Özel varlık deseni eşleştirme ile amaçları tanıma

Azure AI hizmetleri Konuşma SDK'sı, basit dil desen eşleştirmesi ile amaç tanıma sağlayan yerleşik bir özelliğe sahiptir. Amaç, kullanıcının yapmak istediği bir şeydir: pencereyi kapatma, onay kutusunu işaretleme, metin ekleme vb.

Bu kılavuzda Konuşma SDK'sını kullanarak cihazınızın mikrofonu aracılığıyla konuşulan konuşma konuşmalarından amaçları türeten bir konsol uygulaması geliştireceksiniz. Şunları yapmayı öğreneceksiniz:

• Konuşma SDK'sı NuGet paketine başvuran bir Visual Studio projesi oluşturma
• Konuşma yapılandırması oluşturma ve amaç tanıyıcısı alma
• Konuşma SDK'sı API'sini kullanarak amaçlar ve desenler ekleme
• Konuşma SDK'sı API'sini kullanarak özel varlıklar ekleme
• Zaman uyumsuz, olay odaklı sürekli tanıma kullanma

Desen eşleştirme ne zaman kullanılır?

Şu durumlar için desen eşleştirmeyi kullanın:

• Yalnızca kullanıcının söylediklerini tam olarak eşleştirmek istiyorsunuz. Bu desenler, konuşma dili anlama (CLU) ile daha agresif bir şekilde eşleşmektedir.
• CLU modeline erişiminiz yok, ancak yine de amaçları istiyorsunuz.

Daha fazla bilgi için bkz. desen eşleştirmeye genel bakış.

Önkoşullar

Bu kılavuza başlamadan önce aşağıdaki öğelere sahip olduğunuzdan emin olun:

• Azure AI hizmetleri kaynağı veya Birleşik Konuşma kaynağı
• Visual Studio 2019 (herhangi bir sürüm).

Bir proje oluştur

Visual Studio 2019'da yeni bir C# konsol uygulaması projesi oluşturun ve Konuşma SDK'sını yükleyin.

Bazı ortak kodlarla başlayın

Şimdi projemiz için iskelet olarak çalışan bazı kodlar açalım Program.cs ve ekleyelim.

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");
        }
    }
}

Konuşma yapılandırması oluşturma

Bir IntentRecognizer nesneyi başlatabilmeniz için önce Azure AI hizmetleri tahmin kaynağınız için anahtarı ve Azure bölgesini kullanan bir yapılandırma oluşturmanız gerekir.

• değerini Azure AI hizmetleri tahmin anahtarınız ile değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" .
• değerini Azure AI hizmetleri kaynak bölgenizle değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" .

Bu örnek, FromSubscription() derlemek SpeechConfigiçin yöntemini kullanır. Kullanılabilir yöntemlerin tam listesi için bkz . SpeechConfig Sınıfı.

IntentRecognizer başlatma

Şimdi bir IntentRecognizeroluşturun. Bu kodu Konuşma yapılandırmanızın hemen altına ekleyin.

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

Bazı amaçlar ekleme

Bazı desenleri ile PatternMatchingModel ilişkilendirmeniz ve uygulamasına IntentRecognizeruygulamanız gerekir. İlk olarak bir PatternMatchingModel oluşturup birkaç amaç ekleyeceğiz.

Not

öğesine PatternMatchingIntentbirden çok desen ekleyebiliriz.

Bu kodu bloğun using içine ekleyin:

// 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"));

Bazı özel varlıklar ekleme

Desen eşleştiriciden tam olarak yararlanmak için varlıklarınızı özelleştirebilirsiniz. "floorName"i uygun zeminlerin listesi yapacağız. Ayrıca "parkingLevel" öğesini tamsayı varlığı yapacağız.

Bu kodu amaçlarınızın altına ekleyin:

// 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"));

Modelimizi Tanıyıcı'ya uygulama

Şimdi modeli IntentRecognizeruygulaması gerekir. API'nin bir model koleksiyonu alması için aynı anda birden çok model kullanmak mümkündür.

