快速入門：使用交談語言理解辨識意圖

發行項
10/16/2024

參考文件 | 套件 (NuGet) | GitHub 上的其他範例

在本快速入門中，您將使用語音和語言服務來辨識從麥克風擷取之音訊資料的意圖。具體而言，您將使用語音服務來辨識語音，並使用交談語言理解 (CLU) 模型來辨識意圖。

重要

交談語言理解 (CLU) 適用於語音 SDK 版本 1.25 或更新的 C# 和 C++。

必要條件

Azure 訂用帳戶。您可以免費建立一個訂用帳戶。
在 Azure 入口網站上建立語言資源。
取得語言資源金鑰和端點。部署語言資源之後，選取 [前往資源] 以檢視和管理金鑰。
在 Azure 入口網站上建立語音資源。
取得語音資源金鑰和區域。部署語音資源之後，選取 [移至資源] 以檢視和管理索引鍵。

設定環境

語音 SDK 可以 NuGet 套件的形式取得，並且實作 .NET Standard 2.0。您會在本指南的後續部分中安裝語音 SDK，但請先參閱 SDK 安裝指南，了解其他需求。

設定環境變數

此範例需要名為 LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY 和 SPEECH_REGION 的環境變數。

您的應用程式必須經過驗證，才能存取 Azure AI 服務資源。本文說明如何使用環境變數來儲存您的認證。然後，您可以從程式碼存取環境變數，以驗證您的應用程式。針對實際執行環境，使用更安全的方法來儲存和存取您的認證。

重要

我們建議使用適用於 Azure 資源的受控識別搭配 Microsoft Entra ID 驗證，以避免使用在雲端執行的應用程式儲存認證。

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，且切勿公開將其張貼。

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。

若要設定環境變數，請開啟主控台視窗，然後遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請以您其中一個資源索引碼取代 your-language-key。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請以您的其中一個資源區域取代 your-language-endpoint。
若要設定 SPEECH_KEY 環境變數，請以您其中一個資源索引碼取代 your-speech-key。
若要設定 SPEECH_REGION 環境變數，請以您的其中一個資源區域取代 your-speech-region。

setx LANGUAGE_KEY your-language-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-language-endpoint
setx SPEECH_KEY your-speech-key
setx SPEECH_REGION your-speech-region

注意

如果您只需在目前執行中的主控台上存取環境變數，您可以使用 set 來設定環境變數，而不是 setx。

新增環境變數之後，您可能需要重新啟動任何需要讀取環境變數的執行中程式，包括主控台視窗。例如，如果您使用 Visual Studio 做為編輯器，請在執行範例前重新啟動 Visual Studio。

export LANGUAGE_KEY=your-language-key
export LANGUAGE_ENDPOINT=your-language-endpoint
export SPEECH_KEY=your-speech-key
export SPEECH_REGION=your-speech-region

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

編輯 .bash_profile，然後新增環境變數：

export LANGUAGE_KEY=your-language-key
export LANGUAGE_ENDPOINT=your-language-endpoint
export SPEECH_KEY=your-speech-key
export SPEECH_REGION=your-speech-region

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+) 新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 SPEECH_KEY，然後針對 [值] 輸入您的語音資源索引碼。

重複步驟來設定其他必要的環境變數。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

建立交談語言理解專案

一旦您建立了語言資源，請在 Language Studio 中建立交談語言理解專案。專案是一個工作區域，用於根據您的資料建置自訂 ML 模型。您的專案只能由您和具有要使用的語言資源存取權的其他人員存取。

請前往 Language Studio，並以您的 Azure 帳戶登入。

建立交談語言理解專案

針對本快速入門，您可以下載此範例家庭自動化專案並將其匯入。此專案能夠預測使用者輸入的意圖命令，例如開燈或關燈。

在 Language Studio 的 [理解問題和交談語言] 區段下，選取 [交談語言理解]。
這會帶您前往 [交談語言理解專案] 頁面。在 [建立新專案] 按鈕旁，選取 [匯入]。
在出現的視窗中，上傳您想要匯入的 JSON 檔案。確定您的檔案遵循支援的 JSON 格式。

