Erkennen von Absichten mit Musterabgleich für benutzerdefinierte Entitäten

Das Azure KI Services Speech SDK verfügt über ein integriertes Feature, das eine Absichtserkennung mit einem einfachen Sprachmusterabgleich ermöglicht. Eine Absicht ist etwas, das der Benutzer tun möchte: ein Fenster schließen, ein Kontrollkästchen aktivieren, Text einfügen usw.

In diesem Leitfaden wird das Speech SDK verwendet, um eine Konsolenanwendung zu entwickeln, die Absichten aus Äußerungen ableitet, die in das Mikrofon Ihres Geräts gesprochen werden. Folgendes wird vermittelt:

• Erstellen eines Visual Studio-Projekts, das auf das Speech SDK NuGet-Paket verweist
• Erstellen einer Sprachkonfiguration und Abrufen einer Absichtserkennung
• Hinzufügen von Absichten und Mustern über die Speech SDK-API
• Hinzufügen von benutzerdefinierten Entitäten über die Speech SDK-API
• Verwenden von asynchroner, ereignisgesteuerter kontinuierlicher Erkennung

Wann der Musterabgleich verwendet werden soll

Musterabgleich verwenden, wenn:

• Sie sind nur daran interessiert, die Äußerungen des Benutzers sehr genau zu treffen. Bei diesen Mustern erfolgt ein strengerer Abgleich als bei Conversational Language Understanding (CLU).
• Sie haben keinen Zugriff auf ein CLU-Modell, möchten aber Absichten verwenden.

Weitere Informationen finden Sie in der Musterabgleich-Übersicht.

Voraussetzungen

Vergewissern Sie sich, dass folgende Elemente vorhanden sind, bevor Sie mit diesem Leitfaden beginnen:

• Eine Azure KI Services-Ressource oder eine Unified Speech-Ressource
• Visual Studio 2019 (beliebige Edition)

Erstellen eines Projekts

Erstellen Sie ein neues C#-Konsolenanwendungsprojekt in Visual Studio 2019, und installieren Sie das Speech SDK.

Beginnen mit Codebausteinen

Öffnen Sie Program.cs, und fügen Sie Code hinzu, der als Gerüst für das Projekt fungiert.

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Intent;

namespace helloworld
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            IntentPatternMatchingWithMicrophoneAsync().Wait();
        }

        private static async Task IntentPatternMatchingWithMicrophoneAsync()
        {
            var config = SpeechConfig.FromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");
        }
    }
}

Erstellen einer Speech-Konfiguration

Bevor Sie ein IntentRecognizer-Objekt initialisieren können, müssen Sie eine Konfiguration erstellen, die den Schlüssel und die Azure-Region Ihrer Azure KI Services-Vorhersageressource verwendet.

• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" durch Ihren Azure KI Services-Vorhersageschlüssel.
• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" durch die Region Ihrer Azure KI Services-Ressource.

In diesem Beispiel wird die Methode FromSubscription() zum Erstellen von SpeechConfig verwendet. Eine vollständige Liste der verfügbaren Methoden finden Sie unter SpeechConfig-Klasse.

Initialisieren eines IntentRecognizer-Objekts

Erstellen Sie nun eine Spracherkennung (IntentRecognizer). Fügen Sie den folgenden Code direkt unterhalb Ihrer Speech-Konfiguration ein:

using (var recognizer = new IntentRecognizer(config))
{
    
}

Hinzufügen von Absichten

Sie müssen einige Muster einem PatternMatchingModel zuordnen und auf den IntentRecognizer anwenden. Erstellen Sie zunächst ein PatternMatchingModel, und fügen Sie einige Absichten hinzu.

Hinweis

Einem PatternMatchingIntent können mehrere Muster hinzugefügt werden.

Fügen Sie diesen Code in den Block using ein:

// Creates a Pattern Matching model and adds specific intents from your model. The
// Id is used to identify this model from others in the collection.
var model = new PatternMatchingModel("YourPatternMatchingModelId");

// Creates a pattern that uses groups of optional words. "[Go | Take me]" will match either "Go", "Take me", or "".
var patternWithOptionalWords = "[Go | Take me] to [floor|level] {floorName}";

// Creates a pattern that uses an optional entity and group that could be used to tie commands together.
var patternWithOptionalEntity = "Go to parking [{parkingLevel}]";

// You can also have multiple entities of the same name in a single pattern by adding appending a unique identifier
// to distinguish between the instances. For example:
var patternWithTwoOfTheSameEntity = "Go to floor {floorName:1} [and then go to floor {floorName:2}]";
// NOTE: Both floorName:1 and floorName:2 are tied to the same list of entries. The identifier can be a string
//       and is separated from the entity name by a ':'

// Creates the pattern matching intents and adds them to the model
model.Intents.Add(new PatternMatchingIntent("ChangeFloors", patternWithOptionalWords, patternWithOptionalEntity, patternWithTwoOfTheSameEntity));
model.Intents.Add(new PatternMatchingIntent("DoorControl", "{action} the doors", "{action} doors", "{action} the door", "{action} door"));

Hinzufügen einiger benutzerdefinierter Entitäten

Wenn Sie den Musterabgleich (Matcher) optimal nutzen möchten, können Sie Ihre Entitäten anpassen. Erstellen Sie aus „floorName“ eine Liste mit verfügbaren Etagen. Außerdem wird „parkingLevel“ als ganzzahlige Entität festgelegt.

