CLU を使用した意図認識のクイックスタート - Speech サービス - Azure AI services

リファレンスドキュメントパッケージ (NuGet)GitHub のその他のサンプル

このクイックスタートでは、Speech および Language サービスを使用して、マイクでキャプチャされたオーディオデータから意図を認識します。具体的には、Speech サービスを使用して音声を認識し、会話言語理解 (CLU) モデルを使用して意図を識別します。

重要

会話言語理解 (CLU) は、Speech SDK バージョン 1.25 以降の C# と C++ で使用できます。

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
Azure portal で言語リソースを作成します。
Language リソースキーとエンドポイントを取得します。言語リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択して、キーを表示および管理します。 Azure AI サービスリソースの詳細については、「リソースのキーを取得する」を参照してください。
Azure portal で音声リソースを作成します。
Speech リソースキーとリージョンを取得します。音声リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択して、キーを表示および管理します。 Azure AI サービスリソースの詳細については、「リソースのキーを取得する」を参照してください。

環境をセットアップする

Speech SDK は NuGet パッケージとして提供されていて、.NET Standard 2.0 が実装されています。 Azure Cognitive Service for Speech SDK は、このガイドで後でインストールしますが、まず、これ以上要件がないか SDK のインストールガイドを確認してください。

環境変数の設定

この例では、LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY、SPEECH_REGION という名前の環境変数が必要です。

Azure AI サービスリソースにアクセスするには、アプリケーションを認証する必要があります。運用環境では、資格情報を安全に保存してアクセスできる方法を使用してください。たとえば、 Speech リソースのキーを取得した後、アプリケーションを実行しているローカルコンピューター上の新しい環境変数に書き込みます。

ヒント

キーは、コードに直接含めないようにし、公開しないでください。 Azure Key Vault などのその他の認証オプションについては、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

環境変数を設定するには、コンソールウィンドウを開き、オペレーティングシステムと開発環境の指示に従います。

LANGUAGE_KEY 環境変数を設定するには、your-language-key をリソースのキーの 1 つに置き換えます。
LANGUAGE_ENDPOINT 環境変数を設定するには、your-language-endpoint をリソースのリージョンの 1 つに置き換えます。
SPEECH_KEY 環境変数を設定するには、your-speech-key をリソースのキーの 1 つに置き換えます。
SPEECH_REGION 環境変数を設定するには、your-speech-region をリソースのリージョンの 1 つに置き換えます。

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

Note

現在実行中のコンソール内の環境変数にのみアクセスする必要がある場合は、環境変数を setx の代わりに set に設定できます。

実行中のプログラムのうち、環境変数の読み取りを必要とするプログラム (コンソールウィンドウを含む) については、環境変数を追加した後で再起動が必要となる場合があります。たとえば、Visual Studio をエディターとして使用している場合、サンプルを実行する前に Visual Studio を再起動します。

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

環境変数を追加した後、変更を有効にするには、コンソールウィンドウから source ~/.bashrc を実行します。

Bash

.bash_profile を編集し、環境変数を追加します。

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

環境変数を追加した後、変更を有効にするには、コンソールウィンドウから source ~/.bash_profile を実行します。

Xcode

iOS と macOS の開発では、Xcode で環境変数を設定します。たとえば、次の手順に従って、Xcode 13.4.1 で環境変数を設定します。

[Product]、[Scheme]、[スキームの編集] の順に選択する
[引数] を [実行] (デバッグ実行) ページで選択する
[環境変数] で、プラス記号 (+) を選択して、新しい環境変数を追加します。
[名前] に SPEECH_KEY を入力し、[値] に Azure Cognitive Service for Speech リソースキーを入力します。

手順を繰り返して、他の必要な環境変数を設定します。

その他の構成オプションについては、Xcode のドキュメントを参照してください。

会話言語理解プロジェクトを作成する

言語リソースを作成したら、Language Studio で会話言語理解プロジェクトを作成します。プロジェクトは、データに基づいてカスタム ML モデルを構築するための作業領域です。ご自分のプロジェクトにアクセスできるのは、本人と、使用されている言語リソースへのアクセス権を持つ方のみです。