一旦上傳完成，您就會登陸 [結構描述定義] 頁面。針對本快速入門，已建置結構描述，且語句已加上意圖和實體的標籤。

定型您的模型

一般而言，在建立專案之後，您應該建置結構描述和標記語句。針對本快速入門，我們已匯入備妥專案，其中具有已建置的結構描述和已標記的語句。

若要定型模型，則須啟動定型作業。成功定型作業的輸出即是定型的模型。

若要從 Language Studio 內開始定型模型：

從左側功能表中選取 [定型模型]。
從頂端功能表中選取 [開始定型作業]。
選取 [定型新模型]，然後在文字輸入框中輸入模型名稱。否則，若要以在新資料上定型的模型取代現有的模型，請選取 [覆寫現有的模型]，然後選取現有的模型。覆寫定型的模型是無法復原的，但在您部署新模型之前，不會影響已部署的模型。
選取定型模式。您可以選擇 [標準定型] 來加快定型速度，但僅適用於英文。或者，您可以選擇支援其他語言和多語系專案的 [進階定型]，但需要較長的定型時間。深入瞭解模型定型。
選取資料分割方法。您可以選擇 [從定型資料自動分割測試集]，使用此方法時，系統會根據指定的百分比，將您的表達分割為定型集與測試集。或者，您可以選擇 [使用手動分割定型和測試資料]，但只有在表達已新增至測試集，且您標記表達時，才會啟用此選項。
選取 [定型] 按鈕。
選取清單中的定型作業識別碼。隨即顯示窗格，您可以在其中檢查此作業的定型進度、作業狀態及其他詳細資料。
注意
- 只有成功完成的定型作業才會產生模型。
- 根據表達的計數，定型可能需要幾分鐘到幾小時的時間。
- 您一次只能執行一個定型作業。除非執行中的作業完成，否則無法在同一個專案內啟動其他定型作業。
- 用來定型模型的機器學習會定期更新。若要在先前的設定版本上定型，請從 [開始定型作業] 頁面選取 [選取這裡以變更]，然後選擇舊版。

部署模型

定型模型後，您通常可檢閱其評估詳細資料。在本快速入門中，您只需部署模型，並讓其可供您在 Language Studio 中試用，或者您可以呼叫預測 API。

若要從 Language Studio 內部署您的模型：

從左側功能表中，選取 [部署模型]。
選取 [新增部署] 以啟動 [新增部署] 精靈。
選取 [建立新的部署] 以建立新的部署，並從下方的下拉式清單中指派定型的模型。否則，您可以選取 [覆寫現有的部署名稱]，以有效地取代現有部署所使用的模型。

注意

覆寫現有的部署不需要變更預測 API 呼叫，但您取得的結果將會以新指派的模型為基礎。
從 [模型] 下拉式清單中選取定型的模型。
選取 [部署] 以啟動部署作業。
部署成功之後，在其旁邊會出現到期日。部署到期表示部署的模型無法再用於預測，通常發生於訓練組態到期的十二個月後。

您將在下一節中使用專案名稱和部署名稱。

從麥克風辨識意圖

遵循下列步驟來建立新的主控台應用程式並安裝語音 SDK。

在您想要新專案的位置開啟命令提示字元，並使用 .NET CLI 建立主控台應用程式。建議您在專案目錄中建立 Program.cs 檔案。
```
dotnet new console
```

使用 .NET CLI 在新專案中安裝語音 SDK。

dotnet add package Microsoft.CognitiveServices.Speech

以下列程式碼取代 Program.cs 的內容。

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;
using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Intent;

class Program 
{
    // This example requires environment variables named:
    // "LANGUAGE_KEY", "LANGUAGE_ENDPOINT", "SPEECH_KEY", and "SPEECH_REGION"
    static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
    static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
    static string speechKey = Environment.GetEnvironmentVariable("SPEECH_KEY");
    static string speechRegion = Environment.GetEnvironmentVariable("SPEECH_REGION");

    // Your CLU project name and deployment name.
    static string cluProjectName = "YourProjectNameGoesHere";
    static string cluDeploymentName = "YourDeploymentNameGoesHere";

    async static Task Main(string[] args)
    {
        var speechConfig = SpeechConfig.FromSubscription(speechKey, speechRegion);        
        speechConfig.SpeechRecognitionLanguage = "en-US";

        using var audioConfig = AudioConfig.FromDefaultMicrophoneInput();

        // Creates an intent recognizer in the specified language using microphone as audio input.
        using (var intentRecognizer = new IntentRecognizer(speechConfig, audioConfig))
        {
            var cluModel = new ConversationalLanguageUnderstandingModel(
                languageKey,
                languageEndpoint,
                cluProjectName, 
                cluDeploymentName);
            var collection = new LanguageUnderstandingModelCollection();
            collection.Add(cluModel);
            intentRecognizer.ApplyLanguageModels(collection);