Fügen Sie diesen Code unterhalb Ihrer Absichten ein:

// Creates the "floorName" entity and set it to type list.
// Adds acceptable values. NOTE the default entity type is Any and so we do not need
// to declare the "action" entity.
model.Entities.Add(PatternMatchingEntity.CreateListEntity("floorName", EntityMatchMode.Strict, "ground floor", "lobby", "1st", "first", "one", "1", "2nd", "second", "two", "2"));

// Creates the "parkingLevel" entity as a pre-built integer
model.Entities.Add(PatternMatchingEntity.CreateIntegerEntity("parkingLevel"));

Anwenden des Modells auf den Recognizer

Nun muss das Modell auf den IntentRecognizer angewendet werden. Es können mehrere Modelle gleichzeitig verwendet werden, sodass die API eine Sammlung von Modellen verwendet.

Fügen Sie diesen Code unterhalb Ihrer Entitäten ein:

var modelCollection = new LanguageUnderstandingModelCollection();
modelCollection.Add(model);

recognizer.ApplyLanguageModels(modelCollection);

Erkennen einer Absicht

Rufen Sie die Methode RecognizeOnceAsync() über das Objekt IntentRecognizer auf. Diese Methode fordert den Speech-Dienst auf, die Sprache in einem einzelnen Ausdruck zu erkennen und die Spracherkennung zu beenden, sobald der Ausdruck identifiziert wurde.

Fügen Sie diesen Code nach dem Anwenden der Sprachmodelle ein:

Console.WriteLine("Say something...");

var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();

Anzeigen der Erkennungsergebnisse (oder Fehler)

Das vom Speech-Dienst zurückgegebene Erkennungsergebnis soll ausgegeben werden.

Fügen Sie diesen Code unterhalb von var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync(); ein:

if (result.Reason == ResultReason.RecognizedIntent)
{
    Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={result.Text}");
    Console.WriteLine($"       Intent Id={result.IntentId}.");

    var entities = result.Entities;
    switch (result.IntentId)
    {
        case "ChangeFloors":
            if (entities.TryGetValue("floorName", out string floorName))
            {
                Console.WriteLine($"       FloorName={floorName}");
            }

            if (entities.TryGetValue("floorName:1", out floorName))
            {
                Console.WriteLine($"     FloorName:1={floorName}");
            }

            if (entities.TryGetValue("floorName:2", out floorName))
            {
                Console.WriteLine($"     FloorName:2={floorName}");
            }

            if (entities.TryGetValue("parkingLevel", out string parkingLevel))
            {
                Console.WriteLine($"    ParkingLevel={parkingLevel}");
            }

            break;

        case "DoorControl":
            if (entities.TryGetValue("action", out string action))
            {
                Console.WriteLine($"          Action={action}");
            }
            break;
    }
}
else if (result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
{
    Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={result.Text}");
    Console.WriteLine($"    Intent not recognized.");
}
else if (result.Reason == ResultReason.NoMatch)
{
    Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
}
else if (result.Reason == ResultReason.Canceled)
{
    var cancellation = CancellationDetails.FromResult(result);
    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 region values?");
    }
}

Überprüfen des Codes

Ihr Code sollte nun wie folgt aussehen:

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Intent;

namespace helloworld
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            IntentPatternMatchingWithMicrophoneAsync().Wait();
        }

        private static async Task IntentPatternMatchingWithMicrophoneAsync()
        {
            var config = SpeechConfig.FromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");

            using (var recognizer = new IntentRecognizer(config))
            {
                // Creates a Pattern Matching model and adds specific intents from your model. The
                // Id is used to identify this model from others in the collection.
                var model = new PatternMatchingModel("YourPatternMatchingModelId");

                // Creates a pattern that uses groups of optional words. "[Go | Take me]" will match either "Go", "Take me", or "".
                var patternWithOptionalWords = "[Go | Take me] to [floor|level] {floorName}";

                // Creates a pattern that uses an optional entity and group that could be used to tie commands together.
                var patternWithOptionalEntity = "Go to parking [{parkingLevel}]";

                // You can also have multiple entities of the same name in a single pattern by adding appending a unique identifier
                // to distinguish between the instances. For example:
                var patternWithTwoOfTheSameEntity = "Go to floor {floorName:1} [and then go to floor {floorName:2}]";
                // NOTE: Both floorName:1 and floorName:2 are tied to the same list of entries. The identifier can be a string
                //       and is separated from the entity name by a ':'

                // Adds some intents to look for specific patterns.
                model.Intents.Add(new PatternMatchingIntent("ChangeFloors", patternWithOptionalWords, patternWithOptionalEntity, patternWithTwoOfTheSameEntity));
                model.Intents.Add(new PatternMatchingIntent("DoorControl", "{action} the doors", "{action} doors", "{action} the door", "{action} door"));

                // Creates the "floorName" entity and set it to type list.
                // Adds acceptable values. NOTE the default entity type is Any and so we do not need
                // to declare the "action" entity.
                model.Entities.Add(PatternMatchingEntity.CreateListEntity("floorName", EntityMatchMode.Strict, "ground floor", "lobby", "1st", "first", "one", "1", "2nd", "second", "two", "2"));

                // Creates the "parkingLevel" entity as a pre-built integer
                model.Entities.Add(PatternMatchingEntity.CreateIntegerEntity("parkingLevel"));

                var modelCollection = new LanguageUnderstandingModelCollection();
                modelCollection.Add(model);

                recognizer.ApplyLanguageModels(modelCollection);

                Console.WriteLine("Say something...");

                var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();

                if (result.Reason == ResultReason.RecognizedIntent)
                {
                    Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={result.Text}");
                    Console.WriteLine($"       Intent Id={result.IntentId}.");

                    var entities = result.Entities;
                    switch (result.IntentId)
                    {
                        case "ChangeFloors":
                            if (entities.TryGetValue("floorName", out string floorName))
                            {
                                Console.WriteLine($"       FloorName={floorName}");
                            }