Language Studio にアクセスし、Azure アカウントでサインインします。

会話言語理解プロジェクトを作成する

このクイックスタートでは、このサンプルのホームオートメーションプロジェクトをダウンロードしてインポートできます。このプロジェクトでは、電灯のオンとオフの切り替えなど、ユーザー入力から目的のコマンドを予測できます。

Language Studio で、[Understand questions and conversational language](質問と会話言語を理解する) セクションで、[会話言語理解] を選びます。
これにより、[会話言語理解プロジェクト] ページが表示されます。 [新しいプロジェクトの作成] ボタンの横で、[インポート] を選択します。

$Language Studio の [Conversations project]$会話プロジェクト$ ページのスクリーンショット。$
表示されたウィンドウで、インポートする JSON ファイルをアップロードします。ファイルがサポートされている JSON 形式に従っていることを確認します。

アップロードが完了すると、[Schema definition] (スキーマ定義) ページに移動します。このクイックスタートでは、スキーマが既にビルドされており、発話には既に意図とエンティティのラベルが付けられています。

モデルをトレーニングする

通常は、プロジェクトを作成した後、スキーマをビルドし、発話にラベルを付ける必要があります。このクイックスタートでは、準備が完了したプロジェクトが既にインポートされており、スキーマはビルドされ、発話にはラベルが付けられています。

モデルをトレーニングするには、トレーニングジョブを開始する必要があります。成功したトレーニングジョブの出力は、トレーニング済みのモデルです。

Language Studio 内からモデルのトレーニングを開始するには:

左側のメニューから [モデルのトレーニング] を選択します。
上部のメニューから [Start a training job] (トレーニングジョブの開始) を選択します。
[新しいモデルのトレーニング] を選択し、テキストボックスに新しいモデル名を入力します。それ以外の場合、既存のモデルを新しいデータでトレーニングされたモデルに置き換えるには、[既存のモデルを上書きする](Overwrite an existing model) を選択し、既存のモデルを選択します。トレーニング済みモデルを上書きすると、元に戻すことはできません。ただし、新しいモデルをデプロイするまで、デプロイされているモデルには影響しません。
トレーニングモードを選択します。 [標準トレーニング] を選択すると、高速でトレーニングできますが、これを使用できるのは英語に限られます。または、[高度なトレーニング] を選択できます。これは、他の言語や多言語プロジェクトでもサポートされていますが、トレーニング時間が長くなります。トレーニングモードの詳細を参照してください。
[データ分割] 方法を選択します。 [トレーニング用データからテスト用セットを自動分割] を選択できます。その場合、システムにより、指定した割合に従って、発話がトレーニング用セットとテスト用セットに分割されます。または、[トレーニング用データとテスト用データの手動分割を使用] を選択することもできます。このオプションは、発話にラベルを付ける際に発話をテスト用セットに追加した場合にのみ有効になります。
[トレーニング] ボタンを選択します。
リストからトレーニングジョブ ID を選択します。ウィンドウが表示され、そのジョブのトレーニングの進行状況、ジョブの状態、その他の詳細を確認できます。
注意
- 正常に完了したトレーニングジョブでのみ、モデルが生成されます。
- トレーニングは、発話数に応じて、数分から数時間かかる場合があります。
- 一度に実行できるトレーニングジョブは 1 つだけです。実行中のジョブが完了しない限り、同じプロジェクト内で他のトレーニングジョブを開始することはできません。
- モデルのトレーニングに使用される機械学習は定期的に更新されます。以前の構成バージョンでトレーニングするには、[トレーニングジョブの開始] ページから [変更するには、ここを選択してください] を選択し、以前のバージョンを選択します。

モデルをデプロイする

通常はモデルをトレーニングした後、その評価の詳細を確認します。このクイックスタートでは、モデルをデプロイして Language Studio で試せるようにするところまで行いますが、予測 API を呼び出すこともできます。

