Установка и запуск контейнеров речевых службInstall and run Speech Service containers

Речевые контейнеры позволяют клиентам создавать одну архитектуру приложения для распознавания речи, оптимизированную для использования преимуществ как надежных облачных возможностей, так и пограничных локализации.Speech containers enable customers to build one speech application architecture that is optimized to take advantage of both robust cloud capabilities and edge locality.

Два речевых контейнера — преобразование речи в текст и преобразование текста в речь.The two speech containers are speech-to-text and text-to-speech.

ФункцияFunction КомпонентыFeatures ПоследнийLatest
Преобразование речи в текстSpeech-to-text
  • Расшифровывает непрерывных речевых или пакетных звуковых записей в режиме реального времени в текст с промежуточными результатами.Transcribes continuous real-time speech or batch audio recordings into text with intermediate results.
  • 1.1.31.1.3
    Преобразование текста в речьText-to-Speech
  • Преобразует текст в естественно звучащую речь.Converts text to natural-sounding speech. с обычным текстовым входом или с языком разметки речи (SSML).with plain text input or Speech Synthesis Markup Language (SSML).
  • 1.1.01.1.0

    Если у вас еще нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись Azure, прежде чем начинать работу.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

    предварительные требованияPrerequisites

    Перед использованием речевых контейнеров необходимо выполнить следующие предварительные требования:You must meet the following prerequisites before using Speech containers:

    Обязательное значениеRequired ЦельPurpose
    Модуль DockerDocker Engine На главном компьютере должен быть установлен модуль Docker.You need the Docker Engine installed on a host computer. Docker предоставляет пакеты, которые настраивают среду Docker в ОС macOS, Windows и Linux.Docker provides packages that configure the Docker environment on macOS, Windows, and Linux. Ознакомьтесь с общими сведениями о Docker и контейнерах.For a primer on Docker and container basics, see the Docker overview.

    Docker нужно настроить таким образом, чтобы контейнеры могли подключать и отправлять данные о выставлении счетов в Azure.Docker must be configured to allow the containers to connect with and send billing data to Azure.

    В ОС Windows для Docker нужно также настроить поддержку контейнеров Linux.On Windows, Docker must also be configured to support Linux containers.

    Опыт работы с DockerFamiliarity with Docker Требуется базовое представление о понятиях Docker, включая реестры, репозитории, контейнеры и образы контейнеров, а также знание основных команд docker.You should have a basic understanding of Docker concepts, like registries, repositories, containers, and container images, as well as knowledge of basic docker commands.
    Речевой ресурсSpeech resource Для использования контейнеров необходимо следующее:In order to use these containers, you must have:

    Ресурс речи Azure для получения связанного ключа API и URI конечной точки.An Azure Speech resource to get the associated API key and endpoint URI. Оба значения доступны на страницах "Обзор речи " и "ключи" портал Azure.Both values are available on the Azure portal's Speech Overview and Keys pages. Они необходимы для запуска контейнера.They are both required to start the container.

    {API_KEY} : Один из двух доступных ключей ресурсов на странице " ключи "{API_KEY}: One of the two available resource keys on the Keys page

    {ENDPOINT_URI} : Конечная точка, указанная на странице обзора{ENDPOINT_URI}: The endpoint as provided on the Overview page

    Запрос доступа к реестру контейнеровRequest access to the container registry

    Сначала необходимо завершить и отправить форму запроса Cognitive Services речевых контейнеров , чтобы запросить доступ к контейнеру.You must first complete and submit the Cognitive Services Speech Containers Request form to request access to the container.

    В форме нужно указать сведения о себе, компании и пользовательском сценарии, для которого будет использоваться контейнер.The form requests information about you, your company, and the user scenario for which you'll use the container. После отправки формы команда Azure Cognitive Services просматривает ее и проверяет, соответствуете ли вы критериям доступа к частному реестру контейнеров.After you've submitted the form, the Azure Cognitive Services team reviews it to ensure that you meet the criteria for access to the private container registry.

    Важно!

    В форме необходимо указать электронный адрес, связанный с учетной записью Майкрософт или учетной записью Azure Active Directory (Azure AD).You must use an email address that's associated with either a Microsoft Account (MSA) or Azure Active Directory (Azure AD) account in the form.

