[chatgpt+Azure]unity AI二次元小女友之使用微软Azure服务实现RestfulApi-＞语音识别+语音合成

1.简述

        如题所述，这个小项目是在unity引擎端，使用了chatgpt+微软azure的一个AI二次元女友对话的项目，实现原理也比较简单，即在unity端实现AI二次元女友的交互界面，接入chatgpt-3.5-turbo的api接口，借助chatgpt的自然语言生成能力，作为这个项目的聊天引擎。聊天功能也比较简单，通过接入微软Azure的语音识别api，在unity客户端接入麦克风采集说话的声音，调用语音识别api返回识别的文本，再通过拼接prompt，调用chatgpt接口，得到回复信息文本之后，再调用azure的语音合成接口，得到音频，最后播放出来，关联live2d模型的口型同步，这样基本上就实现了我希望的效果。这个项目我已经在Gitee开源有一段时间了，本来也有计划要写一些相关文档的，一直没有时间，这次就抽时间把项目里涉及到的Azure语音服务部分的代码整理成文档，也方面想学习这个小伙伴一个参考。

2.微软Azure

        微软 Azure是微软基于云计算的操作系统，是微软“软件和服务”技术的名称。Windows Azure的主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。 说这么多，其实Azure就是微软提供给开发者各种云服务，其中就包括了AI相关的服务，比如语音服务。

Azure地址传送门：

云计算服务 | Microsoft Azure

        关于Azure服务的使用，需要首先申请一个Azure的账号，申请账号成功之后，就可以申请使用Azure的各种服务了。Azure提供了不少免费的服务，对于白嫖党来说简直就是福利。但是这里有一点需要说明了，就是申请Azure账号的时候，需要填写一个visa或万事达的信用卡账号，如果没有的话，就申请不了账号了，这个可能会是一个门槛。注册成功之后，微软会给你的账号赠送200美元的体验金，这个有效期有一年的时间，也算是一个相当好的福利了，就是信用卡的问题，必须解决，这里算是一个经验提示吧。

        在申请语音服务的订阅过程，第一个月可以申请试用的订阅，有效期是一个月的时间，可以免费提供50万字的语音合成额度，基本上自己用完全无压力。到第二个月就需要更新订阅了，更新完订阅，语音服务依然可以选择免费的F0订阅，享受50万字每月的额度。

3.Azure语音合成的代码实现

        在Azure语音的代码实现方面，微软官方实际上提供有sdk，其中也有适用unity的插件包可用，插件的传送门如下：

安装语音 SDK - Azure Cognitive Services | Microsoft Learn

        不过本文所介绍的代码实现并不是使用上述插件的代码实现，主要是因为之前我用这个sdk发现发布到webgl就不可用了，只能windows使用，这个有点坑，所以就查阅了Azure的官方文档，找到了restful api的实现方式，所以就实现了调用restful api实现语音识别和语音合成的代码，在这边文章做一下记录和分享，下面，分享一下具体的代码实现。

3.1.Azure语音识别

        实现语音识别这部分功能，首先在unity端是有获取麦克风声音的接口，可以直接获取电脑接入的麦克风，采集声音信息的功能的，所以只需要关注如何使用restful api调用Azure语音识别api的方法就可以了。

        Azure语音识别的api地址：

        https://{region}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1?language=zh-CN

        这里面，region的值就是你在Azure语音服务里订阅的地区码，比如我订阅的是东亚地区的，所以这个地区码就是“eastasia”。

public string subscriptionKey = string.Empty;//服务令牌
public string serviceRegion = string.Empty;//地区码
public string language = string.Empty;//语言 

 /// 

    /// 识别语音
    /// 
    /// 
    /// 
    /// 
    private IEnumerator SendAudioData(byte[] audioData, Action _callback)
    {
        // Construct the request URL
        string url = "https://" + serviceRegion + ".stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/" +
            mode + "/cognitiveservices/v1?language=" + language;

        // Create the request object
        UnityWebRequest request = UnityWebRequest.Post(url, "application/octet-stream");
        request.SetRequestHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
        request.SetRequestHeader("Content-Type", "audio/wav; codec=audio/pcm; samplerate=44100");

        // Attach the audio data to the request
        request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(audioData);
        request.uploadHandler.contentType = "application/octet-stream";

        // Send the request and wait for the response
        yield return request.SendWebRequest();

        // Check for errors
        if (request.result != UnityWebRequest.Result.Success)
        {
            Debug.LogError("Speech recognition request failed: " + request.error);
            yield break;
        }

        // Parse the response JSON and extract the recognition result
        string json = request.downloadHandler.text;
        SpeechRecognitionResult result = JsonUtility.FromJson(json);
        string recognizedText = result.DisplayText;

        // Display the recognized text in the console
        Debug.Log("Recognized text: " + recognizedText);
        _callback(recognizedText);
    }