Language Studio 内からモデルのデプロイを開始するには、次の手順を行います。

左側のメニューから [Deploying a model](モデルのデプロイ) を選びます。
[デプロイの追加] を選択して、[デプロイの追加] ウィザードを開始します。
[新しいデプロイ名を作成する] を選択して新しいデプロイを作成し、下のドロップダウンからトレーニング済みのモデルを割り当てます。それ以外の場合は、[Overwrite an existing deployment name] (既存のデプロイ名を上書きする) を選択して、既存のデプロイで使用されているモデルを効果的に置き換えることができます。

注意

既存のデプロイを上書きしても、Prediction API の呼び出しを変更する必要はありませんが、その結果は、新しく割り当てたモデルに基づくものになります。
[モデル] ドロップダウンからトレーニング済みのモデルを選択します。
[デプロイ] を選択して、デプロイジョブを開始します。
デプロイが成功すると、その横に有効期限が表示されます。デプロイの有効期限は、デプロイされたモデルを予測に使用できなくなるときで、通常、トレーニング構成の有効期限が切れる 12 か月後に発生します。

次のセクションで、このプロジェクト名とデプロイ名を使用します。

マイクから意図を認識する

以下の手順に従って新しいコンソールアプリケーションを作成し、Speech SDK をインストールします。

新しいプロジェクトを作成するコマンドプロンプトを開き、.NET CLI を使用してコンソールアプリケーションを作成します。 Program.cs ファイルは、プロジェクトディレクトリに作成する必要があります。
```
dotnet new console
```
.NET CLI を使用して、新しいプロジェクトに Speech SDK をインストールします。
```
dotnet add package Microsoft.CognitiveServices.Speech
```

Program.cs の内容を以下のコードに置き換えます。

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?");
                }
            }
        }
    }
}

Program.cs で、cluProjectName と cluDeploymentName 変数をプロジェクトとデプロイの名前に設定します。 CLU プロジェクトとデプロイを作成する方法については、「会話言語理解プロジェクトを作成する」を参照してください。
音声認識言語を変更するには、en-US を別のen-USに置き換えます。たとえば、スペイン語 (スペイン) の場合は、es-ES を作成します。言語を指定しない場合、既定の言語は en-US です。話される可能性のある複数の言語の 1 つを識別する方法の詳細については、言語の識別に関するページを参照してください。

新しいコンソールアプリケーションを実行して、マイクからの音声認識を開始します。

dotnet run

重要

上記の説明に従って、LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY､SPEECH_REGION 環境変数を設定してください。これらの変数を設定しない場合、サンプルはエラーメッセージが表示されて失敗します。

指示されたらマイクに向って話します。話すことがテキストとして出力される必要があります。

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

LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult プロパティを使用した CLU の JSON 応答のサポートは、Speech SDK バージョン 1.26 で追加されました。

意図は可能性の高いものから低いものの順に返されます。 topIntent が HomeAutomation.TurnOn で、信頼度スコアが 0.97712576 (97.71%) である JSON 出力の書式設定されたバージョンを次に示します。 2 番目に可能性の高い意図は信頼度スコアが 0.8985081 (89.85%) のHomeAutomation.TurnOff である可能性があります。

{
  "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"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

解説

クイックスタートを完了したので、次にいくつか追加の考慮事項を示します。

この例では、RecognizeOnceAsync 操作を使用して、最大 30 秒間、または無音が検出されるまでの発話を文字起こししています。多言語での会話を含め、より長いオーディオの継続的認識については、「音声を認識する方法」を参照してください。
オーディオファイルから音声を認識するには、FromDefaultMicrophoneInput の代わりに FromWavFileInput を使用します。
```
using var audioConfig = AudioConfig.FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
```
MP4 などの圧縮されたオーディオファイルの場合は、GStreamer をインストールして、PullAudioInputStream または PushAudioInputStream を使います。詳しくは、「圧縮された入力オーディオを使用する方法」をご覧ください。

リソースをクリーンアップする

Azure portal または Azure コマンドラインインターフェイス (CLI) を使用して、作成した Language および Speech リソースを削除できます。

リファレンスドキュメントパッケージ (NuGet)GitHub のその他のサンプル

このクイックスタートでは、Speech および Language サービスを使用して、マイクでキャプチャされたオーディオデータから意図を認識します。具体的には、Speech サービスを使用して音声を認識し、会話言語理解 (CLU) モデルを使用して意図を識別します。