    Если ваш запрос будет одобрен, вы получите по электронной почте инструкции по получению учетных данных и доступа к частному реестру контейнеров.If your request is approved, you'll receive an email with instructions that describe how to obtain your credentials and access the private container registry.

    Аутентификация частного реестра контейнеров с помощью интерфейса командной строки DockerUse the Docker CLI to authenticate the private container registry

    Выполнить аутентификацию с частным реестром контейнеров для контейнеров Cognitive Services можно несколькими способами, но мы рекомендуем использовать командную строку Docker CLI.You can authenticate with the private container registry for Cognitive Services Containers in any of several ways, but the recommended method from the command line is to use the Docker CLI.

    Используйте команду docker login, как показано в приведенном ниже примере, чтобы войти в частный реестр контейнеров Cognitive Services containerpreview.azurecr.io.Use the docker login command, as shown in the following example, to log in to containerpreview.azurecr.io, the private container registry for Cognitive Services Containers. Замените <username> на имя пользователя, а <password>  — на пароль из учетных данных, предоставленных командой Azure Cognitive Services.Replace <username> with the user name and <password> with the password that's provided in the credentials you received from the Azure Cognitive Services team.

    docker login containerpreview.azurecr.io -u <username> -p <password>
    

    Если вы сохранили свои учетные данные в текстовом файле, содержимое этого текстового файла можно сцепить с помощью команды cat в команду docker login, как показано в приведенном ниже примере.If you've secured your credentials in a text file, you can concatenate the contents of that text file, by using the cat command, to the docker login command, as shown in the following example. Замените <passwordFile> на путь и имя текстового файла, который содержит пароль, а <username>  — на имя пользователя из предоставленных учетных данных.Replace <passwordFile> with the path and name of the text file that contains the password and <username> with the user name that's provided in your credentials.

    cat <passwordFile> | docker login containerpreview.azurecr.io -u <username> --password-stdin
    

    Главный компьютерThe host computer

    Узел — это 64-разрядный компьютер, на котором выполняется контейнер Docker.The host is a x64-based computer that runs the Docker container. Это может быть компьютер в локальной среде или служба размещения Docker в Azure, включая следующие решения:It can be a computer on your premises or a Docker hosting service in Azure, such as:

    Поддержка расширенного векторного расширенияAdvanced Vector Extension support

    Главным является компьютер, на котором выполняется контейнер Docker.The host is the computer that runs the docker container. Узел должен поддерживать Расширенные векторные расширения (AVX2).The host must support Advanced Vector Extensions (AVX2). Эту поддержку можно проверить на узлах Linux с помощью следующей команды:You can check this support on Linux hosts with the following command:

    grep -q avx2 /proc/cpuinfo && echo AVX2 supported || echo No AVX2 support detected
    

    Требования к контейнеру и рекомендацииContainer requirements and recommendations

    В следующей таблице описаны минимальные и Рекомендуемые ядра ЦП и память, выделяемые для каждого контейнера речи.The following table describes the minimum and recommended CPU cores and memory to allocate for each Speech container.

    КонтейнерContainer МинимумMinimum РекомендуетсяRecommended
    Озвучивание-службы-преобразование речи в текстcognitive-services-speech-to-text 2 ядра2 core
    2 ГБ памяти2-GB memory
    4 ядра4 core
    4 ГБ памяти4-GB memory
    Распознавание-услуги-преобразование текста в речьcognitive-services-text-to-speech 1 ядро, 0,5 ГБ памяти1 core, 0.5-GB memory 2 ядра, 1 ГБ памяти2 core, 1-GB memory
    • Частота каждого ядра должна быть минимум 2,6 ГГц.Each core must be at least 2.6 gigahertz (GHz) or faster.

    Ядро и память соответствуют параметрам --cpus и --memory, которые используются как часть команды docker run.Core and memory correspond to the --cpus and --memory settings, which are used as part of the docker run command.

    Примечание. Минимальное и рекомендуемое значение основано на ограничениях DOCKER, а не на ресурсах компьютера размещения.Note; The minimum and recommended are based off of Docker limits, not the host machine resources. Например, контейнеры преобразования речи в текст отображают части модели больших языков, и рекомендуется , чтобы весь файл поместился в память, что является дополнительным 4-6 ГБ.For example, speech-to-text containers memory map portions of a large language model, and it is recommended that the entire file fits in memory, which is an additional 4-6 GB. Кроме того, первый запуск любого контейнера может занять больше времени, так как модели разбиваются на страницы в памяти.Also, the first run of either container may take longer, since models are being paged into memory.

