使用 Azure AI 服务的引入客户端

引入客户端是 Microsoft 在 GitHub 上发布的工具,可帮助你使用无代码方法将呼叫中心听录解决方案快速部署到 Azure。

提示

可以使用工具和生产中生成的解决方案来处理大量音频。

引入客户端使用 Azure AI 语言Azure AI 语音Azure 存储Azure Functions

引入客户端入门

运行引入客户端需要 Azure 帐户和多服务 Azure AI 服务资源。

引入客户端功能

引入客户端的工作方式是以无服务器方式将专用 Azure 存储帐户连接到自定义 Azure Functions 来将听录请求传递给服务。 听录的音频文件位于专用的 Azure 存储容器中。

重要

定价取决于操作模式(批处理和实时),以及所选的 Azure Function SKU。 默认情况下,该工具会创建一个高级 Azure Function SKU 来处理大量音频。 有关详细信息,请访问定价页面。

该工具在内部使用语音和语言服务,并遵循最佳做法来处理纵向扩展、重试和故障转移。 下面的示意图展示了相关资源和连接。

显示引入客户端体系结构的示意图。

引入客户端使用以下语音服务功能:

  • 批量语音转文本:异步听录大量音频文件(包括说话人分割聚类在内),通常用于呼叫后分析场景。 分割聚类是在单声道音频数据中识别和分离说话人的过程。

下面是引入客户端使用的一些语言服务功能:

除了 Azure AI 服务,以下 Azure 产品也用于完成解决方案:

  • Azure 存储:用于存储电话数据和批量听录 API 返回的听录内容。 此存储帐户应使用通知,特别是添加新文件时。 这些通知用于触发听录过程。
  • Azure Functions:用于为每个录制内容创建共享访问签名 (SAS) URI,以及触发启动听录的 HTTP POST 请求。 此外,可使用 Azure Functions 创建通过批量听录 API 检索和删除听录内容的请求。

工具自定义

该工具可为客户快速显示结果。 可以将该工具自定义为你首选的 SKU 和设置。 可以在 Azure 门户中编辑 SKU,GitHub 上提供相关代码

注意

建议在同一专用资源组中创建资源,以更轻松地了解和跟踪成本。

后续步骤