重要

会話言語理解 (CLU) は、Speech SDK バージョン 1.25 以降の C# と C++ で使用できます。

前提条件

Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
Azure portal で言語リソースを作成します。
Language リソースキーとエンドポイントを取得します。言語リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択して、キーを表示および管理します。 Azure AI サービスリソースの詳細については、「リソースのキーを取得する」を参照してください。
Azure portal で音声リソースを作成します。
Speech リソースキーとリージョンを取得します。音声リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択して、キーを表示および管理します。 Azure AI サービスリソースの詳細については、「リソースのキーを取得する」を参照してください。

環境をセットアップする

Speech SDK は NuGet パッケージとして提供されていて、.NET Standard 2.0 が実装されています。 Azure Cognitive Service for Speech SDK は、このガイドで後でインストールしますが、まず、これ以上要件がないか SDK のインストールガイドを確認してください。

環境変数の設定

この例では、LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY、SPEECH_REGION という名前の環境変数が必要です。

Azure AI サービスリソースにアクセスするには、アプリケーションを認証する必要があります。運用環境では、資格情報を安全に保存してアクセスできる方法を使用してください。たとえば、 Speech リソースのキーを取得した後、アプリケーションを実行しているローカルコンピューター上の新しい環境変数に書き込みます。

ヒント

キーは、コードに直接含めないようにし、公開しないでください。 Azure Key Vault などのその他の認証オプションについては、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

環境変数を設定するには、コンソールウィンドウを開き、オペレーティングシステムと開発環境の指示に従います。

LANGUAGE_KEY 環境変数を設定するには、your-language-key をリソースのキーの 1 つに置き換えます。
LANGUAGE_ENDPOINT 環境変数を設定するには、your-language-endpoint をリソースのリージョンの 1 つに置き換えます。
SPEECH_KEY 環境変数を設定するには、your-speech-key をリソースのキーの 1 つに置き換えます。
SPEECH_REGION 環境変数を設定するには、your-speech-region をリソースのリージョンの 1 つに置き換えます。

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

Note

現在実行中のコンソール内の環境変数にのみアクセスする必要がある場合は、環境変数を setx の代わりに set に設定できます。

実行中のプログラムのうち、環境変数の読み取りを必要とするプログラム (コンソールウィンドウを含む) については、環境変数を追加した後で再起動が必要となる場合があります。たとえば、Visual Studio をエディターとして使用している場合、サンプルを実行する前に Visual Studio を再起動します。

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

環境変数を追加した後、変更を有効にするには、コンソールウィンドウから source ~/.bashrc を実行します。

Bash

.bash_profile を編集し、環境変数を追加します。

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

環境変数を追加した後、変更を有効にするには、コンソールウィンドウから source ~/.bash_profile を実行します。

Xcode

iOS と macOS の開発では、Xcode で環境変数を設定します。たとえば、次の手順に従って、Xcode 13.4.1 で環境変数を設定します。

[Product]、[Scheme]、[スキームの編集] の順に選択する
[引数] を [実行] (デバッグ実行) ページで選択する
[環境変数] で、プラス記号 (+) を選択して、新しい環境変数を追加します。
[名前] に SPEECH_KEY を入力し、[値] に Azure Cognitive Service for Speech リソースキーを入力します。

手順を繰り返して、他の必要な環境変数を設定します。

その他の構成オプションについては、Xcode のドキュメントを参照してください。

会話言語理解プロジェクトを作成する

言語リソースを作成したら、Language Studio で会話言語理解プロジェクトを作成します。プロジェクトは、データに基づいてカスタム ML モデルを構築するための作業領域です。ご自分のプロジェクトにアクセスできるのは、本人と、使用されている言語リソースへのアクセス権を持つ方のみです。

Language Studio にアクセスし、Azure アカウントでサインインします。

会話言語理解プロジェクトを作成する

このクイックスタートでは、このサンプルのホームオートメーションプロジェクトをダウンロードしてインポートできます。このプロジェクトでは、電灯のオンとオフの切り替えなど、ユーザー入力から目的のコマンドを予測できます。