                            if (entities.TryGetValue("floorName:1", out floorName))
                            {
                                Console.WriteLine($"     FloorName:1={floorName}");
                            }

                            if (entities.TryGetValue("floorName:2", out floorName))
                            {
                                Console.WriteLine($"     FloorName:2={floorName}");
                            }

                            if (entities.TryGetValue("parkingLevel", out string parkingLevel))
                            {
                                Console.WriteLine($"    ParkingLevel={parkingLevel}");
                            }

                            break;

                        case "DoorControl":
                            if (entities.TryGetValue("action", out string action))
                            {
                                Console.WriteLine($"          Action={action}");
                            }
                            break;
                    }
                }
                else if (result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
                {
                    Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={result.Text}");
                    Console.WriteLine($"    Intent not recognized.");
                }
                else if (result.Reason == ResultReason.NoMatch)
                {
                    Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
                }
                else if (result.Reason == ResultReason.Canceled)
                {
                    var cancellation = CancellationDetails.FromResult(result);
                    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 region values?");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Erstellen und Ausführen der App

Sie können nun Ihre App erstellen und die Spracherkennung mit dem Speech-Dienst testen.

1. Kompilieren des Codes: Wählen Sie auf der Menüleiste von Visual Studio Build>Projektmappe erstellen aus.
2. Starten der App: Wählen Sie auf der Menüleiste Debuggen>Debuggen starten aus, oder drücken Sie F5.
3. Starten der Erkennung: Sie werden aufgefordert, etwas zu sagen. Die Standardsprache ist Deutsch. Ihre Spracheingabe wird an den Speech-Dienst gesendet, in Text transkribiert und in der Konsole ausgegeben.

Wenn Sie z. B. „Take me to floor 2“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something...
RECOGNIZED: Text=Take me to floor 2.
       Intent Id=ChangeFloors.
       FloorName=2

Wenn Sie „Take me to floor 7“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something...
RECOGNIZED: Text=Take me to floor 7.
    Intent not recognized.

Es wurde keine Absicht erkannt, da „7“ nicht in der Liste gültiger Werte für „floorName“ enthalten war.

Erstellen eines Projekts

Erstellen Sie ein neues C++-Konsolenanwendungsprojekt in Visual Studio 2019, und installieren Sie das Speech SDK.

Beginnen mit Codebausteinen

Öffnen Sie helloworld.cpp, und fügen Sie Code hinzu, der als Gerüst für das Projekt fungiert.

#include <iostream>
#include <speechapi_cxx.h>

using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Intent;

int main()
{
    std::cout << "Hello World!\n";

    auto config = SpeechConfig::FromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");
}

Erstellen einer Speech-Konfiguration

Bevor Sie ein IntentRecognizer-Objekt initialisieren können, müssen Sie eine Konfiguration erstellen, die den Schlüssel und die Azure-Region Ihrer Azure KI Services-Vorhersageressource verwendet.

• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" durch Ihren Azure KI Services-Vorhersageschlüssel.
• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" durch die Region Ihrer Azure KI Services-Ressource.

In diesem Beispiel wird die Methode FromSubscription() zum Erstellen von SpeechConfig verwendet. Eine vollständige Liste der verfügbaren Methoden finden Sie unter SpeechConfig-Klasse.

Initialisieren eines IntentRecognizer-Objekts

Erstellen Sie nun eine Spracherkennung (IntentRecognizer). Fügen Sie den folgenden Code direkt unterhalb Ihrer Speech-Konfiguration ein:

    auto intentRecognizer = IntentRecognizer::FromConfig(config);

Hinzufügen von Absichten

Sie müssen einige Muster einem PatternMatchingModel zuordnen und auf den IntentRecognizer anwenden. Erstellen Sie zunächst ein PatternMatchingModel, und fügen Sie einige Absichten hinzu. Bei einem PatternMatchingIntent handelt es sich um eine Struktur. Daher wird lediglich die Inlinesyntax verwendet.

Hinweis

Einem PatternMatchingIntent können mehrere Muster hinzugefügt werden.

auto model = PatternMatchingModel::FromId("myNewModel");

model->Intents.push_back({"Take me to floor {floorName}.", "Go to floor {floorName}."} , "ChangeFloors");
model->Intents.push_back({"{action} the door."}, "OpenCloseDoor");

Hinzufügen einiger benutzerdefinierter Entitäten

Wenn Sie den Musterabgleich (Matcher) optimal nutzen möchten, können Sie Ihre Entitäten anpassen. Erstellen Sie aus „floorName“ eine Liste mit verfügbaren Etagen.

model->Entities.push_back({ "floorName" , Intent::EntityType::List, Intent::EntityMatchMode::Strict, {"one", "1", "two", "2", "lobby", "ground floor"} });

Anwenden des Modells auf den Recognizer

Nun muss das Modell auf den IntentRecognizer angewendet werden. Es können mehrere Modelle gleichzeitig verwendet werden, sodass die API eine Sammlung von Modellen verwendet.

std::vector<std::shared_ptr<LanguageUnderstandingModel>> collection;

collection.push_back(model);
intentRecognizer->ApplyLanguageModels(collection);

Erkennen einer Absicht

Rufen Sie die Methode RecognizeOnceAsync() über das Objekt IntentRecognizer auf. Diese Methode fordert den Speech-Dienst auf, die Sprache in einem einzelnen Ausdruck zu erkennen und die Spracherkennung zu beenden, sobald der Ausdruck identifiziert wurde. Der Einfachheit halber warten wir auf die kommende Rückgabe, um fortzufahren.

Fügen Sie diesen Code unterhalb Ihrer Absichten ein:

std::cout << "Say something ..." << std::endl;
auto result = intentRecognizer->RecognizeOnceAsync().get();

Anzeigen der Erkennungsergebnisse (oder Fehler)

Das vom Speech-Dienst zurückgegebene Erkennungsergebnis soll ausgegeben werden.