Bu kodu varlıklarınızın altına ekleyin:

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

recognizer.ApplyLanguageModels(modelCollection);

Amacı tanıma

nesnesinden IntentRecognizer yöntemini çağıracaksınız RecognizeOnceAsync() . Bu yöntem Konuşma tanıma hizmetinden tek bir tümcecikteki konuşmayı tanımasını ve tümcecik tanımlandıktan sonra konuşmayı tanımayı durdurmasını ister.

Dil modellerini uyguladıktan sonra bu kodu ekleyin:

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

var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();

Tanıma sonuçlarını (veya hatalarını) görüntüleme

Tanıma sonucu Konuşma hizmeti tarafından döndürülürse, sonucu yazdıracağız.

Bu kodu altına var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();ekleyin:

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?");
    }
}

Kodunuzu denetleyin

Bu noktada kodunuz şu şekilde görünmelidir:

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?");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Uygulamanızı derleme ve çalıştırma

Artık uygulamanızı oluşturmaya ve Konuşma tanıma hizmetini kullanarak konuşma tanımamızı test etmeye hazırsınız.

1. Kodu derleme - Visual Studio'nun menü çubuğunda Derleme Çözümü'ne> tıklayın.
2. Uygulamanızı başlatın - Menü çubuğunda Hata AyıklamaYı>Başlat Hata Ayıklama'yı seçin veya F5 tuşuna basın.
3. Tanımayı başlat - Bir şey söylemenizi ister. Varsayılan dil İngilizce'dir. Konuşmanız Konuşma hizmetine gönderilir, metin olarak yazılır ve konsolda işlenir.

Örneğin, "Beni 2. kata götür" diyorsanız, çıkış bu olmalıdır:

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

Başka bir örnek olarak "Beni 7. kata götür" diyorsanız, çıkış bu olmalıdır:

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

FloorName için geçerli değerler listemizde 7 olmadığından hiçbir amaç tanınmadı.

Bir proje oluştur

Visual Studio 2019'da yeni bir C++ konsol uygulaması projesi oluşturun ve Konuşma SDK'sını yükleyin.

Bazı ortak kodlarla başlayın

Şimdi projemiz için iskelet olarak çalışan bazı kodlar açalım helloworld.cpp ve ekleyelim.

#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");
}

Konuşma yapılandırması oluşturma

Bir IntentRecognizer nesneyi başlatabilmeniz için önce Azure AI hizmetleri tahmin kaynağınız için anahtarı ve Azure bölgesini kullanan bir yapılandırma oluşturmanız gerekir.

• değerini Azure AI hizmetleri tahmin anahtarınız ile değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" .
• değerini Azure AI hizmetleri kaynak bölgenizle değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" .

Bu örnek, FromSubscription() derlemek SpeechConfigiçin yöntemini kullanır. Kullanılabilir yöntemlerin tam listesi için bkz . SpeechConfig Sınıfı.

IntentRecognizer başlatma

Şimdi bir IntentRecognizeroluşturun. Bu kodu Konuşma yapılandırmanızın hemen altına ekleyin.

    auto intentRecognizer = IntentRecognizer::FromConfig(config);

Bazı amaçlar ekleme

Bazı desenleri ile PatternMatchingModel ilişkilendirmeniz ve uygulamasına IntentRecognizeruygulamanız gerekir. İlk olarak bir PatternMatchingModel oluşturup birkaç amaç ekleyeceğiz. PatternMatchingIntent bir yapı olduğundan yalnızca satır içi söz dizimini kullanacağız.

Not

öğesine PatternMatchingIntentbirden çok desen ekleyebiliriz.

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");

Bazı özel varlıklar ekleme

Desen eşleştiriciden tam olarak yararlanmak için varlıklarınızı özelleştirebilirsiniz. "floorName"i uygun zeminlerin listesi yapacağız.

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

Modelimizi Tanıyıcı'ya uygulama

Şimdi modeli IntentRecognizeruygulaması gerekir. API'nin bir model koleksiyonu alması için aynı anda birden çok model kullanmak mümkündür.

