Kontejnery pro identifikaci jazyka pomocí Dockeru
Kontejner identifikace jazyka řeči rozpozná jazyk mluvený ve zvukových souborech. Můžete získat zvukové záznamy v reálném čase nebo dávkové zvukové nahrávky s průběžnými výsledky. V tomto článku se dozvíte, jak stáhnout, nainstalovat a spustit kontejner identifikace jazyka.
Poznámka:
Kontejner pro identifikaci jazyka Speech je k dispozici ve verzi Public Preview. Kontejnery ve verzi Preview jsou stále ve vývoji a nesplňují požadavky microsoftu na stabilitu a podporu.
Další informace o požadavcích, ověření, že je kontejner spuštěný, běží více kontejnerů na stejném hostiteli a spuštěné odpojené kontejnery, najdete v tématu Instalace a spouštění kontejnerů Služby Speech pomocí Dockeru.
Tip
Pokud chcete získat nejužitečnější výsledky, použijte kontejner identifikace jazyka speech s převodem řeči na text nebo vlastní kontejnery řeči na text .
Image kontejneru
Image kontejneru identifikace jazyka Speech pro všechny podporované verze a národní prostředí najdete v syndikátu Microsoft Container Registry (MCR). Nachází se v úložišti azure-cognitive-services/speechservices/ a má název language-detection.
Plně kvalifikovaný název image kontejneru je . mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/speechservices/language-detection Připojte konkrétní verzi nebo připojte :latest , abyste získali nejnovější verzi.
| Verze | Cesta |
|---|---|
| Nejpozdější | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/speechservices/language-detection:latest |
| 1.16.0 | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/speechservices/language-detection:1.16.0-amd64-preview |
Všechny značky, s výjimkou latest, jsou v následujícím formátu a rozlišují malá a velká písmena:
<major>.<minor>.<patch>-<platform>-<prerelease>
Značky jsou také k dispozici ve formátu JSON pro usnadnění. Tělo obsahuje cestu ke kontejneru a seznam značek. Značky nejsou seřazené podle verze, ale "latest" jsou vždy zahrnuty na konci seznamu, jak je znázorněno v tomto fragmentu kódu:
{
"name": "azure-cognitive-services/speechservices/language-detection",
"tags": [
"1.1.0-amd64-preview",
"1.11.0-amd64-preview",
"1.12.0-amd64-preview",
"1.13.0-amd64-preview",
"1.14.0-amd64-preview",
"1.15.0-amd64-preview",
"1.16.0-amd64-preview",
"1.3.0-amd64-preview",
"1.5.0-amd64-preview",
"1.6.1-amd64-preview",
"1.7.0-amd64-preview",
"1.8.0-amd64-preview",
"latest"
]
}
Získání image kontejneru pomocí docker pull
Potřebujete požadavky, včetně požadovaného hardwaru. Podívejte se také na doporučené přidělení prostředků pro každý kontejner služby Speech.
Pomocí příkazu docker pull stáhněte image kontejneru ze služby Microsoft Container Registry:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/speechservices/language-detection:latest
Spuštění kontejneru pomocí dockeru run
Ke spuštění kontejneru použijte příkaz docker run.
Následující tabulka představuje různé docker run parametry a jejich odpovídající popisy:
| Parametr | Popis |
|---|---|
{ENDPOINT_URI} |
Koncový bod se vyžaduje pro měření a fakturaci. Další informace najdete v tématu Fakturační argumenty. |
{API_KEY} |
Vyžaduje se klíč rozhraní API. Další informace najdete v tématu Fakturační argumenty. |
Při spuštění kontejneru identifikace jazyka Speech nakonfigurujte port, paměť a procesor podle požadavků a doporučení pro identifikaci jazyka.
Tady je ukázkový docker run příkaz se zástupnými hodnotami. Musíte zadat ENDPOINT_URI hodnoty a API_KEY hodnoty:
docker run --rm -it -p 5000:5003 --memory 1g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/speechservices/language-detection \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Tento příkaz:
- Spustí kontejner identifikace jazyka Speech z image kontejneru.
- Přidělí 1 jádro procesoru a 1 GB paměti.
- Zpřístupní port TCP 5000 a přidělí pro kontejner pseudo-TTY.
