快速入門：使用 Azure OpenAI 服務進行文字轉換語音

發行項
10/04/2024

您會在本快速入門中，使用 Azure OpenAI 服務搭配 OpenAI 語音，進行文字轉換語音。

可用的語音包括：alloy、echo、fable、onyx、nova 和 shimmer。如需詳細資訊，請參閱適用文字轉換語音的 Azure OpenAI 服務參考文件。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶。
在已部署 tts-1 或 tts-1-hd 模型的美國中北部或瑞典中部區域中建立的 Azure OpenAI 資源。如需詳細資訊，請參閱使用 Azure OpenAI 建立資源及部署模型。

設定

擷取金鑰和端點

若要成功對 Azure OpenAI 進行呼叫，您需要端點和金鑰。

變數名稱	值
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。或者，您可以在 [Azure OpenAI Studio]>[遊樂場]>[程式碼檢視] 中找到該值。範例端點為：`https://aoai-docs.openai.azure.com/`。
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。您可以使用 `KEY1` 或 `KEY2`。

移至您在 Azure 入口網站中的資源。您可以在 [資源管理] 區段中找到 [端點和金鑰]。複製您的端點和存取金鑰，因為您需要這兩者才能驗證 API 呼叫。您可以使用 KEY1 或 KEY2。隨時持有兩個金鑰可讓您安全地輪替和重新產生金鑰，而不會造成服務中斷。

環境變數

為您的金鑰和端點建立及指派永續性環境變數。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

建立 REST 要求和回應

在 bash 殼層中，執行下列命令。您必須將 YourDeploymentName 取代為在部署文字轉換語音模型時所選擇的部署名稱。此部署名稱不一定要與模型名稱相同。除非您選擇與基礎模型名稱相同的部署名稱，否則輸入模型名稱會導致錯誤。

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
    "model": "tts-1-hd",
    "input": "I'm excited to try text to speech.",
    "voice": "alloy"
}' --output speech.mp3

具有範例端點的命令第一行格式將如下 curl 所示：https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \。

重要

在生產環境中，請使用安全的方式來儲存和存取您的認證，例如 Azure Key Vault。如需有關認證安全性的詳細資訊，請參閱 Azure AI 服務安全性一文。

原始程式碼 (英文) | 套件 (npm) (英文) | 範例 (英文)

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
LTS 版本的 Node.js
在支援的區域中建立的 Azure OpenAI 資源 (請查看區域可用性)。如需詳細資訊，請參閱使用 Azure OpenAI 建立資源及部署模型。

設定

擷取金鑰和端點

若要成功對 Azure OpenAI 進行呼叫，您需要端點和金鑰。

變數名稱	值
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。或者，您可以在 [Azure OpenAI Studio]>[遊樂場]>[程式碼檢視] 中找到該值。範例端點為：`https://aoai-docs.openai.azure.com/`。
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。您可以使用 `KEY1` 或 `KEY2`。

環境變數

為您的金鑰和端點建立及指派永續性環境變數。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

建立節點應用程式

在主控台視窗 (例如 cmd、PowerShell 或 Bash) 中，為您的應用程式建立新的目錄，並瀏覽至該目錄。然後執行 npm init 命令以使用 package.json 檔案建立節點應用程式。

npm init

安裝用戶端程式庫

使用下列項目安裝用戶端程式庫：

npm install openai @azure/identity

應用程式的 package.json 檔案將會隨著相依項目更新。

建立語音檔案

JavaScript
TypeScript

建立一個名為 Text-to-speech.js 的新檔案，然後在您慣用的程式碼編輯器中將其開啟。將下列程式碼複製到 Text-to-speech.js 檔案：

require("dotenv/config");
const { writeFile } = require("fs/promises");
const { AzureOpenAI } = require("openai");
require("openai/shims/node");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
const speechFilePath =
  process.env["SPEECH_FILE_PATH"] || "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = "tts";
const apiVersion = "2024-08-01-preview";

function getClient() {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client,
  params
) {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

使用下列命令來執行指令碼：
```
node Text-to-speech.js
```

建立一個名為 Text-to-speech.ts 的新檔案，然後在您慣用的程式碼編輯器中將其開啟。將下列程式碼複製到 Text-to-speech.ts 檔案：

import "dotenv/config";
import { writeFile } from "fs/promises";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import type { SpeechCreateParams } from "openai/resources/audio/speech";
import "openai/shims/node";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
const speechFilePath =
  process.env["SPEECH_FILE_PATH"] || "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = "tts";
const apiVersion = "2024-08-01-preview";

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client: AzureOpenAI,
  params: SpeechCreateParams
): Promise<NodeJS.ReadableStream> {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

在 Node.js 環境中執行程式碼時，必須匯入 "openai/shims/node"。它可確保 client.audio.speech.create 方法的輸出類型已正確設定為 NodeJS.ReadableStream。

