Détecter l'intent d'un flux d'entrée audio

Cette page explique comment insérer les données d'un flux audio dans une requête de détection d'intent à l'aide de l'API. Dialogflow traite le contenu audio et le convertit en texte avant d'essayer d'établir une correspondance d'intent. Cette conversion est appelée entrée audio, reconnaissance vocale ou speech-to-text (STT).

Avant de commencer

Cette fonctionnalité n'est disponible que lorsque l'API est utilisée pour les interactions de l'utilisateur final. Si vous utilisez une intégration, vous pouvez ignorer ce guide.

Avant de lire ce guide, procédez comme suit :

  1. Consultez la section Principes de base de Dialogflow.
  2. Effectuez la procédure de configuration.

Créer un agent

Si vous n'avez pas encore créé d'agent, créez-en un maintenant:

  1. Accédez à la console Dialogflow ES.
  2. Si nécessaire, connectez-vous à la console Dialogflow. Consultez la section Présentation de la console Dialogflow pour plus d'informations.
  3. Cliquez sur Créer un agent dans le menu de la barre latérale de gauche. (Si vous avez déjà d'autres agents, cliquez sur le nom de l'un d'eux, faites défiler vers le bas, puis cliquez sur Créer un agent.)
  4. Saisissez le nom de l'agent, la langue par défaut et le fuseau horaire par défaut.
  5. Si vous avez déjà créé un projet, saisissez son nom. Si vous souhaitez autoriser la console Dialogflow à créer le projet, sélectionnez Créer un projet Google.
  6. Cliquez sur le bouton Create (Créer).

Importer le fichier d'exemple dans l'agent

Dans la mesure où les étapes de ce guide sont fondées sur certaines hypothèses concernant votre agent, vous devez importer un agent préparé pour ce guide. Lors de l'importation, ces étapes utilisent l'option de restauration qui écrase l'ensemble des paramètres, des intents et des entités de l'agent.

Pour importer le fichier, procédez comme suit :

  1. Téléchargez le fichier room-booking-agent.zip.
  2. Accédez à la console Dialogflow ES.
  3. Sélectionnez votre agent.
  4. Cliquez sur le bouton des paramètres à côté du nom de l'agent.
  5. Sélectionnez l'onglet Export and Import (Exporter et importer).
  6. Sélectionnez Restaurer à partir d'un fichier ZIP, puis suivez les instructions pour restaurer le fichier ZIP que vous avez téléchargé.

Principes de base du streaming

La méthode streamingDetectIntent du type Session renvoie un objet de streaming gRPC bidirectionnel. Les méthodes disponibles pour cet objet varient en fonction de la langue. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de votre bibliothèque cliente.

L'objet de streaming permet d'envoyer et de recevoir des données simultanément. Grâce à cet objet, votre client peut diffuser du contenu audio dans Dialogflow tout en restant à l'écoute d'une réponse StreamingDetectIntentResponse.

La méthode streamingDetectIntent comporte un paramètre query_input.audio_config.single_utterance qui affecte la reconnaissance vocale :

  • S'il est défini sur false (valeur par défaut), la reconnaissance vocale ne s'arrête que lorsque le client ferme le flux.
  • S'il est défini sur true, Dialogflow ne détecte qu'un seul énoncé dans l'entrée audio. Lorsque Dialogflow détecte une pause ou un arrêt de la voix dans l'entrée audio, il arrête la reconnaissance vocale et envoie à votre client une réponse StreamingDetectIntentResponse associée au résultat de reconnaissance END_OF_SINGLE_UTTERANCE. Tout contenu audio envoyé dans le même flux après la réception de cet élément END_OF_SINGLE_UTTERANCE est ignoré par Dialogflow.

Dans le cadre du streaming bidirectionnel, un client peut fermer partiellement un objet de flux pour signaler au serveur qu'il n'enverra plus de données. Par exemple, dans Java et Go, cette méthode est appelée closeSend. Il est important de fermer partiellement un flux (sans l'annuler complètement) dans les situations suivantes :

  • Votre client a fini d'envoyer des données.
  • Votre client est configuré avec le paramètre single_utterance défini sur "true", et il reçoit une réponse StreamingDetectIntentResponse associée au résultat de reconnaissance END_OF_SINGLE_UTTERANCE.

Après avoir fermé un flux, votre client doit au besoin lancer une nouvelle requête intégrant un nouveau flux.

Détecter un intent en streaming

Les exemples qui suivent font appel à la méthode streamingDetectIntent du type Session pour diffuser du contenu audio.