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

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

Amacı tanıma

nesnesinden IntentRecognizer yöntemini çağıracaksınız RecognizeOnceAsync() . Bu yöntem Konuşma tanıma hizmetinden tek bir tümcecikteki konuşmayı tanımasını ve tümcecik tanımlandıktan sonra konuşmayı tanımayı durdurmasını ister. Kolaylık olması için, geleceğin tamamlanmasını bekleyeceğiz.

Bu kodu amaçlarınızın altına ekleyin:

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

Tanıma sonuçlarını (veya hatalarını) görüntüleme

Tanıma sonucu Konuşma hizmeti tarafından döndürülürse, sonucu yazdıracağız.

Bu kodu altına auto result = intentRecognizer->RecognizeOnceAsync().get();ekleyin:

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;
}

Kodunuzu denetleyin

Bu noktada kodunuz şu şekilde görünmelidir:

#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;
    }
}

Uygulamanızı derleme ve çalıştırma

Artık uygulamanızı oluşturmaya ve Konuşma tanıma hizmetini kullanarak konuşma tanımamızı test etmeye hazırsınız.

1. Kodu derleme - Visual Studio'nun menü çubuğunda Derleme Çözümü'ne> tıklayın.
2. Uygulamanızı başlatın - Menü çubuğunda Hata AyıklamaYı>Başlat Hata Ayıklama'yı seçin veya F5 tuşuna basın.
3. Tanımayı başlat - Bir şey söylemenizi ister. Varsayılan dil İngilizce'dir. Konuşmanız Konuşma hizmetine gönderilir, metin olarak yazılır ve konsolda işlenir.

Örneğin, "Beni 2. kata götür" diyorsanız, çıkış bu olmalıdır:

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

"Beni 7. kata götür" diyorsanız başka bir örnek de çıktı olmalıdır:

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

7 listemizde olmadığından Amaç Kimliği boş.

Başvuru belgeleri | GitHub'da Ek Örnekler

Bu hızlı başlangıçta Java için Konuşma SDK'sını yükleyebilirsiniz.

Platform gereksinimleri

Hedef ortamınızı seçin:

Java Çalışma Zamanı

Java için Konuşma SDK'sı Windows, Linux ve macOS ile uyumludur.

Windows

Windows'ta 64 bit hedef mimariyi kullanmanız gerekir. Windows 10 veya üzeri gereklidir.

Platformunuz için Microsoft Visual Studio için Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir 2015, 2017, 2019 ve 2022'yi yükleyin. Bu paketi ilk kez yüklemek için yeniden başlatma gerekebilir.

Java için Konuşma SDK'sı ARM64'te Windows'u desteklemez.

Linux

Dikkat

Bu makalede, Kullanım Süresi Sonu (EOL) durumuna yakın bir Linux dağıtımı olan CentOS'a başvuruda bulunur. Lütfen kullanımınızı ve buna uygun planlamayı göz önünde bulundurun. Daha fazla bilgi için bkz . CentOS Kullanım Süresi Sonu kılavuzu.

Java için Konuşma SDK'sı x64, ARM32 (Debian/Ubuntu) ve ARM64 (Debian/Ubuntu) mimarilerinde aşağıdaki dağıtımları destekler:

• Ubuntu 18.04/20.04
• Debian 10/11
• Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7/8
• CentOS 7

Önemli

Linux dağıtımının en son LTS sürümünü kullanın. Örneğin, Ubuntu 20.04 LTS kullanıyorsanız Ubuntu 20.04.X'in en son sürümünü kullanın.

Konuşma SDK'sı aşağıdaki Linux sistem kitaplıklarına bağlıdır:

• POSIX Threads Programlama kitaplığı da dahil olmak üzere GNU C kitaplığının paylaşılan kitaplıkları libpthreads.
• OpenSSL kitaplığı (libssl) sürüm 1.x ve sertifikalar (ca-certificates).
• ALSA uygulamalarılibasound () için paylaşılan kitaplık.

