npm 包 ember-cli-microsoft-speech-shim 使用教程

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在前端开发中,语音识别和语音合成越来越普遍。Microsoft Azure提供了一个极为优秀的语音服务,而ember-cli-microsoft-speech-shim是一个非常方便易用的npm包,可以帮助我们轻松地在EmberJS项目中使用Microsoft Azure的语音服务。

在本文中,我们将详细介绍如何使用 ember-cli-microsoft-speech-shim。

安装

首先,我们需要确保我们的项目中已经安装了Ember CLI。然后,我们可以使用以下命令安装 ember-cli-microsoft-speech-shim:

请注意,我们将该包安装为开发依赖,因为它只在开发环境中使用。

配置

在我们可以使用该包之前,我们需要对其进行一些配置。

首先,我们需要在Microsoft Azure中创建语音服务。我们可以访问Azure门户,在其中创建一个语音服务,或者使用Azure命令行工具CLI:

我们需要确保在创建语音服务时启用了“语音服务终结点”并记录“密钥”和“终结点”。

接下来,我们需要在我们的Ember应用程序中添加两个环境变量:“MS_COGNITIVE_SPEECH_API_KEY”和“MS_COGNITIVE_SPEECH_ENDPOINT”。我们可以使用.env文件或在CI/CD系统中进行配置。例如:

请注意,<YOUR_API_KEY><YOUR_ENDPOINT>需要替换为我们在创建语音服务时记录的实际值。

使用

现在,我们已经完成了配置,我们可以在我们的Ember应用程序中使用ember-cli-microsoft-speech-shim了。

首先,我们需要导入SpeechRecognizer和SpeechSynthesizer:

然后,我们可以在需要的地方创建一个SpeechRecognizer实例:

我们可以使用recognize方法进行语音识别:

该方法返回一个Promise,当语音服务返回结果时,该Promise将解析为一个对象,该对象包含语音识别结果的文本。

我们还可以使用SpeechSynthesizer实例进行语音合成:

此方法将使用语音服务合成并播放文本“Hello, World!”的语音。

完整示例

完整示例,包括上述所有代码和配置,如下所示:

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总结

在本教程中,我们学习了如何安装、配置和使用ember-cli-microsoft-speech-shim。我们还看到了如何使用SpeechRecognizer进行语音识别以及如何使用SpeechSynthesizer进行语音合成。这对于任何希望在EmberJS项目中使用Microsoft Azure的语音服务的开发人员都非常重要。

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