Spracherkennung-REST-API
Die Rest-API für Text wird für die Batchtranskription und benutzerdefinierte Spracherkennung verwendet.
Wichtig
Die Spracherkennungs-REST-API v3.2 ist in Preview verfügbar. Die Spracherkennungs-REST-API v3.1 ist allgemein verfügbar. Die Spracherkennungs-REST-API v3.0 wird am 1. April 2026 eingestellt. Weitere Informationen finden Sie in den Migrationsleitfäden der Spracherkennungs-REST-API v3.0 zu v3.1 und v3.1 zu v3.2.
Verwenden Sie die Spracherkennung-REST-API für Folgendes:
- Benutzerdefinierte Spracherkennung: Mit benutzerdefinierter Spracherkennung können Sie eigene Daten hochladen, ein benutzerdefiniertes Modell testen und trainieren, die Genauigkeit zwischen Modellen vergleichen und ein Modell auf einem benutzerdefinierten Endpunkt bereitstellen. Kopieren von Modellen in andere Abonnements, wenn Sie möchten, dass Kollegen Zugriff auf ein von Ihnen erstelltes Modell haben oder wenn Sie ein Modell in mehreren Regionen bereitstellen möchten.
- Batch-Transkription: Transkribieren Sie Audiodateien als Batch aus mehreren URLs oder aus einem Azure-Container.
Die Spracherkennung-REST-API umfasst Features wie:
- Abrufen von Protokollen für jeden Endpunkt, wenn Protokolle für diesen Endpunkt angefordert werden.
- Anfordern des Manifests für die von Ihnen erstellten Modelle, um lokale Container einzurichten.
- Hochladen von Daten aus Azure-Speicherkonten mithilfe eines SAS-URI (Shared Access Signature).
- Verwenden von eigenem Speicher (Bring Your Own Storage, BYOS): Verwenden Sie Ihre eigenen Speicherkonten für Protokolle, Transkriptionsdateien und andere Daten.
- Einige Vorgänge unterstützen Webhook-Benachrichtigungen. Sie können Ihre Webhooks dort registrieren, wo Benachrichtigungen gesendet werden.
Batch-Transkription
Die folgenden Vorgangsgruppen gelten für die Batchtranskription.
| Vorgangsgruppe | Beschreibung |
|---|---|
| Modelle | Verwenden Sie Basismodelle oder benutzerdefinierte Modelle, um Audiodateien zu transkribieren. Sie können Modelle mit benutzerdefinierter Sprach- und Batchtranskription verwenden. So können Sie beispielsweise Audiodateien unter Verwendung eines Modells transkribieren, das mit einem bestimmten Dataset trainiert wurde. Beispiele zum Trainieren und Verwalten von benutzerdefinierten Sprachmodellen finden Sie unter "Trainieren eines Modells und eines benutzerdefinierten Sprachmodells ". |
| Transkriptionen | Verwenden Sie Transkriptionen, um eine große Menge an Audio im Speicher zu transkribieren. Wenn Sie die Batchtranskription verwenden, senden Sie mehrere Dateien pro Anforderung oder verweisen auf einen Azure Blob Storage-Container mit den Audiodateien, die transkribiert werden sollen. Beispiele für das Erstellen einer Transkription aus mehreren Audiodateien finden Sie unter Erstellen einer Batch-Transkription. |
| Webhooks | Verwenden Sie Web-Hooks, um Benachrichtigungen zu Erstellungs-, Verarbeitungs-, Abschluss- und Löschereignissen zu erhalten. Sie können Web-Hooks mit benutzerdefinierter Sprach - und Batchtranskription verwenden. Web-Hooks gelten für Datasets, Endpunkte, Auswertungen, Modelle und Transkriptionen. |
Custom Speech
Die folgenden Vorgangsgruppen gelten für benutzerdefinierte Spracherkennung.
| Vorgangsgruppe | Beschreibung |
|---|---|
| Datasets | Verwenden Sie Datasets, um benutzerdefinierte Sprachmodelle zu trainieren und zu testen. Sie können beispielsweise die Leistung einer benutzerdefinierten Spracherkennung , die mit einem bestimmten Dataset trainiert wurde, mit der Leistung eines Basismodells oder eines benutzerdefinierten Sprachmodells vergleichen, das mit einem anderen Dataset trainiert wurde. Beispiele zum Hochladen von Datasets finden Sie unter Hochladen von Trainings- und Testdatasets für Custom Speech. |
| Endpunkte | Stellen Sie benutzerdefinierte Sprachmodelle für Endpunkte bereit. Sie müssen einen benutzerdefinierten Endpunkt bereitstellen, um ein benutzerdefiniertes Sprachmodell zu verwenden. Beispiele für die Verwaltung von Bereitstellungsendpunkten finden Sie unter Bereitstellen eines Custom Speech-Modells. |
| Bewertungen | Verwenden Sie Auswertungen, um die Leistung verschiedener Modelle zu vergleichen. Sie können beispielsweise die Leistung eines benutzerdefinierten Sprachmodells vergleichen, das mit einem bestimmten Dataset trainiert wurde, mit der Leistung eines Basismodells oder eines benutzerdefinierten Modells, das mit einem anderen Dataset trainiert wurde. Beispiele zum Testen und Auswerten von benutzerdefinierten Sprachmodellen finden Sie unter Testerkennungsqualität und Testgenauigkeit . |
| Modelle | Verwenden Sie Basismodelle oder benutzerdefinierte Modelle, um Audiodateien zu transkribieren. Sie können Modelle mit benutzerdefinierter Sprach- und Batchtranskription verwenden. So können Sie beispielsweise Audiodateien unter Verwendung eines Modells transkribieren, das mit einem bestimmten Dataset trainiert wurde. Beispiele zum Trainieren und Verwalten von benutzerdefinierten Sprachmodellen finden Sie unter "Trainieren eines Modells und eines benutzerdefinierten Sprachmodells ". |
| Projekte | Verwenden Sie Projekte zum Verwalten von benutzerdefinierten Sprachmodellen, Schulungs- und Testdatensätzen und Bereitstellungsendpunkten. Benutzerdefinierte Sprachprojekte enthalten Modelle, Schulungs- und Testdatensätze und Bereitstellungsendpunkte. Jedes Projekt ist für ein Gebietsschema spezifisch. Sie können beispielsweise ein Projekt für das Englisch in den USA erstellen. Beispiele für das Erstellen von Projekten finden Sie unter Erstellen eines Custom Speech-Projekts. |
| Webhooks | Verwenden Sie Web-Hooks, um Benachrichtigungen zu Erstellungs-, Verarbeitungs-, Abschluss- und Löschereignissen zu erhalten. Sie können Web-Hooks mit benutzerdefinierter Sprach - und Batchtranskription verwenden. Web-Hooks gelten für Datasets, Endpunkte, Auswertungen, Modelle und Transkriptionen. |
Dienstintegrität
Dienststatus bietet Einblicke in die allgemeine Integrität des Diensts und der Unterkomponenten. Weitere Informationen finden Sie unter Dienststatus .