用到的工具类：

[System.Serializable]
public class SpeechRecognitionResult
{
    public string RecognitionStatus;
    public string DisplayText;
}

using UnityEngine;
using System.IO;

public static class WavUtility
{
    /// 

    /// Converts an AudioClip to a byte array containing a WAV file.
    /// 
    public static byte[] FromAudioClip(AudioClip clip)
    {
        // Create a new WAV file
        MemoryStream stream = new MemoryStream();
        BinaryWriter writer = new BinaryWriter(stream);

        // Write the WAV header
        writer.Write(new char[4] { 'R', 'I', 'F', 'F' });
        writer.Write(36 + clip.samples * 2);
        writer.Write(new char[4] { 'W', 'A', 'V', 'E' });
        writer.Write(new char[4] { 'f', 'm', 't', ' ' });
        writer.Write(16);
        writer.Write((ushort)1);
        writer.Write((ushort)clip.channels);
        writer.Write(clip.frequency);
        writer.Write(clip.frequency * clip.channels * 2);
        writer.Write((ushort)(clip.channels * 2));
        writer.Write((ushort)16);
        writer.Write(new char[4] { 'd', 'a', 't', 'a' });
        writer.Write(clip.samples * 2);

        // Write the audio data
        float[] samples = new float[clip.samples];
        clip.GetData(samples, 0);
        int intMax = 32767; // max value for a 16-bit signed integer
        for (int i = 0; i < clip.samples; i++)
        {
            writer.Write((short)(samples[i] * intMax));
        }

        // Clean up
        writer.Close();
        byte[] wavBytes = stream.ToArray();
        stream.Close();
        return wavBytes;
    }
}

3.2.Azure语音合成

        Azure语音合成部分的功能，需要将合成的文本，POST到Azure语音合成的restful api服务即可实现语音的合成功能，代码示例如下：

public string subscriptionKey = string.Empty;//服务令牌
public string serviceRegion = string.Empty;//地区码
public string language = string.Empty;//语言 

    /// 

    /// 朗读的角色
    /// 
    [Header("朗读声音设置")]
    public string voiceName = "zh-CN-XiaomoNeural";
    /// 

    /// 情绪
    /// 
    [Header("朗读的情绪设置" +
        "")]
    public string style = "chat";//chat  cheerful  angry  excited  sad

/// 

    /// restful api语音合成
    /// 
    /// 
    /// 
    /// 
    private IEnumerator GetVoice(string _msg, Action _callback)
    {
        string textToSpeechEndpoint = string.Format("https://{0}.tts.speech.microsoft.com/cognitiveservices/v1", serviceRegion);
        //发送报文
        string textToSpeechRequestBody = GenerateTextToSpeech(language, voiceName, style, 2, _msg);

        using (UnityWebRequest speechRequest = new UnityWebRequest(textToSpeechEndpoint,"POST"))
        {
            byte[] data = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(textToSpeechRequestBody);
            speechRequest.uploadHandler = (UploadHandler)new UploadHandlerRaw(data);
            speechRequest.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerAudioClip(speechRequest.uri, AudioType.MPEG);

            speechRequest.SetRequestHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
            speechRequest.SetRequestHeader("X-Microsoft-OutputFormat", "audio-16khz-32kbitrate-mono-mp3");
            speechRequest.SetRequestHeader("Content-Type", "application/ssml+xml");

            yield return speechRequest.SendWebRequest();

            if (speechRequest.responseCode == 200)
            {
                AudioClip audioClip = DownloadHandlerAudioClip.GetContent(speechRequest);
                _callback(audioClip);
            }
            else
            {
                Debug.LogError("语音合成失败: " + speechRequest.error);
            }
        }
    }

        语音合成设置参数中，涉及到朗读的声音，具体的声音编码可已到Azure的官方文档查阅，有详细的介绍，这里需要注意，有些声音的选择需要同步修改语言编码，这个根据官方文档来就可以了。官方文档地址：

Text to speech overview - Speech service - Azure Cognitive Services | Microsoft Learn

4.结束语

        本文介绍了一下微软Azure语音服务的restful api的使用代码示例。我在自己的开源项目AI二次元小姐姐聊天机器人里使用到了相关的技术，只停留在应用方面。当然在服务调用方法方面，官方也提供有多个不同语言的代码示例以及SDK，大家可以根据自己的实际需求选择技术方案。

        上述的代码示例并不是完整可以直接执行的代码，我只是将我的项目代码中，涉及到微软语音服务的关键部分提取出来了，源码还有部分unity客户端的代码逻辑，所以上面的代码实现仅供有编码基础的朋友参考，不要直接丢到自己的项目里使用。

        对我这个项目感兴趣的朋友，可以上我的B站号查看，我也做有详细的教程，相关源码可以在的哔哩哔哩主站找到相关视频，在视频介绍以及评论区获取。

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