Go

func DetectIntentStream(projectID, sessionID, audioFile, languageCode string) (string, error) {
	ctx := context.Background()

	sessionClient, err := dialogflow.NewSessionsClient(ctx)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	defer sessionClient.Close()

	if projectID == "" || sessionID == "" {
		return "", errors.New(fmt.Sprintf("Received empty project (%s) or session (%s)", projectID, sessionID))
	}

	sessionPath := fmt.Sprintf("projects/%s/agent/sessions/%s", projectID, sessionID)

	// In this example, we hard code the encoding and sample rate for simplicity.
	audioConfig := dialogflowpb.InputAudioConfig{AudioEncoding: dialogflowpb.AudioEncoding_AUDIO_ENCODING_LINEAR_16, SampleRateHertz: 16000, LanguageCode: languageCode}

	queryAudioInput := dialogflowpb.QueryInput_AudioConfig{AudioConfig: &audioConfig}

	queryInput := dialogflowpb.QueryInput{Input: &queryAudioInput}

	streamer, err := sessionClient.StreamingDetectIntent(ctx)
	if err != nil {
		return "", err
	}

	f, err := os.Open(audioFile)
	if err != nil {
		return "", err
	}

	defer f.Close()

	go func() {
		audioBytes := make([]byte, 1024)

		request := dialogflowpb.StreamingDetectIntentRequest{Session: sessionPath, QueryInput: &queryInput}
		err = streamer.Send(&request)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		for {
			_, err := f.Read(audioBytes)
			if err == io.EOF {
				streamer.CloseSend()
				break
			}
			if err != nil {
				log.Fatal(err)
			}

			request = dialogflowpb.StreamingDetectIntentRequest{InputAudio: audioBytes}
			err = streamer.Send(&request)
			if err != nil {
				log.Fatal(err)
			}
		}
	}()

	var queryResult *dialogflowpb.QueryResult

	for {
		response, err := streamer.Recv()
		if err == io.EOF {
			break
		}
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		recognitionResult := response.GetRecognitionResult()
		transcript := recognitionResult.GetTranscript()
		log.Printf("Recognition transcript: %s\n", transcript)

		queryResult = response.GetQueryResult()
	}

	fulfillmentText := queryResult.GetFulfillmentText()
	return fulfillmentText, nil
}

Java


import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.api.gax.rpc.BidiStream;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.AudioEncoding;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.InputAudioConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.StreamingDetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.StreamingDetectIntentResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;

class DetectIntentStream {

  // DialogFlow API Detect Intent sample with audio files processes as an audio stream.
  static void detectIntentStream(String projectId, String audioFilePath, String sessionId)
      throws IOException, ApiException {
    // String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    // String audioFilePath = "path_to_your_audio_file";
    // Using the same `sessionId` between requests allows continuation of the conversation.
    // String sessionId = "Identifier of the DetectIntent session";

    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);

      // Instructs the speech recognizer how to process the audio content.
      // Note: hard coding audioEncoding and sampleRateHertz for simplicity.
      // Audio encoding of the audio content sent in the query request.
      InputAudioConfig inputAudioConfig =
          InputAudioConfig.newBuilder()
              .setAudioEncoding(AudioEncoding.AUDIO_ENCODING_LINEAR_16)
              .setLanguageCode("en-US") // languageCode = "en-US"
              .setSampleRateHertz(16000) // sampleRateHertz = 16000
              .build();

      // Build the query with the InputAudioConfig
      QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setAudioConfig(inputAudioConfig).build();

      // Create the Bidirectional stream
      BidiStream<StreamingDetectIntentRequest, StreamingDetectIntentResponse> bidiStream =
          sessionsClient.streamingDetectIntentCallable().call();

      // The first request must **only** contain the audio configuration:
      bidiStream.send(
          StreamingDetectIntentRequest.newBuilder()
              .setSession(session.toString())
              .setQueryInput(queryInput)
              .build());

      try (FileInputStream audioStream = new FileInputStream(audioFilePath)) {
        // Subsequent requests must **only** contain the audio data.
        // Following messages: audio chunks. We just read the file in fixed-size chunks. In reality
        // you would split the user input by time.
        byte[] buffer = new byte[4096];
        int bytes;
        while ((bytes = audioStream.read(buffer)) != -1) {
          bidiStream.send(
              StreamingDetectIntentRequest.newBuilder()
                  .setInputAudio(ByteString.copyFrom(buffer, 0, bytes))
                  .build());
        }
      }

      // Tell the service you are done sending data
      bidiStream.closeSend();

      for (StreamingDetectIntentResponse response : bidiStream) {
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();
        System.out.println("====================");
        System.out.format("Intent Display Name: %s\n", queryResult.getIntent().getDisplayName());
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
      }
    }
  }
}