Fügen Sie diesen Code unterhalb von auto result = intentRecognizer->RecognizeOnceAsync().get(); ein:

switch (result->Reason)
{
case ResultReason::RecognizedSpeech:
        std::cout << "RECOGNIZED: Text = " << result->Text.c_str() << std::endl;
        std::cout << "NO INTENT RECOGNIZED!" << std::endl;
        break;
case ResultReason::RecognizedIntent:
    std::cout << "RECOGNIZED: Text = " << result->Text.c_str() << std::endl;
    std::cout << "  Intent Id = " << result->IntentId.c_str() << std::endl;
    auto entities = result->GetEntities();
    if (entities.find("floorName") != entities.end())
    {
        std::cout << "  Floor name: = " << entities["floorName"].c_str() << std::endl;
    }

    if (entities.find("action") != entities.end())
    {
        std::cout << "  Action: = " << entities["action"].c_str() << std::endl;
    }

    break;
case ResultReason::NoMatch:
{
    auto noMatch = NoMatchDetails::FromResult(result);
    switch (noMatch->Reason)
    {
    case NoMatchReason::NotRecognized:
        std::cout << "NOMATCH: Speech was detected, but not recognized." << std::endl;
        break;
    case NoMatchReason::InitialSilenceTimeout:
        std::cout << "NOMATCH: The start of the audio stream contains only silence, and the service timed out waiting for speech." << std::endl;
        break;
    case NoMatchReason::InitialBabbleTimeout:
        std::cout << "NOMATCH: The start of the audio stream contains only noise, and the service timed out waiting for speech." << std::endl;
        break;
    case NoMatchReason::KeywordNotRecognized:
        std::cout << "NOMATCH: Keyword not recognized" << std::endl;
        break;
    }
    break;
}
case ResultReason::Canceled:
{
    auto cancellation = CancellationDetails::FromResult(result);

    if (!cancellation->ErrorDetails.empty())
    {
        std::cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << cancellation->ErrorDetails.c_str() << std::endl;
        std::cout << "CANCELED: Did you set the speech resource key and region values?" << std::endl;
    }
}
default:
    break;
}

Überprüfen des Codes

Ihr Code sollte nun wie folgt aussehen:

#include <iostream>
#include <speechapi_cxx.h>

using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech;
using namespace Microsoft::CognitiveServices::Speech::Intent;

int main()
{
    auto config = SpeechConfig::FromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");
    auto intentRecognizer = IntentRecognizer::FromConfig(config);

    auto model = PatternMatchingModel::FromId("myNewModel");

    model->Intents.push_back({"Take me to floor {floorName}.", "Go to floor {floorName}."} , "ChangeFloors");
    model->Intents.push_back({"{action} the door."}, "OpenCloseDoor");

    model->Entities.push_back({ "floorName" , Intent::EntityType::List, Intent::EntityMatchMode::Strict, {"one", "1", "two", "2", "lobby", "ground floor"} });

    std::vector<std::shared_ptr<LanguageUnderstandingModel>> collection;

    collection.push_back(model);
    intentRecognizer->ApplyLanguageModels(collection);

    std::cout << "Say something ..." << std::endl;

    auto result = intentRecognizer->RecognizeOnceAsync().get();

    switch (result->Reason)
    {
    case ResultReason::RecognizedSpeech:
        std::cout << "RECOGNIZED: Text = " << result->Text.c_str() << std::endl;
        std::cout << "NO INTENT RECOGNIZED!" << std::endl;
        break;
    case ResultReason::RecognizedIntent:
        std::cout << "RECOGNIZED: Text = " << result->Text.c_str() << std::endl;
        std::cout << "  Intent Id = " << result->IntentId.c_str() << std::endl;
        auto entities = result->GetEntities();
        if (entities.find("floorName") != entities.end())
        {
            std::cout << "  Floor name: = " << entities["floorName"].c_str() << std::endl;
        }

        if (entities.find("action") != entities.end())
        {
            std::cout << "  Action: = " << entities["action"].c_str() << std::endl;
        }

        break;
    case ResultReason::NoMatch:
    {
        auto noMatch = NoMatchDetails::FromResult(result);
        switch (noMatch->Reason)
        {
        case NoMatchReason::NotRecognized:
            std::cout << "NOMATCH: Speech was detected, but not recognized." << std::endl;
            break;
        case NoMatchReason::InitialSilenceTimeout:
            std::cout << "NOMATCH: The start of the audio stream contains only silence, and the service timed out waiting for speech." << std::endl;
            break;
        case NoMatchReason::InitialBabbleTimeout:
            std::cout << "NOMATCH: The start of the audio stream contains only noise, and the service timed out waiting for speech." << std::endl;
            break;
        case NoMatchReason::KeywordNotRecognized:
            std::cout << "NOMATCH: Keyword not recognized." << std::endl;
            break;
        }
        break;
    }
    case ResultReason::Canceled:
    {
        auto cancellation = CancellationDetails::FromResult(result);

        if (!cancellation->ErrorDetails.empty())
        {
            std::cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << cancellation->ErrorDetails.c_str() << std::endl;
            std::cout << "CANCELED: Did you set the speech resource key and region values?" << std::endl;
        }
    }
    default:
        break;
    }
}

Erstellen und Ausführen der App

Sie können nun Ihre App erstellen und die Spracherkennung mit dem Speech-Dienst testen.

