音声入力ストリームでインテントを検出

このページでは、API を使用して音声インテントを検出インテントリクエストにストリーミングする方法を示します。Dialogflow は音声を処理し、テキストに変換してからインテントマッチングを実行します。このコンバージョンは音声入力、音声認識、音声入力、または STT と呼ばれています。

始める前に

この機能は API をエンドユーザーインタラクションに使用する場合にのみ利用できます。統合を使用している場合は、このガイドをスキップできます。

このガイドを読む前に、次の手順を行ってください。

Dialogflow の基本をご覧ください。
手順に沿って設定してください。

エージェントを作成する

エージェントをまだ作成していない場合は、ここで作成します。

Dialogflow ES コンソールに移動します。
Dialogflow コンソールにログインするよう求められたら、ログインします。詳細については、Dialogflow コンソールの概要をご覧ください。
左側のサイドバーメニューで [Create Agent] をクリックします。（すでに他のエージェントをお持ちの場合は、エージェント名をクリックし、一番下までスクロールして [Create new agent] をクリックします）。
エージェント名、デフォルトの言語、デフォルトのタイムゾーンを入力します。
すでにプロジェクトを作成している場合は、そのプロジェクトを入力します。Dialogflow コンソールでプロジェクトを作成できるようにする場合は、[Create a new Google project] を選択します。
[Create] ボタンをクリックします。

エージェントにサンプルファイルをインポートする

このガイドの手順でエージェントの前提条件を設定するため、このガイド用に準備されたエージェントをインポートする必要があります。インポート時に、この手順では restore オプションが使用されます。これにより、すべてのエージェント設定、インテント、エンティティが上書きされます。

ファイルをインポートする手順は次のとおりです。

room-booking-agent.zip ファイルをダウンロードします。
Dialogflow ES コンソールに移動します。
エージェントを選択します。
エージェント名の横にある設定ボタンをクリックします。
[Export and Import] タブを選択します。
[Restore from Zip] を選択し、手順に従ってダウンロードした zip ファイルを復元します。

ストリーミングの基本

Session タイプの streamingDetectIntent メソッドから双方向の gRPC ストリーミングオブジェクトが返されます。このオブジェクトで使用できるメソッドは言語によって異なるため、詳細についてはクライアントライブラリのリファレンスドキュメントをご覧ください。

ストリーミングオブジェクトは、データの同時送受信に使用されます。このオブジェクトを使用すると、StreamingDetectIntentResponse の同時実行リスニングの間、クライアントから音声コンテンツが Dialogflow にストリーミングされます。

streamingDetectIntent メソッドには、音声認識に影響する query_input.audio_config.single_utterance パラメータが含まれています。

false（デフォルト）の場合、クライアントがストリームを閉じるまで音声認識は停止しません。
true の場合、Dialogflow では入力音声の 1 つの読み上げ音声が検出されます。Dialogflow で音声の停止や一時停止が検出されると、音声認識が停止し、StreamingDetectIntentResponse と認識結果 END_OF_SINGLE_UTTERANCE がクライアントに送信されます。END_OF_SINGLE_UTTERANCE の受信後にストリームの Dialogflow に送信された音声は、無視されます。

双方向ストリーミングでは、クライアントがストリーミングオブジェクトを半クローズできます。これにより、それ以上のデータを送らないことをサーバーに通知します。たとえば、Java や Go では、このメソッドは closeSend と呼ばれます。次のような場合は半クローズでストリームすることが重要です。

クライアントからのデータの送信が完了した。
クライアントで single_utterance が true に設定され、認識結果 END_OF_SINGLE_UTTERANCE とともに StreamingDetectIntentResponse が受信された。

ストリームをクローズした後、クライアントは必要に応じて新しいストリームで新しいリクエストを開始します。

Streaming detect intent

次のサンプルでは、Session タイプの streamingDetectIntent メソッドを使用して音声をストリーミングします。

Go

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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

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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

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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

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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))

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Dialogflow リファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Dialogflow リファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Dialogflow リファレンスドキュメントをご覧ください。

例

ブラウザのマイクから Dialogflow にストリーミングするおすすめの方法については、サンプルページをご覧ください。

音声入力ファイルでインテントを検出

音声出力でインテントを検出

音声入力ストリームでインテントを検出

始める前に

エージェントを作成する

エージェントにサンプル ファイルをインポートする

ストリーミングの基本

Streaming detect intent

Go

Java

Node.js

Python

その他の言語

例

エージェントにサンプルファイルをインポートする