    Получение образа контейнера с помощью docker pullGet the container image with docker pull

    Доступны образы контейнеров для речи.Container images for Speech are available.

    КонтейнерContainer РепозиторийRepository
    Озвучивание-службы-преобразование речи в текстcognitive-services-speech-to-text containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text:latest
    Распознавание-услуги-преобразование текста в речьcognitive-services-text-to-speech containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-text-to-speech:latest

    Совет

    Используйте команду docker images, чтобы получить список скачанных образов контейнеров.You can use the docker images command to list your downloaded container images. Например, следующая команда возвращает таблицу со списком идентификаторов, репозиториев и тегов для каждого скачанного образа контейнера:For example, the following command lists the ID, repository, and tag of each downloaded container image, formatted as a table:

    docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
    
    IMAGE ID         REPOSITORY                TAG
    <image-id>       <repository-path/name>    <tag-name>
    

    Языковой стандарт языка находится в теге контейнераLanguage locale is in container tag

    Тег извлекает языковой стандарт и jessarus голосовое значение en-us. latestThe latest tag pulls the en-us locale and jessarus voice.

    Преобразование речи в языки текстаSpeech to text locales

    Все теги, кроме latest , имеют следующий формат, <culture> где указывает на языковой стандарт.All tags, except for latest are in the following format, where the <culture> indicates the locale container:

    <major>.<minor>.<patch>-<platform>-<culture>-<prerelease>
    

    Следующий тег является примером формата:The following tag is an example of the format:

    1.1.3-amd64-en-us-preview
    

    В следующей таблице перечислены поддерживаемые языковые стандарты для преобразования речи в текст в 1.1.3 версии контейнера.The following table lists the supported locales for speech-to-text in the 1.1.3 version of the container:

    Языковой стандартLanguage locale TagsTags
    КитайскийChinese zh-cn
    АнглийскийEnglish en-us
    en-gb
    en-au
    en-in
    ФранцузскийFrench fr-ca
    fr-fr
    НемецкийGerman de-de
    ИтальянскийItalian it-it
    ЯпонскийJapanese ja-jp
    КорейскийKorean ko-kr
    ПортугальскийPortuguese pt-br
    ИспанскийSpanish es-es
    es-mx

    Языки перевода текста в речьText to speech locales

    Все теги, кроме latest , имеют следующий формат, <culture> где <voice> указывает языковой стандарт, а указывает голоса контейнера:All tags, except for latest are in the following format, where the <culture> indicates the locale and the <voice> indicates the voice of the container:

    <major>.<minor>.<patch>-<platform>-<culture>-<voice>-<prerelease>
    

    Следующий тег является примером формата:The following tag is an example of the format:

    1.1.0-amd64-en-us-jessarus-preview
    

    В следующей таблице перечислены поддерживаемые языковые стандарты для преобразования текста в речь в 1.1.0 версии контейнера.The following table lists the supported locales for text-to-speech in the 1.1.0 version of the container:

    Языковой стандартLanguage locale TagsTags Поддерживаемые голосаSupported voices
    КитайскийChinese zh-cn хуихуирусhuihuirus
    кангканг — Apollokangkang-apollo
    яойао — Apolloyaoyao-apollo
    АнглийскийEnglish en-au касеринеcatherine
    хайлэйрусhayleyrus
    АнглийскийEnglish en-gb Георгия-Apollogeorge-apollo
    хазелрусhazelrus
    Ирина-Apollosusan-apollo
    АнглийскийEnglish en-in Хира — Apolloheera-apollo
    прийарусpriyarus
    Рави — Apolloravi-apollo
    АнглийскийEnglish en-us жессарусjessarus
    бенжаминрусbenjaminrus
    jessa24krusjessa24krus
    зирарусzirarus
    guy24krusguy24krus
    ФранцузскийFrench fr-ca Кэролайнcaroline
    хармониерусharmonierus
    ФранцузскийFrench fr-fr хортенсерусhortenserus
    Юлия — Apollojulie-apollo
    Пол-Apollopaul-apollo
    НемецкийGerman de-de хеддаhedda
    хеддарусheddarus
    Стефан — Apollostefan-apollo
    ИтальянскийItalian it-it Косимо — Apollocosimo-apollo
    луЦиарусluciarus
    ЯпонскийJapanese ja-jp айуми — Apolloayumi-apollo
    харукарусharukarus
    Ичиро — Apolloichiro-apollo
    КорейскийKorean ko-kr хеамирусheamirus
    ПортугальскийPortuguese pt-br Даниэль — Apollodaniel-apollo
    хелоисарусheloisarus
    ИспанскийSpanish es-es еленарусelenarus
    Мария-Apollolaura-apollo
    Пабло — Apollopablo-apollo
    ИспанскийSpanish es-mx хилдарусhildarus
    Павел — Apolloraul-apollo

