快速入門：建立自定義關鍵詞
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在本快速入門中，您將瞭解使用自定義關鍵詞的基本概念。 關鍵詞是單字或短片語，可讓您的產品啟用語音。 您可以在 Speech Studio 中建立關鍵字模型。 然後匯出您在應用程式中搭配語音 SDK 使用的模型檔案。
必要條件
在Speech Studio中建立關鍵詞
您必須先使用Speech Studio上的 [自定義關鍵詞] 頁面來建立關鍵詞，才能使用自定義關鍵詞。 提供 關鍵詞之後，它會產生 .table 可與語音 SDK 搭配使用的檔案。
重要
自定義關鍵詞模型和產生的 .table 檔案 只能在 Speech Studio中建立。
您無法從 SDK 或使用 REST 呼叫來建立自訂關鍵字。
移至 Speech Studio 並 登入。 如果您沒有語音訂用帳戶，請移至建立語音服務。
在 [ 自定義關鍵詞 ] 頁面上，選取 [建立新專案]。
輸入 自定義關鍵詞專案的 [名稱]、 [描述] 和 [語言 ]。 您只能為每個項目選擇一種語言，目前支援僅限於英文（美國）和中文（普通話、簡體中文）。
從清單中選取項目的名稱。
若要為您的虛擬助理建立自定義關鍵詞，請選取 [建立新的模型]。
輸入您選擇的模型名稱、描述和關鍵詞，然後選取 [下一步]。 請參閱選擇有效關鍵詞的指導方針。
入口網站會為您的關鍵詞建立候選發音。 選取播放按鈕並移除任何發音不正確旁的檢查，以接聽每個候選專案。選取與您預期使用者說出關鍵詞的方式對應的所有發音，然後選取 [下一步 ] 開始產生關鍵詞模型。
選取模型類型，然後選取 [ 建立]。 您可以在關鍵字辨識區域支援檔案中檢視支援進階模型類型的區域清單。
產生模型最多可能需要 30 分鐘的時間。 關鍵詞清單會在模型完成時，從 [處理 ] 變更為 [ 成功]。
從左側的可折疊功能表中，選取 [微調 ] 選項以微調並下載您的模型。 下載的檔案是封
.zip存盤。 擷取封存，您會看到擴展名為 的.table檔案。.table您可以使用 檔案搭配 SDK，因此請務必記下其路徑。
搭配語音 SDK 使用關鍵字模型
首先，使用會傳 FromFile() 回 KeywordRecognitionModel的靜態函式載入關鍵詞模型檔案。 使用您從 Speech Studio 下載之 .table 檔案的路徑。 此外，您可以使用預設麥克風建立 AudioConfig ，然後使用音訊組態具現化新的 KeywordRecognizer 。
using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;
var keywordModel = KeywordRecognitionModel.FromFile("your/path/to/Activate_device.table");
using var audioConfig = AudioConfig.FromDefaultMicrophoneInput();
using var keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(audioConfig);
重要
如果您想要透過 AudioConfig.fromStreamInput() 方法直接使用音訊樣本測試關鍵詞模型，請確定您在第一個關鍵詞之前使用至少 1.5 秒無聲的範例。 這是為關鍵詞辨識引擎提供足夠的時間來初始化，並在偵測第一個關鍵詞之前取得接聽狀態。
接下來，藉由傳遞模型對象，執行關鍵詞辨識會透過一個呼叫 RecognizeOnceAsync() 來完成。 這個方法會啟動關鍵詞辨識會話，該會話會持續到辨識關鍵詞為止。 因此，您通常會在多線程應用程式中使用此設計模式，或在可能無限期等候喚醒字的使用案例中。