            Console.WriteLine("Speak into your microphone.");
            var recognitionResult = await intentRecognizer.RecognizeOnceAsync().ConfigureAwait(false);

            // Checks result.
            if (recognitionResult.Reason == ResultReason.RecognizedIntent)
            {
                Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={recognitionResult.Text}");
                Console.WriteLine($"    Intent Id: {recognitionResult.IntentId}.");
                Console.WriteLine($"    Language Understanding JSON: {recognitionResult.Properties.GetProperty(PropertyId.LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult)}.");
            }
            else if (recognitionResult.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
            {
                Console.WriteLine($"RECOGNIZED: Text={recognitionResult.Text}");
                Console.WriteLine($"    Intent not recognized.");
            }
            else if (recognitionResult.Reason == ResultReason.NoMatch)
            {
                Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be recognized.");
            }
            else if (recognitionResult.Reason == ResultReason.Canceled)
            {
                var cancellation = CancellationDetails.FromResult(recognitionResult);
                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 update the subscription info?");
                }
            }
        }
    }
}

在 Program.cs 中，將 cluProjectName 和 cluDeploymentName 變數設定為專案和部署的名稱。如需如何建立 CLU 專案和部署的資訊，請參閱建立交談語言理解專案。
若要變更語音辨識語言，請以另一種支援的語言取代 en-US。例如，es-ES 代表西班牙文 (西班牙)。如果您未指定語言，則預設語言為 en-US。如需詳細了解如何識別所可能說出的多種語言之一，請參閱語言識別。

執行新的主控台應用程式，以從麥克風啟動語音辨識：

dotnet run

重要

確保您已如上所述設定 LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY 和 SPEECH_REGION 環境變數。如果您未設定這些變數，則範例將會失敗，並顯示錯誤訊息。

出現提示時，請用麥克風說話。您說話的內容應該會以文字的形式輸出：

Speak into your microphone.
RECOGNIZED: Text=Turn on the lights.
    Intent Id: HomeAutomation.TurnOn.
    Language Understanding JSON: {"kind":"ConversationResult","result":{"query":"turn on the lights","prediction":{"topIntent":"HomeAutomation.TurnOn","projectKind":"Conversation","intents":[{"category":"HomeAutomation.TurnOn","confidenceScore":0.97712576},{"category":"HomeAutomation.TurnOff","confidenceScore":0.8431633},{"category":"None","confidenceScore":0.782861}],"entities":[{"category":"HomeAutomation.DeviceType","text":"lights","offset":12,"length":6,"confidenceScore":1,"extraInformation":[{"extraInformationKind":"ListKey","key":"light"}]}]}}}.

注意

在語音 SDK 版本 1.26 中透過 LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult 屬性為 CLU 新增了 JSON 回應的支援。

傳回的意圖是依可能性的高低排列。以下是 JSON 輸出的格式版本，其 topIntent 是具有信賴度分數為 0.97712576 (97.71%) 的 HomeAutomation.TurnOn。第二個最有可能的意圖可能是具有信賴分數為 0.8985081 (84.31%) 的 HomeAutomation.TurnOff。

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "turn on the lights",
    "prediction": {
      "topIntent": "HomeAutomation.TurnOn",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "HomeAutomation.TurnOn",
          "confidenceScore": 0.97712576
        },
        {
          "category": "HomeAutomation.TurnOff",
          "confidenceScore": 0.8431633
        },
        {
          "category": "None",
          "confidenceScore": 0.782861
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "HomeAutomation.DeviceType",
          "text": "lights",
          "offset": 12,
          "length": 6,
          "confidenceScore": 1,
          "extraInformation": [
            {
              "extraInformationKind": "ListKey",
              "key": "light"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

備註

您現在已完成快速入門，以下是一些其他考量：

此範例使用 RecognizeOnceAsync 作業來轉換最長 30 秒的語句，或直到偵測到無聲為止。如需較長音訊的連續辨識相關資訊 (包括多語系交談)，請參閱如何辨識語音。
若要從音訊檔案辨識語音，請使用 FromWavFileInput，而不是 FromDefaultMicrophoneInput：
```
using var audioConfig = AudioConfig.FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
```
針對 MP4 之類的壓縮音訊檔案，請安裝 GStreamer 並使用 PullAudioInputStream 或 PushAudioInputStream。如需詳細資訊，請參閱如何使用壓縮的輸入音訊。