Ayrıca güvenli bir websocket oluşturmak ve hatadan WS_OPEN_ERROR_UNDERLYING_IO_OPEN_FAILED kaçınmak için yüklemeniz ca-certificates gerekir.

Önemli

Konuşma SDK'sı henüz Ubuntu 22.04 ve Debian 12'de varsayılan olan OpenSSL 3.0'ı desteklemez.

Ubuntu 18.04/20.04

Şu komutları çalıştırın:

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

Debian 10/11

Alpine Linux'ta Konuşma SDK'sını kullanmak için, Alpine Linux Wiki'de glibc programları çalıştırma konusunda belgelendiği gibi bir Debian chroot ortamı oluşturun. Ardından buradaki Debian yönergelerini izleyin.

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

RHEL 7/8 ve CentOS 7

Dikkat

Bu makalede, Kullanım Süresi Sonu (EOL) durumuna yakın bir Linux dağıtımı olan CentOS'a başvuruda bulunur. Lütfen kullanımınızı ve buna uygun planlamayı göz önünde bulundurun. Daha fazla bilgi için bkz . CentOS Kullanım Süresi Sonu kılavuzu.

Geliştirme araçlarını ve kitaplıklarını yükleyin:

sudo yum update
sudo yum groupinstall "Development tools"
sudo yum install alsa-lib openssl wget

Önemli

• RHEL/CentOS 7'de Konuşma SDK'sı için RHEL/CentOS 7'yi yapılandırma yönergelerini izleyin.
• RHEL'de, Linux için OpenSSL'yi yapılandırma yönergelerini izleyin.

macOS

MacOS sürüm 10.14 veya üzeri gereklidir.

Android

Konuşma SDK'sı, 32/64 bit ARM işlemciye ve Intel x86/x64 uyumlu işlemcilere sahip Android cihazlarla uyumludur.

Azul Zulu OpenJDK gibi bir Java Geliştirme Seti yükleyin. OpenJDK'nin Microsoft Derlemesi veya tercih ettiğiniz JDK de çalışmalıdır.

Java için Konuşma SDK'sını yükleme

Yönergelerden bazıları gibi 1.24.2belirli bir SDK sürümünü kullanır. En son sürümü denetlemek için GitHub depomuzda arama yapın.

Hedef ortamınızı seçin:

Java Çalışma Zamanı

Bu kılavuzda Java Çalışma Zamanı'na Java için Konuşma SDK'sının nasıl yükleneceği gösterilmektedir.

Desteklenen işletim sistemleri

Java için Konuşma SDK'sı paketi şu işletim sistemleri için kullanılabilir:

• Windows: Yalnızca 64 bit.
• Mac: macOS X sürüm 10.14 veya üzeri.
• Linux: Desteklenen Linux dağıtımlarına ve hedef mimarilerine bakın.

Maven

Apache Maven kullanarak Java için Konuşma SDK'sını yüklemek için şu adımları izleyin:

1. Apache Maven'ı yükleyin.

2. Yeni projeyi istediğiniz bir komut istemi açın ve yeni bir pom.xml dosyası oluşturun.

3. Aşağıdaki XML içeriğini pom.xml kopyalayın:

   <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>1.37.0</version>
           </dependency>
       </dependencies>
   </project>
   

4. Konuşma SDK'sını ve bağımlılıkları yüklemek için aşağıdaki Maven komutunu çalıştırın.

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

Eclipse

Eclipse projesi oluşturma ve Konuşma SDK'sını yükleme

1. Eclipse Java IDE'yi yükleyin. Bu IDE, Java'nın zaten yüklü olmasını gerektirir.

2. Eclipse'i başlatın.

3. Eclipse Launcher'daki Çalışma Alanı kutusuna yeni bir çalışma alanı dizininin adını girin. Ardından Başlat’ı seçin.

   

4. Çok geçmeden Eclipse IDE ana penceresi görüntülenir. Varsa Hoş Geldiniz ekranını kapatın.