- Po ukončení kontejneru se automaticky odebere. Image kontejneru je stále dostupná na hostitelském počítači.
Další informace o kontejnerech služby Speech najdete v docker run tématu Instalace a spouštění kontejnerů služby Speech pomocí Dockeru.
Spuštění s kontejnerem převodu řeči na text
Pokud chcete spustit kontejner identifikace jazyka s převodem řeči na textový kontejner, můžete použít tuto image Dockeru. Po spuštění obou kontejnerů použijte tento docker run příkaz ke spuštění speech-to-text-with-languagedetection-client:
docker run --rm -v ${HOME}:/root -ti antsu/on-prem-client:latest ./speech-to-text-with-languagedetection-client ./audio/LanguageDetection_en-us.wav --host localhost --lport 5003 --sport 5000
Zvýšení počtu souběžných volání může ovlivnit spolehlivost a latenci. Pro identifikaci jazyka doporučujeme maximálně čtyři souběžná volání pomocí 1 procesoru s 1 GB paměti. Pro hostitele s 2 procesory a 2 GB paměti doporučujeme maximálně šest souběžných volání.
Použití kontejneru
Kontejnery služby Speech poskytují rozhraní API koncových bodů dotazů založených na websocketu, ke kterým se přistupuje prostřednictvím sady Speech SDK a rozhraní příkazového řádku služby Speech. Sada Speech SDK a Rozhraní příkazového řádku služby Speech ve výchozím nastavení používají veřejnou službu Speech. Pokud chcete kontejner použít, musíte změnit inicializační metodu.
Důležité
Pokud používáte službu Speech s kontejnery, nezapomeňte použít ověřování hostitele. Pokud nakonfigurujete klíč a oblast, požadavky budou chodit do veřejné služby Speech. Výsledky ze služby Speech nemusí být to, co očekáváte. Požadavky z odpojených kontejnerů selžou.
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
var config = SpeechConfig.FromSubscription(...);
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
var config = SpeechConfig.FromHost(
new Uri("http://localhost:5000"));
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
auto speechConfig = SpeechConfig::FromSubscription(...);
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
auto speechConfig = SpeechConfig::FromHost("http://localhost:5000");
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
speechConfig, err := speech.NewSpeechConfigFromSubscription(...)
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
speechConfig, err := speech.NewSpeechConfigFromHost("http://localhost:5000")
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
SpeechConfig speechConfig = SpeechConfig.fromSubscription(...);
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
SpeechConfig speechConfig = SpeechConfig.fromHost("http://localhost:5000");
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
const speechConfig = sdk.SpeechConfig.fromSubscription(...);
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
const speechConfig = sdk.SpeechConfig.fromHost("http://localhost:5000");
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
SPXSpeechConfiguration *speechConfig = [[SPXSpeechConfiguration alloc] initWithSubscription:...];
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
SPXSpeechConfiguration *speechConfig = [[SPXSpeechConfiguration alloc] initWithHost:"http://localhost:5000"];
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
let speechConfig = SPXSpeechConfiguration(subscription: "", region: "");
Tuto konfiguraci použijte u hostitele kontejneru:
let speechConfig = SPXSpeechConfiguration(host: "http://localhost:5000");
Místo použití této konfigurace inicializace cloudu Azure:
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
subscription=speech_key, region=service_region)
Tuto konfiguraci použijte s koncovým bodem kontejneru:
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
host="http://localhost:5000")
Pokud používáte Rozhraní příkazového řádku služby Speech v kontejneru, uveďte tuto --host http://localhost:5000/ možnost. Musíte také zadat --key none , abyste zajistili, že se rozhraní příkazového řádku nebude pokoušet k ověřování použít klíč služby Speech. Informace o tom, jak nakonfigurovat rozhraní příkazového řádku služby Speech, najdete v tématu Začínáme s Azure AI Speech CLI.
Zkuste identifikaci jazyka pomocí ověřování hostitele místo klíče a oblasti. Při spuštění ID jazyka v kontejneru použijte SourceLanguageRecognizer objekt místo SpeechRecognizer nebo TranslationRecognizer.
Další kroky
- Přehled kontejnerů služby Speech
- Kontrola konfigurace kontejnerů pro nastavení konfigurace
- Použití dalších kontejnerů Azure AI