    Извлечение DOCKER для контейнеров распознавания речиDocker pull for the speech containers

    Преобразование речи в текстSpeech-to-text

    docker pull containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text:latest
    

    Преобразование текста в речьText-to-speech

    docker pull containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-text-to-speech:latest
    

    Использование контейнераHow to use the container

    После размещения контейнера на главном компьютере воспользуйтесь следующей процедурой для работы с ним.Once the container is on the host computer, use the following process to work with the container.

    1. Запустите контейнер с необходимыми настройками выставления счетов.Run the container, with the required billing settings. Доступны дополнительные примеры команды docker run.More examples of the docker run command are available.
    2. Запрос конечной точки прогнозирования контейнера.Query the container's prediction endpoint.

    Запуск контейнера с помощью команды docker runRun the container with docker run

    Воспользуйтесь командой docker run для запуска любого из трех контейнеров.Use the docker run command to run any of the three containers. В команде используются следующие параметры:The command uses the following parameters:

    В течение предварительной версиипараметры выставления счетов должны быть допустимыми для запуска контейнера, но плата за использование не взимается.During the preview, the billing settings must be valid to start the container, but you aren't billed for usage.

    МестозаполнительPlaceholder ЗначениеValue
    {API_KEY}{API_KEY} Этот ключ используется для запуска контейнера и доступен на странице портал Azure голосовых ключей.This key is used to start the container, and is available on the Azure portal's Speech Keys page.
    {ENDPOINT_URI}{ENDPOINT_URI} Значение URI конечной точки выставления счетов доступно на странице обзора речи портал Azure.The billing endpoint URI value is available on the Azure portal's Speech Overview page.

    В следующем примере команды docker run замените имена параметров собственными значениями.Replace these parameters with your own values in the following example docker run command.

    Преобразование текста в речьText-to-speech

    docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 2g --cpus 1 \
    containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-text-to-speech \
    Eula=accept \
    Billing={ENDPOINT_URI} \
    ApiKey={API_KEY}
    

    Преобразование речи в текстSpeech-to-text

    docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 2g --cpus 2 \
    containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text \
    Eula=accept \
    Billing={ENDPOINT_URI} \
    ApiKey={API_KEY}
    

    Эта команда:This command:

    • Запускает контейнер речи из образа контейнера.Runs a Speech container from the container image
    • Выделяет 2 ядра ЦП и 2 гигабайта (ГБ) памяти.Allocates 2 CPU cores and 2 gigabytes (GB) of memory
    • предоставляет TCP-порт 5000 и выделяет псевдотелетайп для контейнера;Exposes TCP port 5000 and allocates a pseudo-TTY for the container
    • автоматически удаляет контейнер после завершения его работы.Automatically removes the container after it exits. Образ контейнера остается доступным на главном компьютере.The container image is still available on the host computer.

    Важно!

    Для запуска контейнера необходимо указать параметры Eula, Billing и ApiKey. В противном случае контейнер не запустится.The Eula, Billing, and ApiKey options must be specified to run the container; otherwise, the container won't start. Дополнительные сведения см. в разделе о выставлении счетов.For more information, see Billing.