Language Studio で、[Understand questions and conversational language](質問と会話言語を理解する) セクションで、[会話言語理解] を選びます。
これにより、[会話言語理解プロジェクト] ページが表示されます。 [新しいプロジェクトの作成] ボタンの横で、[インポート] を選択します。

$Language Studio の [Conversations project]$会話プロジェクト$ ページのスクリーンショット。$
表示されたウィンドウで、インポートする JSON ファイルをアップロードします。ファイルがサポートされている JSON 形式に従っていることを確認します。

アップロードが完了すると、[Schema definition] (スキーマ定義) ページに移動します。このクイックスタートでは、スキーマが既にビルドされており、発話には既に意図とエンティティのラベルが付けられています。

モデルをトレーニングする

通常は、プロジェクトを作成した後、スキーマをビルドし、発話にラベルを付ける必要があります。このクイックスタートでは、準備が完了したプロジェクトが既にインポートされており、スキーマはビルドされ、発話にはラベルが付けられています。

モデルをトレーニングするには、トレーニングジョブを開始する必要があります。成功したトレーニングジョブの出力は、トレーニング済みのモデルです。

Language Studio 内からモデルのトレーニングを開始するには:

左側のメニューから [モデルのトレーニング] を選択します。
上部のメニューから [Start a training job] (トレーニングジョブの開始) を選択します。
[新しいモデルのトレーニング] を選択し、テキストボックスに新しいモデル名を入力します。それ以外の場合、既存のモデルを新しいデータでトレーニングされたモデルに置き換えるには、[既存のモデルを上書きする](Overwrite an existing model) を選択し、既存のモデルを選択します。トレーニング済みモデルを上書きすると、元に戻すことはできません。ただし、新しいモデルをデプロイするまで、デプロイされているモデルには影響しません。
トレーニングモードを選択します。 [標準トレーニング] を選択すると、高速でトレーニングできますが、これを使用できるのは英語に限られます。または、[高度なトレーニング] を選択できます。これは、他の言語や多言語プロジェクトでもサポートされていますが、トレーニング時間が長くなります。トレーニングモードの詳細を参照してください。
[データ分割] 方法を選択します。 [トレーニング用データからテスト用セットを自動分割] を選択できます。その場合、システムにより、指定した割合に従って、発話がトレーニング用セットとテスト用セットに分割されます。または、[トレーニング用データとテスト用データの手動分割を使用] を選択することもできます。このオプションは、発話にラベルを付ける際に発話をテスト用セットに追加した場合にのみ有効になります。
[トレーニング] ボタンを選択します。
リストからトレーニングジョブ ID を選択します。ウィンドウが表示され、そのジョブのトレーニングの進行状況、ジョブの状態、その他の詳細を確認できます。
注意
- 正常に完了したトレーニングジョブでのみ、モデルが生成されます。
- トレーニングは、発話数に応じて、数分から数時間かかる場合があります。
- 一度に実行できるトレーニングジョブは 1 つだけです。実行中のジョブが完了しない限り、同じプロジェクト内で他のトレーニングジョブを開始することはできません。
- モデルのトレーニングに使用される機械学習は定期的に更新されます。以前の構成バージョンでトレーニングするには、[トレーニングジョブの開始] ページから [変更するには、ここを選択してください] を選択し、以前のバージョンを選択します。

モデルをデプロイする

通常はモデルをトレーニングした後、その評価の詳細を確認します。このクイックスタートでは、モデルをデプロイして Language Studio で試せるようにするところまで行いますが、予測 API を呼び出すこともできます。

Language Studio 内からモデルのデプロイを開始するには、次の手順を行います。

左側のメニューから [Deploying a model](モデルのデプロイ) を選びます。
[デプロイの追加] を選択して、[デプロイの追加] ウィザードを開始します。
[新しいデプロイ名を作成する] を選択して新しいデプロイを作成し、下のドロップダウンからトレーニング済みのモデルを割り当てます。それ以外の場合は、[Overwrite an existing deployment name] (既存のデプロイ名を上書きする) を選択して、既存のデプロイで使用されているモデルを効果的に置き換えることができます。