使用下列命令建置應用程式：
```
tsc
```
使用下列命令執行您的應用程式：
```
node Text-to-speech.js
```

必要條件

Azure 訂用帳戶。您可以免費建立一個訂用帳戶。
在支援的區域中部署具有 Whisper 模型的 Azure OpenAI 資源。如需詳細資訊，請參閱使用 Azure OpenAI 建立資源及部署模型。
The .NET 8.0 SDK

建立 .NET 應用程式

使用 dotnet new 指令建立 .NET 應用程式：
```
dotnet new console -n TextToSpeech
```
變更為新應用程式的目錄：
```
cd OpenAISpeech
```
安裝客戶端連結 Azure.OpenAI 庫：
```
dotnet add package Azure.AI.OpenAI
```

驗證並連線至 Azure OpenAI

若要向 Azure OpenAI 服務提出要求，您需要服務端點，以及透過下列其中一個選項的驗證認證：

Microsoft Entra ID 是向 Azure 服務進行驗證的建議方法，比密鑰型替代方案更安全。
存取金鑰可讓您提供秘密金鑰來連線到您的資源。

重要

應謹慎使用存取金鑰。如果您的服務存取金鑰遺失或意外暴露在不安全的位置，您的服務可能會變得易受攻擊。具有存取金鑰的任何人都可以授權對 Azure OpenAI 服務的要求。

取得 Azure OpenAI 端點

檢查來自 Azure 入口網站的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到服務端點。或者，您可以在 [Azure OpenAI Studio]>[遊樂場]>[程式碼檢視] 中找到該值。範例端點為：https://aoai-docs.openai.azure.com/。

使用 Microsoft Entra ID 進行驗證

如果您選擇使用 Microsoft Entra ID 驗證，您必須完成下列作業：

新增 Azure.Identity 套件。
```
dotnet add package Azure.Identity
```
將 Cognitive Services User 角色指派給您的使用者帳戶。這可以在訪問控制（IAM）> [新增角色指派] 底下的 OpenAI 資源 Azure 入口網站中完成。
使用 Visual Studio 或 Azure CLI 透過 az login登入 Azure。

使用金鑰進行驗證

檢查來自 Azure 入口網站的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到存取金鑰值。您可以使用 KEY1 或 KEY2。隨時持有兩個金鑰可讓您安全地輪替和重新產生金鑰，而不會造成服務中斷。

更新應用程式程式碼

將的內容 program.cs 取代為下列程序代碼，並使用您自己的佔位元值來更新佔位元值。

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity; // Required for Passwordless auth

var endpoint = new Uri(
    Environment.GetEnvironmentVariable("YOUR_OPENAI_ENDPOINT") ?? throw new ArgumentNullException());
var credentials = new DefaultAzureCredential();

// Use this line for key auth
// var credentials = new AzureKeyCredential(
//    Environment.GetEnvironmentVariable("YOUR_OPENAI_KEY") ?? throw new ArgumentNullException());

var deploymentName = "tts"; // Default deployment name, update with your own if necessary
var speechFilePath = "YOUR_AUDIO_FILE_PATH";

var openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
var audioClient = openAIClient.GetAudioClient(deploymentName);

var result = await audioClient.GenerateSpeechAsync(
                "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs");

Console.WriteLine("Streaming response to ${speechFilePath}");
await File.WriteAllBytesAsync(speechFilePath, result.Value.ToArray());
Console.WriteLine("Finished streaming");

重要

在生產環境中，請使用安全方式來儲存及存取 Azure Key Vault 等認證。如需有關認證安全性的詳細資訊，請參閱 Azure AI 服務安全性。

使用 dotnet run Visual Studio 頂端的命令或執行按鈕執行應用程式：
```
dotnet run
```
應用程式會在您為 speechFilePath 變數指定的位置產生音訊檔案。播放裝置上的檔案，以聆聽產生的音訊。

清除資源

如果您想要清除和移除 Azure OpenAI 資源，可以刪除資源。刪除資源之前，您必須先刪除任何已部署的模型。

下一步

在 Azure OpenAI 服務參考文件中，深入了解如何使用文字轉換語音搭配 Azure OpenAI 服務。
如需更多範例，請參閱 Azure OpenAI 範例 GitHub 存放庫

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擷取金鑰和端點

環境變數

建立 REST 要求和回應

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擷取金鑰和端點

環境變數

建立節點應用程式

安裝用戶端程式庫

建立語音檔案

必要條件

建立 .NET 應用程式

驗證並連線至 Azure OpenAI

取得 Azure OpenAI 端點

使用 Microsoft Entra ID 進行驗證

使用金鑰進行驗證

更新應用程式程式碼

清除資源

下一步

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