    Запрос конечной точки прогнозирования контейнераQuery the container's prediction endpoint

    КонтейнерContainer Конечная точкаEndpoint
    Преобразование речи в текстSpeech-to-text ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1
    Преобразование текста в речьText-to-speech http://localhost:5000/speech/synthesize/cognitiveservices/v1

    Преобразование речи в текстSpeech-to-text

    Контейнер предоставляет интерфейсы API конечной точки запроса на основе WebSocket, доступ к которым осуществляется через пакет SDK для распознавания речи.The container provides websocket-based query endpoint APIs, that are accessed through the Speech SDK.

    По умолчанию в пакете SDK для речевых функций используются службы речевого перевода.By default, the Speech SDK uses online speech services. Чтобы использовать контейнер, вам необходимо изменить метод инициализации.To use the container, you need to change the initialization method. Ознакомьтесь с указанными ниже примерами.See the examples below.

    Для C#For C#

    Смените этот вызов инициализации облака Azure:Change from using this Azure-cloud initialization call:

    var config = SpeechConfig.FromSubscription("YourSubscriptionKey", "YourServiceRegion");
    

    на этот вызов с использованием конечной точки контейнера:to this call using the container endpoint:

    var config = SpeechConfig.FromEndpoint(
        new Uri("ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1"),
        "YourSubscriptionKey");
    

    Для PythonFor Python

    Смените этот вызов инициализации облака Azure:Change from using this Azure-cloud initialization call

    speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
        subscription=speech_key, region=service_region)
    

    на этот вызов с использованием конечной точки контейнера:to this call using the container endpoint:

    speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
        subscription=speech_key, endpoint="ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1")
    

    Преобразование текста в речьText-to-speech

    Контейнер предоставляет интерфейсы API конечной точки RESTFUL, которые можно найти здесь , а примеры можно найти здесь.The container provides REST endpoint APIs that can be found here and samples can be found here.

    Проверка состояния контейнераValidate that a container is running

    Проверить это можно несколькими способами.There are several ways to validate that the container is running.

    ЗапросRequest НазначениеPurpose
    http://localhost:5000/ Контейнер предоставляет домашнюю страницу.The container provides a home page.
    http://localhost:5000/status Запрашивается с помощью GET для проверки того, что контейнер работает, без отправки запроса к конечной точке.Requested with GET, to validate that the container is running without causing an endpoint query. Этот запрос может использоваться для проб активности и готовности Kubernetes.This request can be used for Kubernetes liveness and readiness probes.
    http://localhost:5000/swagger Контейнер предоставляет полный набор документации для конечных точек, а также функцию Try it now.The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it now feature. Эта функция позволяет ввести параметры в веб-форму HTML и создать запрос без необходимости писать код.With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code. После возвращения результатов запроса предоставляется пример команды CURL с примером требуемого формата HTTP-заголовков и текста.After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.

    Домашняя страница контейнера

    Остановка контейнераStop the container

    Чтобы завершить работу контейнера, в среде командной строки, где выполняется контейнер, выберите Ctrl + C.To shut down the container, in the command-line environment where the container is running, select Ctrl+C.

    Устранение неполадокTroubleshooting

    При запуске контейнер использует stdout и stderr для вывода информации, полезной при устранении неполадок, которые случаются при запуске или выполнении контейнера.When you run the container, the container uses stdout and stderr to output information that is helpful to troubleshoot issues that happen while starting or running the container.

    Выставление счетовBilling

    Контейнеры распознавания речи отправляют сведения о выставлении счетов в Azure с помощью речевого ресурса в учетной записи Azure.The Speech containers send billing information to Azure, using a Speech resource on your Azure account.

    Запросы к контейнеру оплачиваются согласно ценовой категории ресурсов Azure, используемой для <ApiKey>.Queries to the container are billed at the pricing tier of the Azure resource that's used for the <ApiKey>.

