Azure AI Speech를 활용한 Talking Clock 애플리케이션 개발 가이드

핵심 기술

이 문서는 Azure AI Speech 서비스의 Speech-to-Text (음성 인식) 및 Text-to-Speech (음성 합성) API를 활용하여 C# 기반의 Talking Clock 애플리케이션을 구축하는 실질적인 가이드입니다. Azure 리소스 프로비저닝부터 SDK 설정, 음성 입출력 구현까지 상세한 과정을 제공합니다.

기술적 세부사항

• Azure AI Speech 서비스 프로비저닝: Azure 포털에서 Speech Service 리소스를 생성하고 필요한 API 키 및 엔드포인트 정보를 확보하는 방법 설명.
• 프로젝트 설정: GitHub에서 샘플 코드 클론, 필요한 NuGet 패키지 (Azure.Identity, Azure.AI.Projects, Microsoft.CognitiveServices.Speech) 설치 및 appsettings.json 설정.
• 음성 인식 구현: SpeechRecognizer를 사용하여 WAV 파일로부터 음성을 텍스트로 변환하는 TranscribeCommand 함수 구현.
  • AudioConfig.FromWavFileInput을 이용한 오디오 파일 입력 설정.
  • RecognizeOnceAsync를 사용한 음성 입력 처리 및 결과 로깅.
• 음성 합성 구현: SpeechSynthesizer를 사용하여 텍스트를 음성 파일 (output.wav)로 저장하는 TellTime 함수 구현.
  • SpeechConfig.SpeechSynthesisVoiceName으로 음성 스타일 지정 (예: en-GB-RyanNeural).
  • AudioConfig.FromWavFileOutput을 이용한 WAV 파일 출력 설정.
  • SpeakTextAsync를 사용한 음성 생성 및 출력 확인.
• 문제 해결: 초기 빌드 오류 발생 시, 누락된 어셈블리 참조 문제 해결을 위한 네임스페이스 주석 처리 방안 제시.

개발 임팩트

이 가이드를 통해 개발자는 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하여 음성 인터페이스 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 실제 사용 사례인 Talking Clock 구현을 통해 음성 인식 및 합성 기술의 작동 원리를 이해하고, 이를 다양한 서비스 및 제품에 적용할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 내에서 특정 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, 해당 글은 DEV Community에 게시되어 개발자들의 실질적인 기술 공유 및 학습에 기여합니다.