1. Kompilieren des Codes: Wählen Sie auf der Menüleiste von Visual Studio Build>Projektmappe erstellen aus.
2. Starten der App: Wählen Sie auf der Menüleiste Debuggen>Debuggen starten aus, oder drücken Sie F5.
3. Starten der Erkennung: Sie werden aufgefordert, etwas zu sagen. Die Standardsprache ist Deutsch. Ihre Spracheingabe wird an den Speech-Dienst gesendet, in Text transkribiert und in der Konsole ausgegeben.

Wenn Sie z. B. „Take me to floor 2“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something ...
RECOGNIZED: Text = Take me to floor 2.
  Intent Id = ChangeFloors
  Floor name: = 2

Wenn Sie z. B. „Take me to floor 7“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something ...
RECOGNIZED: Text = Take me to floor 7.
NO INTENT RECOGNIZED!

Die ID der Absicht ist leer, da 7 nicht in der Liste enthalten ist.

Referenzdokumentation | Zusätzliche Beispiele auf GitHub

In diesem Schnellstart installieren Sie das Speech SDK für Java.

Plattformanforderungen

Auswählen Ihrer Zielumgebung:

Java Runtime

Das Speech SDK für Java ist mit Windows, Linux und macOS kompatibel.

Windows

Unter Windows müssen Sie die 64-Bit-Zielarchitektur verwenden. Windows 10 oder höher ist erforderlich.

Installieren Sie Microsoft Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015, 2017, 2019 und 2022 für Ihre Plattform. Bei der Erstinstallation dieses Pakets ist möglicherweise ein Neustart erforderlich.

Das Speech SDK für Java unterstützt kein Windows auf ARM64.

Linux

Das Speech-SDK für Java unterstützt die folgenden Distributionen für x64-, ARM32- und ARM64-Architekturen:

• Ubuntu 20.04/22.04/24.04
• Debian 11/12
• Amazon Linux 2023
• Azure Linux 3.0

Wichtig

Verwenden Sie das neueste LTS-Release der Linux-Distribution. Wenn Sie beispielsweise Ubuntu 20.04 LTS verwenden, verwenden Sie das neueste Release von Ubuntu 20.04.X.

Das Speech SDK hängt von den folgenden Linux-Systembibliotheken ab:

• Freigegebene Bibliotheken der GNU C-Bibliothek, einschließlich der POSIX Threads Programming-Bibliothek, libpthreads.
• Die OpenSSL-Bibliothek, Version 1.x (libssl1) oder 3.x (libssl3), und Zertifikate (ca-certificates).
• Freigegebene Bibliothek für ALSA-Anwendungen (libasound2).

Ubuntu 20.04/22.04/24.04

Führen Sie diese Befehle aus:

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential ca-certificates libasound2-dev libssl-dev wget

Debian 11/12

Führen Sie diese Befehle aus:

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential ca-certificates libasound2-dev libssl-dev wget

Amazon Linux 2023

Führen Sie diese Befehle aus:

sudo yum update
sudo yum install alsa-lib ca-certificates openssl wget

Azure Linux 3.0

Führen Sie diese Befehle aus:

sudo tdnf update
sudo tdnf install alsa-lib ca-certificates openssl wget

macOS

Es ist macOS-Version 10.14 oder höher erforderlich.

Android

Das Speech SDK ist mit Android-Geräten kompatibel, die einen 32/64-Bit ARM-Prozessor und Intel x86/x64-kompatible Prozessoren haben.

Installieren Sie ein Java Development Kit wie z. B. Azul Zulu OpenJDK. Der Microsoft-Build von OpenJDK oder Ihr bevorzugtes JDK sollte ebenfalls funktionieren.

Installieren des Speech SDK für Java

In einigen Anweisungen wird eine bestimmte SDK-Version verwendet, z. B. 1.24.2. Um die neueste Version zu ermitteln, durchsuchen Sie unser GitHub-Repository.

Auswählen Ihrer Zielumgebung:

Java Runtime

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Speech SDK für Java in der Java Runtime installieren.

Unterstützte Betriebssysteme

Das Paket mit dem Speech SDK für Java ist für die folgenden Betriebssysteme verfügbar:

• Windows: nur 64-Bit.
• Mac: macOS X Version 10.14 oder höher.
• Linux: Weitere Informationen finden Sie in der Liste mit den unterstützten Linux-Distributionen und Zielarchitekturen.

Maven

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Speech SDK für Java mithilfe von Apache Maven zu installieren:

1. Installieren Sie Apache Maven.

2. Öffnen Sie am gewünschten Speicherort für das neue Projekt eine Eingabeaufforderung, und erstellen Sie eine neue pom.xml-Datei.

3. Kopieren Sie den folgenden XML-Inhalt in pom.xml:

   <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>1.40.0</version>
           </dependency>
       </dependencies>
   </project>
   

4. Führen Sie den folgenden Maven-Befehl aus, um das Speech SDK und Abhängigkeiten zu installieren.

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

Eclipse

Erstellen eines Eclipse-Projekts und Installieren des Sprach-SDK

1. Installieren Sie die Eclipse-Java-IDE. Diese IDE erfordert, dass Java bereits installiert ist.

2. Starten Sie Eclipse.

3. Geben Sie im Eclipse-Startprogramm im Feld Arbeitsbereich den Namen eines neuen Arbeitsbereichsverzeichnisses ein. Wählen Sie dann Starten aus.

   

4. Nach kurzer Zeit wird das Hauptfenster der Eclipse-IDE angezeigt. Schließen Sie den Begrüßungsbildschirm, sofern vorhanden.

5. Wählen Sie im Eclipse-Menü Datei>Neu>Projekt aus.

6. Das Dialogfeld Neues Projekt wird angezeigt. Wählen Sie Java-Projekt und dann Weiter aus.

   

7. Der Assistent für ein neues Java-Projekt wird gestartet. Geben Sie im Feld Projektname den Namen Schnellstart ein. Wählen Sie als Ausführungsumgebung JavaSE-1.8 aus. Wählen Sie Fertig stellen aus.

