深度解读微软Speech服务:让语音识别走进现实

B站影视 2024-11-23 09:01 2

摘要:大家好,今天我们来探讨一个激动人心的技术话题:微软的语音识别服务如何为我们提供强大的语音识别解决方案,特别是在电话录音中识别出不同的说话人。

大家好,今天我们来探讨一个激动人心的技术话题:微软的语音识别服务如何为我们提供强大的语音识别解决方案,特别是在电话录音中识别出不同的说话人。

想象一下,你有一段电话录音,并需要将其中的多个说话人区分开来,这在客户服务、会议记录等场景中尤为重要。通过调研不同的技术方案,我们发现微软的Speech服务提供了高效的解决方案。

首先,让我带大家认识一下微软提供的在线测试平台:Speech Studio。通过这个网址可以直接访问 Speech Studio 进行服务体验。

在正式使用前,我们需要准备两类服务资源:语音服务和语言服务。在Speech Studio中,你可以在线快速测试并体验其功能。

我们可以看到Speech Studio服务中可以把wav的对话人区分出来,并且可以提取对于的姓名、邮箱等。甚至可以对敏感信息进行过滤处理。

为了在实际项目中应用,接下来我们来看看如何使用C# SDK来实现这一功能。首先,我们需要在项目中引入相关的NuGet包:

然后,在代码中导入相关命名空间:

using Microsoft.CognitiveServices.Speech;using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Audio;using Microsoft.CognitiveServices.Speech.Transcription;

以下是一个完整的代码示例,展示了如何通过C# SDK来实现语音识别及说话人区分:

class Program{ // 设置环境变量用于存储密钥和区域信息 static string speechKey = "your_speech_key"; static string speechRegion = "your_speech_region"; async static Task Main(string args) { var filepath = @"test.wav"; var speechConfig = SpeechConfig.FromSubscription(speechKey, speechRegion); speechConfig.SpeechRecognitionLanguage = "en-US"; speechConfig.SetProperty(PropertyId.SpeechServiceResponse_DiarizeIntermediateResults, "true"); var stopRecognition = new TaskCompletionSource(TaskCreationOptions.RunContinuationsAsynchronously); // 使用音频文件创建一个音频流 using (var audioConfig = AudioConfig.FromWavFileInput(filepath)) { // 创建会话记录器 using (var conversationTranscriber = new ConversationTranscriber(speechConfig, audioConfig)) { conversationTranscriber.Transcribing += (s, e) => { Console.WriteLine($"TRANSCRIBING: Text={e.Result.Text} Speaker ID={e.Result.SpeakerId}"); }; conversationTranscriber.Transcribed += (s, e) => { if (e.Result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech) { Console.WriteLine; Console.WriteLine($"TRANSCRIBED: Text={e.Result.Text} Speaker ID={e.Result.SpeakerId}"); Console.WriteLine; } else if (e.Result.Reason == ResultReason.NoMatch) { Console.WriteLine($"NOMATCH: Speech could not be transcribed."); } }; conversationTranscriber.Canceled += (s, e) => { Console.WriteLine($"CANCELED: Reason={e.Reason}"); if (e.Reason == CancellationReason.Error) { Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorCode={e.ErrorCode}"); Console.WriteLine($"CANCELED: ErrorDetails={e.ErrorDetails}"); Console.WriteLine($"CANCELED: Did you set the speech resource key and region values?"); stopRecognition.TrySetResult(0); } stopRecognition.TrySetResult(0); }; conversationTranscriber.SessionStopped += (s, e) => { Console.WriteLine("\n Session stopped event."); stopRecognition.TrySetResult(0); }; await conversationTranscriber.StartTranscribingAsync; // 等待识别完成 Task.WaitAny(new { stopRecognition.Task }); await conversationTranscriber.StopTranscribingAsync; } } }}代码解析

环境变量配置:首先,确保设定"speechKey"和"speechRegion",这两个参数是调用微软语音识别服务的基础。

SpeechConfig对象:通过SpeechConfig.FromSubscription方法,使用你的密钥和区域信息创建一个SpeechConfig对象,并设定识别语言为英语(en-US)。

设定属性:通过SetProperty方法开启中间结果的说话人区分功能。

创建音频流:利用AudioConfig.FromWavFileInput方法从音频文件中创建一个音频流。

创建会话记录器:使用ConversationTranscriber类创建一个会话记录器,并订阅相关事件(如Transcribing、Transcribed、Canceled、SessionStopped),以处理实时语音识别和说话人区分结果。

开启识别:调用StartTranscribingAsync方法开始识别,并等待任务结束,通过事件处理语音识别的各个阶段输出信息。

实际应用效果

上述代码运行起来,将会实时打印出语音识别结果以及每段话的说话人ID。通过这些信息,我们可以非常方便地将识别到的文本进行进一步处理,例如存储、分析等。

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来源:opendotnet

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