清除資源

您可以使用 Azure 入口網站或 Azure 命令列介面 (CLI) 來移除您所建立的語言和語音資源。

參考文件 | 套件 (NuGet) | GitHub 上的其他範例

重要

交談語言理解 (CLU) 適用於語音 SDK 版本 1.25 或更新的 C# 和 C++。

必要條件

Azure 訂用帳戶。您可以免費建立一個訂用帳戶。
在 Azure 入口網站上建立語言資源。
取得語言資源金鑰和端點。部署語言資源之後，選取 [前往資源] 以檢視和管理金鑰。
在 Azure 入口網站上建立語音資源。
取得語音資源金鑰和區域。部署語音資源之後，選取 [移至資源] 以檢視和管理索引鍵。

設定環境

語音 SDK 可以 NuGet 套件的形式取得，並且實作 .NET Standard 2.0。您會在本指南的後續部分中安裝語音 SDK，但請先參閱 SDK 安裝指南，了解其他需求。

設定環境變數

此範例需要名為 LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY 和 SPEECH_REGION 的環境變數。

重要

我們建議使用適用於 Azure 資源的受控識別搭配 Microsoft Entra ID 驗證，以避免使用在雲端執行的應用程式儲存認證。

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，且切勿公開將其張貼。

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。

若要設定環境變數，請開啟主控台視窗，然後遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請以您其中一個資源索引碼取代 your-language-key。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請以您的其中一個資源區域取代 your-language-endpoint。
若要設定 SPEECH_KEY 環境變數，請以您其中一個資源索引碼取代 your-speech-key。
若要設定 SPEECH_REGION 環境變數，請以您的其中一個資源區域取代 your-speech-region。

setx LANGUAGE_KEY your-language-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-language-endpoint
setx SPEECH_KEY your-speech-key
setx SPEECH_REGION your-speech-region

注意

如果您只需在目前執行中的主控台上存取環境變數，您可以使用 set 來設定環境變數，而不是 setx。

export LANGUAGE_KEY=your-language-key
export LANGUAGE_ENDPOINT=your-language-endpoint
export SPEECH_KEY=your-speech-key
export SPEECH_REGION=your-speech-region

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

編輯 .bash_profile，然後新增環境變數：

export LANGUAGE_KEY=your-language-key
export LANGUAGE_ENDPOINT=your-language-endpoint
export SPEECH_KEY=your-speech-key
export SPEECH_REGION=your-speech-region

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+) 新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 SPEECH_KEY，然後針對 [值] 輸入您的語音資源索引碼。

重複步驟來設定其他必要的環境變數。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

建立交談語言理解專案

請前往 Language Studio，並以您的 Azure 帳戶登入。

建立交談語言理解專案

針對本快速入門，您可以下載此範例家庭自動化專案並將其匯入。此專案能夠預測使用者輸入的意圖命令，例如開燈或關燈。

在 Language Studio 的 [理解問題和交談語言] 區段下，選取 [交談語言理解]。
這會帶您前往 [交談語言理解專案] 頁面。在 [建立新專案] 按鈕旁，選取 [匯入]。
在出現的視窗中，上傳您想要匯入的 JSON 檔案。確定您的檔案遵循支援的 JSON 格式。

一旦上傳完成，您就會登陸 [結構描述定義] 頁面。針對本快速入門，已建置結構描述，且語句已加上意圖和實體的標籤。

定型您的模型

一般而言，在建立專案之後，您應該建置結構描述和標記語句。針對本快速入門，我們已匯入備妥專案，其中具有已建置的結構描述和已標記的語句。

若要定型模型，則須啟動定型作業。成功定型作業的輸出即是定型的模型。

若要從 Language Studio 內開始定型模型：

從左側功能表中選取 [定型模型]。
從頂端功能表中選取 [開始定型作業]。
選取 [定型新模型]，然後在文字輸入框中輸入模型名稱。否則，若要以在新資料上定型的模型取代現有的模型，請選取 [覆寫現有的模型]，然後選取現有的模型。覆寫定型的模型是無法復原的，但在您部署新模型之前，不會影響已部署的模型。
選取定型模式。您可以選擇 [標準定型] 來加快定型速度，但僅適用於英文。或者，您可以選擇支援其他語言和多語系專案的 [進階定型]，但需要較長的定型時間。深入瞭解模型定型。
選取資料分割方法。您可以選擇 [從定型資料自動分割測試集]，使用此方法時，系統會根據指定的百分比，將您的表達分割為定型集與測試集。或者，您可以選擇 [使用手動分割定型和測試資料]，但只有在表達已新增至測試集，且您標記表達時，才會啟用此選項。
選取 [定型] 按鈕。
選取清單中的定型作業識別碼。隨即顯示窗格，您可以在其中檢查此作業的定型進度、作業狀態及其他詳細資料。
注意
- 只有成功完成的定型作業才會產生模型。
- 根據表達的計數，定型可能需要幾分鐘到幾小時的時間。
- 您一次只能執行一個定型作業。除非執行中的作業完成，否則無法在同一個專案內啟動其他定型作業。
- 用來定型模型的機器學習會定期更新。若要在先前的設定版本上定型，請從 [開始定型作業] 頁面選取 [選取這裡以變更]，然後選擇舊版。