   

8. Wenn das Fenster Zugeordnete Perspektive öffnen? angezeigt wird, wählen Sie Perspektive öffnen aus.

9. Klicken Sie im Paket-Explorer mit der rechten Maustaste auf das Projekt Schnellstart. Wählen Sie Konfigurieren>In Maven-Projekt konvertieren aus dem Kontextmenü aus.

   

10. Das Fenster Neue POM-Datei erstellen wird angezeigt. Geben Sie im Feld Gruppen-ID die ID com.microsoft.cognitiveservices.speech.samples ein. Geben Sie im Feld Artefakt-ID den Begriff Schnellstart ein. Wählen Sie dann Fertig stellen aus.

    

11. Öffnen Sie die Datei pom.xml, und bearbeiten Sie sie:

    1. Fügen Sie am Ende der Datei ein dependencies-Element vor dem schließenden Tag </project> mit dem Speech SDK als Abhängigkeit hinzu:

    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>com.microsoft.cognitiveservices.speech</groupId>
        <artifactId>client-sdk</artifactId>
        <version>1.40.0</version>
      </dependency>
    </dependencies>
    

    1. Speichern Sie die Änderungen.

Gradle

Gradle-Konfigurationen

Gradle-Konfigurationen erfordern einen expliziten Verweis auf die .jar-Abhängigkeitserweiterung:

// build.gradle

dependencies {
    implementation group: 'com.microsoft.cognitiveservices.speech', name: 'client-sdk', version: "1.40.0", ext: "jar"
}

Android

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Speech SDK für Java unter Android installieren.

Das Speech SDK für Android ist als AAR-Datei (Android-Archiv) gepackt und enthält die erforderlichen Bibliotheken sowie die erforderlichen Android-Berechtigungen.

Installieren des Speech SDK mithilfe von Android Studio

Erstellen Sie ein neues Projekt in Android Studio, und fügen Sie das Speech SDK für Java als Bibliotheksabhängigkeit hinzu. Die Einrichtung basiert auf dem Maven-Paket für das Speech SDK sowie auf Android Studio Chipmunk 2021.2.1.

Erstellen eines leeren Projekts

1. Öffnen Sie Android Studio, und wählen Sie Neues Projekt aus.

   

2. Wählen Sie im angezeigten Neues Projekt die Option Telefon und Tablet>Leere Aktivität aus, und wählen Sie dann Weiter aus.

   

3. Geben Sie SpeechQuickstart im Textfeld Name ein.

   

4. Geben Sie samples.speech.cognitiveservices.microsoft.com im Textfeld Paketname ein.

5. Wählen Sie im Feld Speicherort speichern ein Projektverzeichnis aus.

6. Wählen Sie Java im Feld Sprache aus.

7. Wählen Sie API 23: Android 6.0 (Marshmallow) im Feld API-Mindestebene aus.

8. Wählen Sie Fertig stellenaus.

Android Studio braucht einige Zeit, um Ihr neues Projekt vorzubereiten. Wenn Sie Android Studio zum ersten Mal verwenden, kann es einige Minuten dauern, um Einstellungen festzulegen, Lizenzen zu akzeptieren und den Assistenten abzuschließen.

Installieren des Speech SDK für Java auf Android

Fügen Sie das Speech SDK als Abhängigkeit in Ihrem Projekt hinzu.

1. Wählen Sie Datei>Projektstruktur>Abhängigkeiten>App aus.

2. Wählen Sie das Plussymbol (+) unter Deklarierte Abhängigkeiten aus, um eine Abhängigkeit hinzuzufügen. Wählen Sie dann Bibliotheksabhängigkeit aus dem Dropdownmenü aus.

   

3. Geben Sie im angezeigten Fenster Bibliotheksabhängigkeit hinzufügen den Namen und die Version des Speech-SDK für Java ein: com.microsoft.cognitiveservices.speech:client-sdk:1.40.0. Wählen Sie anschließend Suchen aus.

4. Stellen Sie sicher, dass als Gruppen-ID die ID com.microsoft.cognitiveservices.speech ausgewählt ist, und wählen Sie dann OK aus.

5. Wählen Sie OK aus, um das Fenster Projektstruktur zu schließen und Ihre Änderungen auf das Projekt anzuwenden.

Beginnen mit Codebausteinen

1. Öffnen Sie Main.java aus dem src-Verzeichnis.

2. Ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch Folgendes:

import java.util.ArrayList;
import java.util.Dictionary;
import java.util.concurrent.ExecutionException;


import com.microsoft.cognitiveservices.speech.*;
import com.microsoft.cognitiveservices.speech.intent.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        IntentPatternMatchingWithMicrophone();
    }

    public static void IntentPatternMatchingWithMicrophone() throws InterruptedException, ExecutionException {
        SpeechConfig config = SpeechConfig.fromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");
    }
}

Erstellen einer Speech-Konfiguration

Bevor Sie ein IntentRecognizer-Objekt initialisieren können, müssen Sie eine Konfiguration erstellen, die den Schlüssel und die Azure-Region Ihrer Azure KI Services-Vorhersageressource verwendet.

• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" durch Ihren Azure KI Services-Vorhersageschlüssel.
• Ersetzen Sie "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" durch die Region Ihrer Azure KI Services-Ressource.

In diesem Beispiel wird die Methode fromSubscription() zum Erstellen von SpeechConfig verwendet. Eine vollständige Liste der verfügbaren Methoden finden Sie unter SpeechConfig-Klasse.