Node.js

const fs = require('fs');
const util = require('util');
const {Transform, pipeline} = require('stream');
const {struct} = require('pb-util');

const pump = util.promisify(pipeline);
// Imports the Dialogflow library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow');

// Instantiates a session client
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

// The path to the local file on which to perform speech recognition, e.g.
// /path/to/audio.raw const filename = '/path/to/audio.raw';

// The encoding of the audio file, e.g. 'AUDIO_ENCODING_LINEAR_16'
// const encoding = 'AUDIO_ENCODING_LINEAR_16';

// The sample rate of the audio file in hertz, e.g. 16000
// const sampleRateHertz = 16000;

// The BCP-47 language code to use, e.g. 'en-US'
// const languageCode = 'en-US';
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

const initialStreamRequest = {
  session: sessionPath,
  queryInput: {
    audioConfig: {
      audioEncoding: encoding,
      sampleRateHertz: sampleRateHertz,
      languageCode: languageCode,
    },
  },
};

// Create a stream for the streaming request.
const detectStream = sessionClient
  .streamingDetectIntent()
  .on('error', console.error)
  .on('data', data => {
    if (data.recognitionResult) {
      console.log(
        `Intermediate transcript: ${data.recognitionResult.transcript}`
      );
    } else {
      console.log('Detected intent:');

      const result = data.queryResult;
      // Instantiates a context client
      const contextClient = new dialogflow.ContextsClient();

      console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
      console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
      if (result.intent) {
        console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
      } else {
        console.log('  No intent matched.');
      }
      const parameters = JSON.stringify(struct.decode(result.parameters));
      console.log(`  Parameters: ${parameters}`);
      if (result.outputContexts && result.outputContexts.length) {
        console.log('  Output contexts:');
        result.outputContexts.forEach(context => {
          const contextId =
            contextClient.matchContextFromProjectAgentSessionContextName(
              context.name
            );
          const contextParameters = JSON.stringify(
            struct.decode(context.parameters)
          );
          console.log(`    ${contextId}`);
          console.log(`      lifespan: ${context.lifespanCount}`);
          console.log(`      parameters: ${contextParameters}`);
        });
      }
    }
  });

// Write the initial stream request to config for audio input.
detectStream.write(initialStreamRequest);

// Stream an audio file from disk to the Conversation API, e.g.
// "./resources/audio.raw"
await pump(
  fs.createReadStream(filename),
  // Format the audio stream into the request format.
  new Transform({
    objectMode: true,
    transform: (obj, _, next) => {
      next(null, {inputAudio: obj});
    },
  }),
  detectStream
);

Python

def detect_intent_stream(project_id, session_id, audio_file_path, language_code):
    """Returns the result of detect intent with streaming audio as input.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    # Note: hard coding audio_encoding and sample_rate_hertz for simplicity.
    audio_encoding = dialogflow.AudioEncoding.AUDIO_ENCODING_LINEAR_16
    sample_rate_hertz = 16000

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    def request_generator(audio_config, audio_file_path):
        query_input = dialogflow.QueryInput(audio_config=audio_config)

        # The first request contains the configuration.
        yield dialogflow.StreamingDetectIntentRequest(
            session=session_path, query_input=query_input
        )

        # Here we are reading small chunks of audio data from a local
        # audio file.  In practice these chunks should come from
        # an audio input device.
        with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
            while True:
                chunk = audio_file.read(4096)
                if not chunk:
                    break
                # The later requests contains audio data.
                yield dialogflow.StreamingDetectIntentRequest(input_audio=chunk)

    audio_config = dialogflow.InputAudioConfig(
        audio_encoding=audio_encoding,
        language_code=language_code,
        sample_rate_hertz=sample_rate_hertz,
    )

    requests = request_generator(audio_config, audio_file_path)
    responses = session_client.streaming_detect_intent(requests=requests)

    print("=" * 20)
    for response in responses:
        print(
            'Intermediate transcript: "{}".'.format(
                response.recognition_result.transcript
            )
        )

    # Note: The result from the last response is the final transcript along
    # with the detected content.
    query_result = response.query_result

    print("=" * 20)
    print("Query text: {}".format(query_result.query_text))
    print(
        "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
            query_result.intent.display_name, query_result.intent_detection_confidence
        )
    )
    print("Fulfillment text: {}\n".format(query_result.fulfillment_text))

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration de C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Dialogflow pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Dialogflow pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Dialogflow pour Ruby.

Exemples

Consultez la page d'exemples pour connaître les bonnes pratiques en matière de diffusion depuis un micro de navigateur vers Dialogflow.