部署模型

定型模型後，您通常可檢閱其評估詳細資料。在本快速入門中，您只需部署模型，並讓其可供您在 Language Studio 中試用，或者您可以呼叫預測 API。

若要從 Language Studio 內部署您的模型：

從左側功能表中，選取 [部署模型]。
選取 [新增部署] 以啟動 [新增部署] 精靈。
選取 [建立新的部署] 以建立新的部署，並從下方的下拉式清單中指派定型的模型。否則，您可以選取 [覆寫現有的部署名稱]，以有效地取代現有部署所使用的模型。

注意

覆寫現有的部署不需要變更預測 API 呼叫，但您取得的結果將會以新指派的模型為基礎。
從 [模型] 下拉式清單中選取定型的模型。
選取 [部署] 以啟動部署作業。
部署成功之後，在其旁邊會出現到期日。部署到期表示部署的模型無法再用於預測，通常發生於訓練組態到期的十二個月後。

您將在下一節中使用專案名稱和部署名稱。

從麥克風辨識意圖

遵循下列步驟來建立新的主控台應用程式並安裝語音 SDK。

在 Visual Studio Community 2022 中建立名為 SpeechRecognition 的新 C++ 主控台專案。
使用 NuGet 套件管理員在新專案中安裝語音 SDK。
```
Install-Package Microsoft.CognitiveServices.Speech
```

以下列程式碼取代 SpeechRecognition.cpp 的內容：

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

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

std::string GetEnvironmentVariable(const char* name);

int main()
{
    // This example requires environment variables named:
    // "LANGUAGE_KEY", "LANGUAGE_ENDPOINT", "SPEECH_KEY", and "SPEECH_REGION"
    auto languageKey = GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
    auto languageEndpoint = GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
    auto speechKey = GetEnvironmentVariable("SPEECH_KEY");
    auto speechRegion = GetEnvironmentVariable("SPEECH_REGION");

    auto cluProjectName = "YourProjectNameGoesHere";
    auto cluDeploymentName = "YourDeploymentNameGoesHere";

    if ((size(languageKey) == 0) || (size(languageEndpoint) == 0) || (size(speechKey) == 0) || (size(speechRegion) == 0)) {
        std::cout << "Please set LANGUAGE_KEY, LANGUAGE_ENDPOINT, SPEECH_KEY, and SPEECH_REGION environment variables." << std::endl;
        return -1;
    }

    auto speechConfig = SpeechConfig::FromSubscription(speechKey, speechRegion);

    speechConfig->SetSpeechRecognitionLanguage("en-US");

    auto audioConfig = AudioConfig::FromDefaultMicrophoneInput();
    auto intentRecognizer = IntentRecognizer::FromConfig(speechConfig, audioConfig);

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

    auto cluModel = ConversationalLanguageUnderstandingModel::FromResource(
        languageKey,
        languageEndpoint,
        cluProjectName,
        cluDeploymentName);

    models.push_back(cluModel);
    intentRecognizer->ApplyLanguageModels(models);

    std::cout << "Speak into your microphone.\n";
    auto result = intentRecognizer->RecognizeOnceAsync().get();

    if (result->Reason == ResultReason::RecognizedIntent)
    {
        std::cout << "RECOGNIZED: Text=" << result->Text << std::endl;
        std::cout << "  Intent Id: " << result->IntentId << std::endl;
        std::cout << "  Intent Service JSON: " << result->Properties.GetProperty(PropertyId::LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult) << std::endl;
    }
    else if (result->Reason == ResultReason::RecognizedSpeech)
    {
        std::cout << "RECOGNIZED: Text=" << result->Text << " (intent could not be recognized)" << std::endl;
    }
    else if (result->Reason == ResultReason::NoMatch)
    {
        std::cout << "NOMATCH: Speech could not be recognized." << std::endl;
    }
    else if (result->Reason == ResultReason::Canceled)
    {
        auto cancellation = CancellationDetails::FromResult(result);
        std::cout << "CANCELED: Reason=" << (int)cancellation->Reason << std::endl;