KeywordRecognitionResult result = await keywordRecognizer.RecognizeOnceAsync(keywordModel);
注意
此處顯示的範例會使用本機關鍵詞辨識，因為它不需要 SpeechConfig 對象進行驗證內容，而且不會連絡後端。 不過，您可以使用直接後端連線來執行關鍵詞辨識和驗證。
連續辨識
語音 SDK 中的其他類別支援具有關鍵詞辨識的連續辨識（適用於語音和意圖辨識）。 SDK 可讓您使用通常用於連續辨識的相同程式代碼，並能夠參考 .table 關鍵字模型的檔案。
若為語音轉換文字，請依照辨識語音指南中所示的相同設計模式來設定連續辨識。 然後，將的 recognizer.StartContinuousRecognitionAsync() 呼叫取代為 recognizer.StartKeywordRecognitionAsync(KeywordRecognitionModel)，並傳遞您的 KeywordRecognitionModel 物件。 若要停止使用關鍵字辨識進行連續辨識，請使用 recognizer.StopKeywordRecognitionAsync() 而非 recognizer.StopContinuousRecognitionAsync()。
意圖辨識使用與 和 StopKeywordRecognitionAsync 函StartKeywordRecognitionAsync式相同的模式。
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適用於 C++ 的語音 SDK 支援關鍵詞辨識，但我們尚未在此包含指南。 請選取另一種程式設計語言來開始使用並瞭解概念，或參閱本文開頭連結的 C++ 參考和範例。
author： eric-urban ms.service： azure-ai-speech ms.topic： include ms.date： 1/18/2024 ms.author： eur
在Speech Studio中建立關鍵詞
您必須先使用Speech Studio上的 [自定義關鍵詞] 頁面來建立關鍵詞，才能使用自定義關鍵詞。 提供 關鍵詞之後，它會產生 .table 可與語音 SDK 搭配使用的檔案。
重要
自定義關鍵詞模型和產生的 .table 檔案 只能在 Speech Studio中建立。
您無法從 SDK 或使用 REST 呼叫來建立自訂關鍵字。
移至 Speech Studio 並 登入。 如果您沒有語音訂用帳戶，請移至建立語音服務。
在 [ 自定義關鍵詞 ] 頁面上，選取 [建立新專案]。
輸入 自定義關鍵詞專案的 [名稱]、 [描述] 和 [語言 ]。 您只能為每個項目選擇一種語言，目前支援僅限於英文（美國）和中文（普通話、簡體中文）。
從清單中選取項目的名稱。
若要為您的虛擬助理建立自定義關鍵詞，請選取 [建立新的模型]。
輸入您選擇的模型名稱、描述和關鍵詞，然後選取 [下一步]。 請參閱選擇有效關鍵詞的指導方針。
入口網站會為您的關鍵詞建立候選發音。 選取播放按鈕並移除任何發音不正確旁的檢查，以接聽每個候選專案。選取與您預期使用者說出關鍵詞的方式對應的所有發音，然後選取 [下一步 ] 開始產生關鍵詞模型。
選取模型類型，然後選取 [ 建立]。 您可以在關鍵字辨識區域支援檔案中檢視支援進階模型類型的區域清單。
產生模型最多可能需要 30 分鐘的時間。 關鍵詞清單會在模型完成時，從 [處理 ] 變更為 [ 成功]。
從左側的可折疊功能表中，選取 [微調 ] 選項以微調並下載您的模型。 下載的檔案是封
.zip存盤。 擷取封存，您會看到擴展名為 的.table檔案。.table您可以使用 檔案搭配 SDK，因此請務必記下其路徑。
搭配語音 SDK 使用關鍵字模型
