch unter Azure OpenAI Studio>Playground>Codeansicht. Ein Beispielendpunkt ist https://aoai-docs.openai.azure.com/ . |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
Diesen Wert finden Sie im Abschnitt Schlüssel und Endpunkt, wenn Sie die Ressource über das Azure-Portal untersuchen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. |
Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Die Werte für Endpunkt und Schlüssel finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1
oder KEY2
verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.
Umgebungsvariablen
Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.
Wichtig
Wenn Sie einen API-Schlüssel verwenden, speichern Sie ihn an einer anderen Stelle sicher, z. B. in Azure Key Vault. Fügen Sie den API-Schlüssel nicht direkt in Ihren Code ein, und machen Sie ihn nicht öffentlich zugänglich.
Weitere Informationen zur Sicherheit von KI Services finden Sie unter Authentifizieren von Anforderungen an Azure KI Services.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
REST-API
Führen Sie in der Bash-Shell die folgenden Befehle aus. Sie müssen YourDeploymentName
durch den Bereitstellungsnamen ersetzen, den Sie bei der Bereitstellung des Sprachsynthesemodells ausgewählt haben. Der Bereitstellungsname entspricht nicht unbedingt dem Modellnamen. Die Eingabe des Modellnamens führt zu einem Fehler, sofern Sie keinen Bereitstellungsnamen ausgewählt haben, der mit dem zugrunde liegenden Modellnamen identisch ist.
curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \
-H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "tts-1-hd",
"input": "I'm excited to try text to speech.",
"voice": "alloy"
}' --output speech.mp3
Das Format Ihrer ersten Befehlszeile mit einem Beispielendpunkt würde wie folgt aussehen: cURL https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \
.
Wichtig
Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen zur Sicherheit von Anmeldeinformationen finden Sie im Azure KI Services-Artikel Sicherheit.
Bereinigen von Ressourcen
Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.
Nächste Schritte
- Erfahren Sie in der Azure OpenAI Service-Referenzdokumentation mehr darüber, wie Sie mit der Sprachsynthese mit Azure OpenAI Service arbeiten.
- Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele
Feedback
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Issues stufenweise als Feedbackmechanismus für Inhalte abbauen und durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unterFeedback senden und anzeigen für