Initialisieren eines IntentRecognizer-Objekts

Erstellen Sie nun eine Spracherkennung (IntentRecognizer). Fügen Sie den folgenden Code direkt unterhalb Ihrer Speech-Konfiguration ein: Dies tun wir in einem Versuch,die autoclosable Schnittstelle zu nutzen.

try (IntentRecognizer recognizer = new IntentRecognizer(config)) {

}

Hinzufügen von Absichten

Sie müssen einige Muster einem PatternMatchingModel zuordnen und auf den IntentRecognizer anwenden. Erstellen Sie zunächst ein PatternMatchingModel, und fügen Sie einige Absichten hinzu.

Hinweis

Einem PatternMatchingIntent können mehrere Muster hinzugefügt werden.

Fügen Sie diesen Code in den Block try ein:

// Creates a Pattern Matching model and adds specific intents from your model. The
// Id is used to identify this model from others in the collection.
PatternMatchingModel model = new PatternMatchingModel("YourPatternMatchingModelId");

// Creates a pattern that uses groups of optional words. "[Go | Take me]" will match either "Go", "Take me", or "".
String patternWithOptionalWords = "[Go | Take me] to [floor|level] {floorName}";

// Creates a pattern that uses an optional entity and group that could be used to tie commands together.
String patternWithOptionalEntity = "Go to parking [{parkingLevel}]";

// You can also have multiple entities of the same name in a single pattern by adding appending a unique identifier
// to distinguish between the instances. For example:
String patternWithTwoOfTheSameEntity = "Go to floor {floorName:1} [and then go to floor {floorName:2}]";
// NOTE: Both floorName:1 and floorName:2 are tied to the same list of entries. The identifier can be a string
//       and is separated from the entity name by a ':'

// Creates the pattern matching intents and adds them to the model
model.getIntents().put(new PatternMatchingIntent("ChangeFloors", patternWithOptionalWords, patternWithOptionalEntity, patternWithTwoOfTheSameEntity));
model.getIntents().put(new PatternMatchingIntent("DoorControl", "{action} the doors", "{action} doors", "{action} the door", "{action} door"));

Hinzufügen einiger benutzerdefinierter Entitäten

Wenn Sie den Musterabgleich (Matcher) optimal nutzen möchten, können Sie Ihre Entitäten anpassen. Erstellen Sie aus „floorName“ eine Liste mit verfügbaren Etagen. Außerdem wird „parkingLevel“ als ganzzahlige Entität festgelegt.

Fügen Sie diesen Code unterhalb Ihrer Absichten ein:

// Creates the "floorName" entity and set it to type list.
// Adds acceptable values. NOTE the default entity type is Any and so we do not need
// to declare the "action" entity.
model.getEntities().put(PatternMatchingEntity.CreateListEntity("floorName", PatternMatchingEntity.EntityMatchMode.Strict, "ground floor", "lobby", "1st", "first", "one", "1", "2nd", "second", "two", "2"));

// Creates the "parkingLevel" entity as a pre-built integer
model.getEntities().put(PatternMatchingEntity.CreateIntegerEntity("parkingLevel"));

Anwenden des Modells auf den Recognizer

Nun muss das Modell auf den IntentRecognizer angewendet werden. Es können mehrere Modelle gleichzeitig verwendet werden, sodass die API eine Sammlung von Modellen verwendet.

Fügen Sie diesen Code unterhalb Ihrer Entitäten ein:

ArrayList<LanguageUnderstandingModel> modelCollection = new ArrayList<LanguageUnderstandingModel>();
modelCollection.add(model);

recognizer.applyLanguageModels(modelCollection);

Erkennen einer Absicht

Rufen Sie die Methode RecognizeOnceAsync() über das Objekt IntentRecognizer auf. Diese Methode fordert den Speech-Dienst auf, die Sprache in einem einzelnen Ausdruck zu erkennen und die Spracherkennung zu beenden, sobald der Ausdruck identifiziert wurde.

Fügen Sie diesen Code nach dem Anwenden der Sprachmodelle ein:

System.out.println("Say something...");

IntentRecognitionResult result = recognizer.recognizeOnceAsync().get();

Anzeigen der Erkennungsergebnisse (oder Fehler)

Das vom Speech-Dienst zurückgegebene Erkennungsergebnis soll ausgegeben werden.

Fügen Sie diesen Code unterhalb von IntentRecognitionResult result = recognizer.recognizeOnceAsync.get(); ein:

if (result.getReason() == ResultReason.RecognizedSpeech) {
    System.out.println("RECOGNIZED: Text= " + result.getText());
    System.out.println(String.format("%17s", "Intent not recognized."));
}
else if (result.getReason() == ResultReason.RecognizedIntent)
{
    System.out.println("RECOGNIZED: Text= " + result.getText());
    System.out.println(String.format("%17s %s", "Intent Id=", result.getIntentId() + "."));
    Dictionary<String, String> entities = result.getEntities();

    switch (result.getIntentId())
    {
        case "ChangeFloors":
            if (entities.get("floorName") != null) {
                System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName=", entities.get("floorName")));
            }
            if (entities.get("floorName:1") != null) {
                System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName:1=", entities.get("floorName:1")));
            }
            if (entities.get("floorName:2") != null) {
                System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName:2=", entities.get("floorName:2")));
            }
            if (entities.get("parkingLevel") != null) {
                System.out.println(String.format("%17s %s", "ParkingLevel=", entities.get("parkingLevel")));
            }
            break;
        case "DoorControl":
            if (entities.get("action") != null) {
                System.out.println(String.format("%17s %s", "Action=", entities.get("action")));
            }
            break;
    }
}
else if (result.getReason() == ResultReason.NoMatch) {
    System.out.println("NOMATCH: Speech could not be recognized.");
}
else if (result.getReason() == ResultReason.Canceled) {
    CancellationDetails cancellation = CancellationDetails.fromResult(result);
    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 update the subscription info?");
    }
}