請參閱參考檔，以搭配 Go SDK 使用您的自定義關鍵字模型。
適用於 Java 的語音 SDK 支援關鍵詞辨識，但我們尚未在此包含指南。 請選取另一種程式設計語言來開始使用並瞭解概念，或參閱本文開頭連結的 Java 參考和範例。
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適用於 JavaScript 的語音 SDK 不支援關鍵字辨識。 請從本文開頭選取另一種程式設計語言或 JavaScript 參考和範例連結。
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在本快速入門中，您將瞭解使用自定義關鍵詞的基本概念。 關鍵詞是單字或短片語，可讓您的產品啟用語音。 您可以在 Speech Studio 中建立關鍵字模型。 然後匯出您在應用程式中搭配語音 SDK 使用的模型檔案。
必要條件
在Speech Studio中建立關鍵詞
您必須先使用Speech Studio上的 [自定義關鍵詞] 頁面來建立關鍵詞，才能使用自定義關鍵詞。 提供 關鍵詞之後，它會產生 .table 可與語音 SDK 搭配使用的檔案。
重要
自定義關鍵詞模型和產生的 .table 檔案 只能在 Speech Studio中建立。
您無法從 SDK 或使用 REST 呼叫來建立自訂關鍵字。
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在 [ 自定義關鍵詞 ] 頁面上，選取 [建立新專案]。
輸入 自定義關鍵詞專案的 [名稱]、 [描述] 和 [語言 ]。 您只能為每個項目選擇一種語言，目前支援僅限於英文（美國）和中文（普通話、簡體中文）。
從清單中選取項目的名稱。
若要為您的虛擬助理建立自定義關鍵詞，請選取 [建立新的模型]。
輸入您選擇的模型名稱、描述和關鍵詞，然後選取 [下一步]。 請參閱選擇有效關鍵詞的指導方針。
入口網站會為您的關鍵詞建立候選發音。 選取播放按鈕並移除任何發音不正確旁的檢查，以接聽每個候選專案。選取與您預期使用者說出關鍵詞的方式對應的所有發音，然後選取 [下一步 ] 開始產生關鍵詞模型。
選取模型類型，然後選取 [ 建立]。 您可以在關鍵字辨識區域支援檔案中檢視支援進階模型類型的區域清單。
產生模型最多可能需要 30 分鐘的時間。 關鍵詞清單會在模型完成時，從 [處理 ] 變更為 [ 成功]。
從左側的可折疊功能表中，選取 [微調 ] 選項以微調並下載您的模型。 下載的檔案是封
.zip存盤。 擷取封存，您會看到擴展名為 的.table檔案。.table您可以使用 檔案搭配 SDK，因此請務必記下其路徑。
搭配語音 SDK 使用關鍵字模型
請參閱 GitHub 上的範例，以搭配目標 C SDK 使用您的自定義關鍵詞模型。
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在本快速入門中，您將瞭解使用自定義關鍵詞的基本概念。 關鍵詞是單字或短片語，可讓您的產品啟用語音。 您可以在 Speech Studio 中建立關鍵字模型。 然後匯出您在應用程式中搭配語音 SDK 使用的模型檔案。
必要條件
在Speech Studio中建立關鍵詞
您必須先使用Speech Studio上的 [自定義關鍵詞] 頁面來建立關鍵詞，才能使用自定義關鍵詞。 提供 關鍵詞之後，它會產生 .table 可與語音 SDK 搭配使用的檔案。
重要
自定義關鍵詞模型和產生的 .table 檔案 只能在 Speech Studio中建立。
您無法從 SDK 或使用 REST 呼叫來建立自訂關鍵字。
移至 Speech Studio 並 登入。 如果您沒有語音訂用帳戶，請移至建立語音服務。
在 [ 自定義關鍵詞 ] 頁面上，選取 [建立新專案]。