注意

既存のデプロイを上書きしても、Prediction API の呼び出しを変更する必要はありませんが、その結果は、新しく割り当てたモデルに基づくものになります。
[モデル] ドロップダウンからトレーニング済みのモデルを選択します。
[デプロイ] を選択して、デプロイジョブを開始します。
デプロイが成功すると、その横に有効期限が表示されます。デプロイの有効期限は、デプロイされたモデルを予測に使用できなくなるときで、通常、トレーニング構成の有効期限が切れる 12 か月後に発生します。

次のセクションで、このプロジェクト名とデプロイ名を使用します。

マイクから意図を認識する

以下の手順に従って新しいコンソールアプリケーションを作成し、Speech SDK をインストールします。

Visual Studio Community 2022 で、SpeechRecognition という新しい C++ コンソールプロジェクトを作成します。
NuGet パッケージマネージャーを使用して、新しいプロジェクトに Speech SDK をインストールします。
```
Install-Package Microsoft.CognitiveServices.Speech
```

SpeechRecognition.cpp の内容を次のコードに置き換えます。

#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
}

SpeechRecognition.cpp で、cluProjectName と cluDeploymentName 変数をプロジェクトとデプロイの名前に設定します。 CLU プロジェクトとデプロイを作成する方法については、「会話言語理解プロジェクトを作成する」を参照してください。
音声認識言語を変更するには、en-US を別のen-USに置き換えます。たとえば、スペイン語 (スペイン) の場合は、es-ES を作成します。言語を指定しない場合、既定の言語は en-US です。話される可能性のある複数の言語の 1 つを識別する方法の詳細については、言語の識別に関するページを参照してください。

新しいコンソールアプリケーションをビルドして実行し、マイクからの音声認識を開始します。

重要

上記の説明に従って、LANGUAGE_KEY、LANGUAGE_ENDPOINT、SPEECH_KEY､SPEECH_REGION 環境変数を設定してください。これらの変数を設定しない場合、サンプルはエラーメッセージが表示されて失敗します。

指示されたらマイクに向って話します。話すことがテキストとして出力される必要があります。

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

LanguageUnderstandingServiceResponse_JsonResult プロパティを使用した CLU の JSON 応答のサポートは、Speech SDK バージョン 1.26 で追加されました。

意図は可能性の高いものから低いものの順に返されます。 topIntent が HomeAutomation.TurnOn で、信頼度スコアが 0.97712576 (97.71%) である JSON 出力の書式設定されたバージョンを次に示します。 2 番目に可能性の高い意図は信頼度スコアが 0.8985081 (89.85%) のHomeAutomation.TurnOff である可能性があります。

{
  "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"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

解説

クイックスタートを完了したので、次にいくつか追加の考慮事項を示します。

この例では、RecognizeOnceAsync 操作を使用して、最大 30 秒間、または無音が検出されるまでの発話を文字起こししています。多言語での会話を含め、より長いオーディオの継続的認識については、「音声を認識する方法」を参照してください。
オーディオファイルから音声を認識するには、FromDefaultMicrophoneInput の代わりに FromWavFileInput を使用します。
```
auto audioInput = AudioConfig::FromWavFileInput("YourAudioFile.wav");
```
MP4 などの圧縮されたオーディオファイルの場合は、GStreamer をインストールして、PullAudioInputStream または PushAudioInputStream を使います。詳しくは、「圧縮された入力オーディオを使用する方法」をご覧ください。

リソースをクリーンアップする

Azure portal または Azure コマンドラインインターフェイス (CLI) を使用して、作成した Language および Speech リソースを削除できます。

リファレンスドキュメント | GitHub のその他のサンプル

Speech SDK for Java では、会話言語理解 (CLU) による意図認識はサポートされていません。別のプログラミング言語を選択するか、この記事の冒頭でリンクされている、Java のリファレンスとサンプルを使用してください。

クイックスタート: 会話言語理解を使用して意図を認識する

前提条件

環境をセットアップする

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Bash

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会話言語理解プロジェクトを作成する

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解説

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