5. Eclipse menüsünden Dosya>Yeni Proje'yi> seçin.

6. Yeni Proje iletişim kutusu görünür. Java Projesi'ne ve ardından İleri'ye tıklayın.

   

7. Yeni Java Projesi sihirbazı başlatılır. Proje adı alanına hızlı başlangıç yazın. Yürütme ortamı olarak JavaSE-1.8'i seçin. Bitir'i seçin.

   

8. İlişkili Perspektif Açılsın mı? penceresi görüntülenirse Perspektifi Aç’ı seçin.

9. Paket Gezgini'nde hızlı başlangıç projesine sağ tıklayın. Bağlam menüsünden Maven Projesine Dönüştürmeyi Yapılandır'ı>seçin.

   

10. Yeni POM Oluştur penceresi görüntülenir. Grup Kimliği alanına com.microsoft.cognitiveservices.speech.samples girin. Yapıt Kimliği alanına hızlı başlangıç yazın. Ardından Son’u seçin.

    

11. pom.xml dosyasını açın ve düzenleyin:

    1. dependencies Dosyanın sonuna, kapanış etiketinden </project>önce konuşma SDK'sını bağımlılık olarak içeren bir öğe ekleyin:

    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>com.microsoft.cognitiveservices.speech</groupId>
        <artifactId>client-sdk</artifactId>
        <version>1.37.0</version>
      </dependency>
    </dependencies>
    

    1. Değişiklikleri kaydedin.

Gradle

Gradle yapılandırmaları

Gradle yapılandırmaları, .jar bağımlılık uzantısına açık bir başvuru gerektirir:

// build.gradle

dependencies {
    implementation group: 'com.microsoft.cognitiveservices.speech', name: 'client-sdk', version: "1.37.0", ext: "jar"
}

Android

Bu kılavuzda, Android'de Java için Konuşma SDK'sının nasıl yükleneceği gösterilmektedir.

Android için Konuşma SDK'sı, gerekli kitaplıkları ve gerekli Android izinlerini içeren bir Android Arşivi (AAR) dosyası olarak paketlenir.

Android Studio kullanarak Konuşma SDK'sını yükleme

Android Studio'da yeni bir proje oluşturun ve Java için Konuşma SDK'sını kitaplık bağımlılığı olarak ekleyin. Kurulum, Konuşma SDK'sı Maven Paketini ve Android Studio Chipmunk 2021.2.1'i temel alır.

Boş proje oluşturma

1. Android Studio'yu açın ve Yeni proje'yi seçin.

   

2. Görüntülenen Yeni proje penceresinde Telefon ve Tablet>Boş Etkinliği'ni ve ardından İleri'yi seçin.

   

3. Ad metin kutusuna SpeechQuickstart yazın.

   

4. Paket adı metin kutusuna samples.speech.cognitiveservices.microsoft.com girin.

5. Konumu kaydet seçim kutusunda bir proje dizini seçin.

6. Dil seçim kutusunda Java'ya tıklayın.

7. En Düşük API düzeyi seçim kutusunda API 23: Android 6.0 (Marshmallow) seçeneğini belirleyin.

8. Bitir'i seçin.

Android Studio'da yeni projenizin hazırlanması biraz zaman alır. Android Studio'yu ilk kez kullandığınızda tercihleri ayarlamak, lisansları kabul etmek ve sihirbazı tamamlamak birkaç dakika sürebilir.

Android'de Java için Konuşma SDK'sını yükleme

Konuşma SDK'sını projenize bağımlılık olarak ekleyin.

1. Dosya>Projesi yapısı>Bağımlılıklar>uygulaması'na tıklayın.

2. Bildirilen Bağımlılıklar'ın altına bağımlılık eklemek için artı simgesini (+) seçin. Ardından açılan menüden Kitaplık bağımlılığı'nı seçin.

   

3. Görüntülenen Kitaplık Bağımlılığı Ekle penceresinde, Java için Konuşma SDK'sının adını ve sürümünü girin: com.microsoft.cognitiveservices.speech:client-sdk:1.37.0. Ardından Arama'yi seçin.