輸入 自定義關鍵詞專案的 [名稱]、 [描述] 和 [語言 ]。 您只能為每個項目選擇一種語言，目前支援僅限於英文（美國）和中文（普通話、簡體中文）。
從清單中選取項目的名稱。
若要為您的虛擬助理建立自定義關鍵詞，請選取 [建立新的模型]。
輸入您選擇的模型名稱、描述和關鍵詞，然後選取 [下一步]。 請參閱選擇有效關鍵詞的指導方針。
入口網站會為您的關鍵詞建立候選發音。 選取播放按鈕並移除任何發音不正確旁的檢查，以接聽每個候選專案。選取與您預期使用者說出關鍵詞的方式對應的所有發音，然後選取 [下一步 ] 開始產生關鍵詞模型。
選取模型類型，然後選取 [ 建立]。 您可以在關鍵字辨識區域支援檔案中檢視支援進階模型類型的區域清單。
產生模型最多可能需要 30 分鐘的時間。 關鍵詞清單會在模型完成時，從 [處理 ] 變更為 [ 成功]。
從左側的可折疊功能表中，選取 [微調 ] 選項以微調並下載您的模型。 下載的檔案是封
.zip存盤。 擷取封存，您會看到擴展名為 的.table檔案。.table您可以使用 檔案搭配 SDK，因此請務必記下其路徑。
搭配語音 SDK 使用關鍵字模型
請參閱 GitHub 上的範例，以搭配目標 C SDK 使用您的自定義關鍵詞模型。 雖然我們目前沒有同位的 Swift 樣本，但概念很類似。
GitHub 上的參考檔 | 套件 （PyPi） | 其他範例
在本快速入門中，您將瞭解使用自定義關鍵詞的基本概念。 關鍵詞是單字或短片語，可讓您的產品啟用語音。 您可以在 Speech Studio 中建立關鍵字模型。 然後匯出您在應用程式中搭配語音 SDK 使用的模型檔案。
必要條件
在Speech Studio中建立關鍵詞
您必須先使用Speech Studio上的 [自定義關鍵詞] 頁面來建立關鍵詞，才能使用自定義關鍵詞。 提供 關鍵詞之後，它會產生 .table 可與語音 SDK 搭配使用的檔案。
重要
自定義關鍵詞模型和產生的 .table 檔案 只能在 Speech Studio中建立。
您無法從 SDK 或使用 REST 呼叫來建立自訂關鍵字。
移至 Speech Studio 並 登入。 如果您沒有語音訂用帳戶，請移至建立語音服務。
在 [ 自定義關鍵詞 ] 頁面上，選取 [建立新專案]。
輸入 自定義關鍵詞專案的 [名稱]、 [描述] 和 [語言 ]。 您只能為每個項目選擇一種語言，目前支援僅限於英文（美國）和中文（普通話、簡體中文）。
從清單中選取項目的名稱。
若要為您的虛擬助理建立自定義關鍵詞，請選取 [建立新的模型]。
輸入您選擇的模型名稱、描述和關鍵詞，然後選取 [下一步]。 請參閱選擇有效關鍵詞的指導方針。
入口網站會為您的關鍵詞建立候選發音。 選取播放按鈕並移除任何發音不正確旁的檢查，以接聽每個候選專案。選取與您預期使用者說出關鍵詞的方式對應的所有發音，然後選取 [下一步 ] 開始產生關鍵詞模型。
選取模型類型，然後選取 [ 建立]。 您可以在關鍵字辨識區域支援檔案中檢視支援進階模型類型的區域清單。
產生模型最多可能需要 30 分鐘的時間。 關鍵詞清單會在模型完成時，從 [處理 ] 變更為 [ 成功]。
從左側的可折疊功能表中，選取 [微調 ] 選項以微調並下載您的模型。 下載的檔案是封
.zip存盤。 擷取封存，您會看到擴展名為 的.table檔案。.table您可以使用 檔案搭配 SDK，因此請務必記下其路徑。
搭配語音 SDK 使用關鍵字模型
請參閱 GitHub 上的範例，以搭配 Python SDK 使用您的自定義關鍵詞模型。
語音轉換文字 REST API 參考 | 適用於簡短音訊的語音轉換文字 REST API 參考 | GitHub 上的其他樣本
語音轉換文字 REST API 不支援關鍵字辨識。 請從本文開頭選取另一種程式設計語言或鏈接的參考和範例。
語音 CLI 支援關鍵詞辨識，但我們尚未在此包含指南。 請選取另一種程式設計語言，以開始使用並瞭解概念。