Überprüfen des Codes

Ihr Code sollte nun wie folgt aussehen:

package quickstart;
import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.Dictionary;

import com.microsoft.cognitiveservices.speech.*;
import com.microsoft.cognitiveservices.speech.intent.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        IntentPatternMatchingWithMicrophone();
    }

    public static void IntentPatternMatchingWithMicrophone() throws InterruptedException, ExecutionException {
        SpeechConfig config = SpeechConfig.fromSubscription("YOUR_SUBSCRIPTION_KEY", "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION");
        try (IntentRecognizer recognizer = new IntentRecognizer(config)) {
            // Creates a Pattern Matching model and adds specific intents from your model. The
            // Id is used to identify this model from others in the collection.
            PatternMatchingModel model = new PatternMatchingModel("YourPatternMatchingModelId");

            // Creates a pattern that uses groups of optional words. "[Go | Take me]" will match either "Go", "Take me", or "".
            String patternWithOptionalWords = "[Go | Take me] to [floor|level] {floorName}";

            // Creates a pattern that uses an optional entity and group that could be used to tie commands together.
            String patternWithOptionalEntity = "Go to parking [{parkingLevel}]";

            // You can also have multiple entities of the same name in a single pattern by adding appending a unique identifier
            // to distinguish between the instances. For example:
            String patternWithTwoOfTheSameEntity = "Go to floor {floorName:1} [and then go to floor {floorName:2}]";
            // NOTE: Both floorName:1 and floorName:2 are tied to the same list of entries. The identifier can be a string
            // and is separated from the entity name by a ':'

            // Creates the pattern matching intents and adds them to the model
            model.getIntents().put(new PatternMatchingIntent("ChangeFloors", patternWithOptionalWords, patternWithOptionalEntity, patternWithTwoOfTheSameEntity));
            model.getIntents().put(new PatternMatchingIntent("DoorControl", "{action} the doors", "{action} doors", "{action} the door", "{action} door"));

            // Creates the "floorName" entity and set it to type list.
            // Adds acceptable values. NOTE the default entity type is Any and so we do not need
            // to declare the "action" entity.
            model.getEntities().put(PatternMatchingEntity.CreateListEntity("floorName", PatternMatchingEntity.EntityMatchMode.Strict, "ground floor", "lobby", "1st", "first", "one", "1", "2nd", "second", "two", "2"));

            // Creates the "parkingLevel" entity as a pre-built integer
            model.getEntities().put(PatternMatchingEntity.CreateIntegerEntity("parkingLevel"));

            ArrayList<LanguageUnderstandingModel> modelCollection = new ArrayList<LanguageUnderstandingModel>();
            modelCollection.add(model);

            recognizer.applyLanguageModels(modelCollection);

            System.out.println("Say something...");

            IntentRecognitionResult result = recognizer.recognizeOnceAsync().get();

            if (result.getReason() == ResultReason.RecognizedSpeech) {
                System.out.println("RECOGNIZED: Text= " + result.getText());
                System.out.println(String.format("%17s", "Intent not recognized."));
            }
            else if (result.getReason() == ResultReason.RecognizedIntent)
            {
                System.out.println("RECOGNIZED: Text= " + result.getText());
                System.out.println(String.format("%17s %s", "Intent Id=", result.getIntentId() + "."));
                Dictionary<String, String> entities = result.getEntities();

                switch (result.getIntentId())
                {
                    case "ChangeFloors":
                        if (entities.get("floorName") != null) {
                            System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName=", entities.get("floorName")));
                        }
                        if (entities.get("floorName:1") != null) {
                            System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName:1=", entities.get("floorName:1")));
                        }
                        if (entities.get("floorName:2") != null) {
                            System.out.println(String.format("%17s %s", "FloorName:2=", entities.get("floorName:2")));
                        }
                        if (entities.get("parkingLevel") != null) {
                            System.out.println(String.format("%17s %s", "ParkingLevel=", entities.get("parkingLevel")));
                        }
                        break;

                    case "DoorControl":
                        if (entities.get("action") != null) {
                            System.out.println(String.format("%17s %s", "Action=", entities.get("action")));
                        }
                        break;
                }
            }
            else if (result.getReason() == ResultReason.NoMatch) {
                System.out.println("NOMATCH: Speech could not be recognized.");
            }
            else if (result.getReason() == ResultReason.Canceled) {
                CancellationDetails cancellation = CancellationDetails.fromResult(result);
                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 update the subscription info?");
                }
            }
        }
    }
}

Erstellen und Ausführen der App

Jetzt können Sie Ihre App erstellen und unsere Absichtserkennung testen. Verwenden Sie den Sprachdienst und den eingebetteten Pattern Matcher.

Wählen Sie in Eclipse die Schaltfläche „Ausführen“ aus, oder drücken Sie die Tastenkombination STRG+F11, und achten Sie in der Ausgabe auf die Aufforderung „Sagen Sie etwas...“. Sobald sie angezeigt wird, sprechen Sie Ihre Äußerung, und beobachten Sie die Ausgabe.

Wenn Sie z. B. „Take me to floor 2“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something...
RECOGNIZED: Text=Take me to floor 2.
       Intent Id=ChangeFloors.
       FloorName=2

Wenn Sie „Take me to floor 7“ sagen, sollte die Ausgabe wie folgt aussehen:

Say something...
RECOGNIZED: Text=Take me to floor 7.
    Intent not recognized.

Es wurde keine Absicht erkannt, da „7“ nicht in der Liste gültiger Werte für „floorName“ enthalten war.