        if (cancellation->Reason == CancellationReason::Error)
        {
            std::cout << "CANCELED: ErrorCode=" << (int)cancellation->ErrorCode << std::endl;
            std::cout << "CANCELED: ErrorDetails=" << cancellation->ErrorDetails << std::endl;
            std::cout << "CANCELED: Did you update the subscription info?" << std::endl;
        }
    }
}

std::string GetEnvironmentVariable(const char* name)
{
#if defined(_MSC_VER)
    size_t requiredSize = 0;
    (void)getenv_s(&requiredSize, nullptr, 0, name);
    if (requiredSize == 0)
    {
        return "";
    }
    auto buffer = std::make_unique<char[]>(requiredSize);
    (void)getenv_s(&requiredSize, buffer.get(), requiredSize, name);
    return buffer.get();
#else
    auto value = getenv(name);
    return value ? value : "";
#endif
}

在 SpeechRecognition.cpp 中，將 cluProjectName 和 cluDeploymentName 變數設定為專案和部署的名稱。如需如何建立 CLU 專案和部署的資訊，請參閱建立交談語言理解專案。
若要變更語音辨識語言，請以另一種支援的語言取代 en-US。例如，es-ES 代表西班牙文 (西班牙)。如果您未指定語言，則預設語言為 en-US。如需詳細了解如何識別所可能說出的多種語言之一，請參閱語言識別。

組建並執行新的主控台應用程式，以從麥克風啟動語音辨識。

重要

確保您已如上所述設定 LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY 和 SPEECH_REGION 環境變數。如果您未設定這些變數，則範例將會失敗，並顯示錯誤訊息。

出現提示時，請用麥克風說話。您說話的內容應該會以文字的形式輸出：

Speak into your microphone.
RECOGNIZED: Text=Turn on the lights.
    Intent Id: HomeAutomation.TurnOn.
    Language Understanding JSON: {"kind":"ConversationResult","result":{"query":"turn on the lights","prediction":{"topIntent":"HomeAutomation.TurnOn","projectKind":"Conversation","intents":[{"category":"HomeAutomation.TurnOn","confidenceScore":0.97712576},{"category":"HomeAutomation.TurnOff","confidenceScore":0.8431633},{"category":"None","confidenceScore":0.782861}],"entities":[{"category":"HomeAutomation.DeviceType","text":"lights","offset":12,"length":6,"confidenceScore":1,"extraInformation":[{"extraInformationKind":"ListKey","key":"light"}]}]}}}.

注意

在語音 SDK 版本 1.26 中透過 LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult 屬性為 CLU 新增了 JSON 回應的支援。

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "turn on the lights",
    "prediction": {
      "topIntent": "HomeAutomation.TurnOn",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "HomeAutomation.TurnOn",
          "confidenceScore": 0.97712576
        },
        {
          "category": "HomeAutomation.TurnOff",
          "confidenceScore": 0.8431633
        },
        {
          "category": "None",
          "confidenceScore": 0.782861
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "HomeAutomation.DeviceType",
          "text": "lights",
          "offset": 12,
          "length": 6,
          "confidenceScore": 1,
          "extraInformation": [
            {
              "extraInformationKind": "ListKey",
              "key": "light"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

備註

您現在已完成快速入門，以下是一些其他考量：

此範例使用 RecognizeOnceAsync 作業來轉換最長 30 秒的語句，或直到偵測到無聲為止。如需較長音訊的連續辨識相關資訊 (包括多語系交談)，請參閱如何辨識語音。
若要從音訊檔案辨識語音，請使用 FromWavFileInput，而不是 FromDefaultMicrophoneInput：
```
auto audioInput = AudioConfig::FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
```
針對 MP4 之類的壓縮音訊檔案，請安裝 GStreamer 並使用 PullAudioInputStream 或 PushAudioInputStream。如需詳細資訊，請參閱如何使用壓縮的輸入音訊。

清除資源

您可以使用 Azure 入口網站或 Azure 命令列介面 (CLI) 來移除您所建立的語言和語音資源。

參考文件 | GitHub 上的其他範例

適用於 Java 的語音 SDK 不支援使用交談語言理解 (CLU) 進行意圖辨識。請選取其他程式設計語言，或本文開頭的 Java 參考和樣本連結。

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深入了解語音辨識

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快速入門：使用交談語言理解辨識意圖

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