    Контейнеры Azure Cognitive Services не лицензируются для запуска без подключения к конечной точке выставления счетов для отслеживания использования.Azure Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to the billing endpoint for metering. Вам необходимо разрешить контейнерам непрерывную передачу данных для выставления счетов в конечную точку выставления счетов.You must enable the containers to communicate billing information with the billing endpoint at all times. Контейнеры Cognitive Services не отправляют в корпорацию Майкрософт данные клиента, например анализируемые изображения или тексты.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

    Подключение к AzureConnect to Azure

    Для запуска контейнера необходимо указать значения аргументов, касающихся выставления счетов.The container needs the billing argument values to run. Эти значения обеспечивают подключение контейнера к конечной точке выставления счетов.These values allow the container to connect to the billing endpoint. Отчеты об использовании контейнера примерно каждые 10—15 минут.The container reports usage about every 10 to 15 minutes. Если контейнер не подключится к Azure в течение допустимого периода времени, контейнер будет продолжать работать, но не будет обслуживать запросы, пока не будет восстановлена конечная точка выставления счетов.If the container doesn't connect to Azure within the allowed time window, the container continues to run but doesn't serve queries until the billing endpoint is restored. Попытки подключения выполняются 10 раз на протяжении одинакового интервала времени (10–15 минут).The connection is attempted 10 times at the same time interval of 10 to 15 minutes. Если контейнеру не удается подключиться к конечной точке выставления счетов за 10 попыток, его выполнение останавливается.If it can't connect to the billing endpoint within the 10 tries, the container stops running.

    Аргументы для выставления счетовBilling arguments

    Чтобы запустить контейнер с помощью команды docker run, необходимо указать все три приведенных ниже параметра с допустимыми значениями:For the docker run command to start the container, all three of the following options must be specified with valid values:

    ПараметрOption ОписаниеDescription
    ApiKey Ключ API ресурса Cognitive Services, используемый для отслеживания информации о выставлении счетов.The API key of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
    Этому параметру следует присвоить значение ключа API для подготовленного ресурса, который можно получить в Billing.The value of this option must be set to an API key for the provisioned resource that's specified in Billing.
    Billing Конечная точка ресурса Cognitive Services, используемая для отслеживания информации о выставлении счетов.The endpoint of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
    Этому параметру следует присвоить URI конечной точки подготовленного ресурса Azure.The value of this option must be set to the endpoint URI of a provisioned Azure resource.
    Eula Указывает, что вы приняли условия лицензии для контейнера.Indicates that you accepted the license for the container.
    Для этого параметра следует задать значение accept.The value of this option must be set to accept.

    Дополнительные сведения об этих параметрах см. в статье Настройка контейнеров.For more information about these options, see Configure containers.

    Записи блогаBlog posts

    Примеры для разработчиковDeveloper samples

    Примеры для разработчиков доступны в нашем репозитории GitHub.Developer samples are available at our GitHub repository.

    Просмотреть вебинарView webinar

    Присоединяйтесь к вебинару, чтобы узнать:Join the webinar to learn about:

    • как развернуть Cognitive Services на любом компьютере с помощью Docker;How to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
    • как развернуть Cognitive Services в AKS.How to deploy Cognitive Services to AKS

    СводкаSummary

    В этой статье вы узнали основные понятия и рабочий процесс по скачиванию, установке и запуску речевых контейнеров.In this article, you learned concepts and workflow for downloading, installing, and running Speech containers. В разделе "Сводка" сделайте следующее.In summary:

    • Речь предоставляет два контейнера Linux для DOCKER, инкапсулирующий речь в тексте и тексте в речь.Speech provides two Linux containers for Docker, encapsulating speech to text and text to speech.
    • Образы контейнеров скачиваются из частного реестра контейнеров в Azure.Container images are downloaded from the private container registry in Azure.
    • Образы контейнеров выполняются в Docker.Container images run in Docker.
    • Вы можете использовать REST API или пакет SDK для вызова операций в контейнерах речи, указав универсальный код ресурса (URI) узла контейнера.You can use either the REST API or SDK to call operations in Speech containers by specifying the host URI of the container.
    • При создании экземпляра контейнера необходимо указать сведения о выставлении счетов.You're required to provide billing information when instantiating a container.

    Важно!

    Контейнеры Cognitive Services не лицензируются для запуска без подключения к Azure для отслеживания использования.Cognitive Services containers are not licensed to run without being connected to Azure for metering. Клиенты должны разрешить контейнерам непрерывную передачу данных для выставления счетов в службу контроля потребления.Customers need to enable the containers to communicate billing information with the metering service at all times. Контейнеры Cognitive Services не отправляют в корпорацию Майкрософт данные клиента (например, анализируемые изображения или тексты).Cognitive Services containers do not send customer data (e.g., the image or text that is being analyzed) to Microsoft.

    Следующие шагиNext steps