4. Seçili Grup Kimliğinin com.microsoft.cognitiveservices.speech olduğundan emin olun ve tamam'ı seçin.

5. Proje Yapısı penceresini kapatmak ve değişikliklerinizi projeye uygulamak için Tamam'ı seçin.

Bazı ortak kodlarla başlayın

1. src dir'den açın Main.java .

2. Dosyanın içeriğini aşağıdakilerle değiştirin:

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");
    }
}

Konuşma yapılandırması oluşturma

Bir IntentRecognizer nesneyi başlatabilmeniz için önce Azure AI hizmetleri tahmin kaynağınız için anahtarı ve Azure bölgesini kullanan bir yapılandırma oluşturmanız gerekir.

• değerini Azure AI hizmetleri tahmin anahtarınız ile değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY" .
• değerini Azure AI hizmetleri kaynak bölgenizle değiştirin "YOUR_SUBSCRIPTION_REGION" .

Bu örnek, fromSubscription() derlemek SpeechConfigiçin yöntemini kullanır. Kullanılabilir yöntemlerin tam listesi için bkz . SpeechConfig Sınıfı.

IntentRecognizer başlatma

Şimdi bir IntentRecognizeroluşturun. Bu kodu Konuşma yapılandırmanızın hemen altına ekleyin. Bunu, otomatik kapatılabilir arabirimden yararlanabilmemiz için bir denemede yaparız.

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

}

Bazı amaçlar ekleme

Bazı desenleri ile PatternMatchingModel ilişkilendirmeniz ve uygulamasına IntentRecognizeruygulamanız gerekir. İlk olarak bir PatternMatchingModel oluşturup birkaç amaç ekleyeceğiz.

Not

öğesine PatternMatchingIntentbirden çok desen ekleyebiliriz.

Bu kodu bloğun try içine ekleyin:

// 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"));

Bazı özel varlıklar ekleme

Desen eşleştiriciden tam olarak yararlanmak için varlıklarınızı özelleştirebilirsiniz. "floorName"i uygun zeminlerin listesi yapacağız. Ayrıca "parkingLevel" öğesini tamsayı varlığı yapacağız.

Bu kodu amaçlarınızın altına ekleyin:

// 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"));

Modelimizi Tanıyıcı'ya uygulama

Şimdi modeli IntentRecognizeruygulaması gerekir. API'nin bir model koleksiyonu alması için aynı anda birden çok model kullanmak mümkündür.

Bu kodu varlıklarınızın altına ekleyin:

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

recognizer.applyLanguageModels(modelCollection);

Amacı tanıma

nesnesinden IntentRecognizer yöntemini çağıracaksınız RecognizeOnceAsync() . Bu yöntem Konuşma tanıma hizmetinden tek bir tümcecikteki konuşmayı tanımasını ve tümcecik tanımlandıktan sonra konuşmayı tanımayı durdurmasını ister.

Dil modellerini uyguladıktan sonra bu kodu ekleyin:

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

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

Tanıma sonuçlarını (veya hatalarını) görüntüleme

Tanıma sonucu Konuşma hizmeti tarafından döndürülürse, sonucu yazdıracağız.

Bu kodu altına IntentRecognitionResult result = recognizer.recognizeOnceAsync.get();ekleyin:

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?");
    }
}

Kodunuzu denetleyin

Bu noktada kodunuz şu şekilde görünmelidir:

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?");
                }
            }
        }
    }
}

Uygulamanızı derleme ve çalıştırma

Artık konuşma hizmetini ve ekli desen eşleştiricisini kullanarak uygulamanızı oluşturmaya ve amaç tanımamızı test etmeye hazırsınız.

Eclipse'te çalıştır düğmesini seçin veya ctrl+F11 tuşlarına basın, ardından "Bir şey söyle..." çıkışını izleyin Istemi. Göründüğünde konuşmanızı söyleyin ve çıkışı izleyin.

Örneğin, "Beni 2. kata götür" diyorsanız, çıkış bu olmalıdır:

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

Başka bir örnek olarak "Beni 7. kata götür" diyorsanız, çıkış bu olmalıdır:

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

FloorName için geçerli değerler listemizde 7 olmadığından hiçbir amaç tanınmadı.