Краткое руководство: Преобразование текста в речь с помощью Azure OpenAI в классических моделях Microsoft Foundry

Применяется только к:Портал Foundry (классический). Эта статья недоступна для нового портала Foundry. Дополнительные сведения о новом портале.

Примечание

Содержание в новой документации Microsoft Foundry может открываться по ссылкам в этой статье вместо документации Foundry (классической версии), которую вы просматриваете сейчас.

В этом кратком руководстве показано, как конвертировать текст в речь с помощью голосов Azure OpenAI.

Доступные голоса: alloy, echo, fable, onyx, , novaи shimmer. Для получения дополнительной информации см. справочную документацию Azure OpenAI по технологии преобразования текста в речь.

Необходимые условия

Подписка Azure: Создайте бесплатно.
Ресурс Azure OpenAI, созданный в регионе Центрально-Северных США или Центральной Швеции с развернутой моделью tts-1 или tts-1-hd. Дополнительные сведения см. в разделе Создание ресурса и развертывание модели с помощью Azure OpenAI.

Настройка

Получение ключа и конечной точки

Чтобы успешно вызвать Azure OpenAI, требуется endpoint и key.

Имя переменной Значение

AZURE_OPENAI_ENDPOINT Конечная точка службы находится в разделе Keys & Endpoint при проверке вашего ресурса на портале Azure. Кроме того, можно найти конечную точку с помощью страницы Deployments на портале Foundry Microsoft. Пример конечной точки: https://docs-test-001.openai.azure.com/

AZURE_OPENAI_API_KEY Это значение можно найти в разделе Ключи и конечные точки, проверяя ваш ресурс на портале Azure. Вы можете использовать либо KEY1, либо KEY2.

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Конечная точка службы находится в разделе Keys & Endpoint при проверке вашего ресурса на портале Azure. Кроме того, можно найти конечную точку с помощью страницы Deployments на портале Foundry Microsoft. Пример конечной точки: `https://docs-test-001.openai.azure.com/`
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	Это значение можно найти в разделе Ключи и конечные точки, проверяя ваш ресурс на портале Azure. Вы можете использовать либо `KEY1`, либо `KEY2`.

Перейдите к ресурсу на портале Azure. Конечная точка и ключи можно найти в разделе "Управление ресурсами". Скопируйте конечную точку и ключ доступа, так как требуется для проверки подлинности вызовов API. Вы можете использовать либо KEY1, либо KEY2. Всегда наличие двух ключей позволяет безопасно поворачивать и повторно создавать ключи без нарушения работы службы.

Переменные среды

Создайте и назначьте переменные постоянной среды для ключа и конечной точки.

Важно

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. Если вы используете ключ API, сохраните его безопасно в Azure Key Vault. Для получения дополнительной информации о безопасном использовании ключей API в ваших приложениях, см. ключи API в Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в разделе Аутентификация запросов к службам Azure AI.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Создание запроса и ответа REST

В оболочке bash выполните следующую команду. Необходимо заменить YourDeploymentName на имя развертывания, которое вы выбрали при развертывании модели преобразования текста в речь. Имя развертывания не обязательно совпадает с именем модели. При вводе имени модели возникает ошибка, если вы не выбрали имя развертывания, идентичное имени базовой модели.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
    "model": "tts-1-hd",
    "input": "I'm excited to try text to speech.",
    "voice": "alloy"
}' --output speech.mp3

Формат первой строки команды с примером конечной точки будет выглядеть следующим образом: curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview \.

Важно

Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным, таким как Azure Key Vault. Дополнительные сведения о безопасности учетных данных см. в этой статье.

Исходный код | Пакет (npm) | Примеры

Необходимые условия

Подписка Azure — Создайте бесплатно
Node.js LTS версии
Azure CLI используется для проверки подлинности без пароля в локальной среде разработки, создайте необходимый контекст, выполнив вход с помощью Azure CLI.
Ресурс OpenAI Azure, созданный в поддерживаемом регионе (см. Регион доступности). Дополнительные сведения см. в разделе Создание ресурса и развертывание модели с помощью Azure OpenAI.

предварительные требования Microsoft Entra ID

Для рекомендуемой проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID необходимо:

Установите Azure CLI, который используется для безключевой аутентификации в Microsoft Entra ID.
Назначьте Cognitive Services User роль вашей учетной записи пользователя. Роли можно назначить на портале Azure в разделе Access control (IAM)>Add role assignment.

Настройка

Создайте новую папку synthesis-quickstart и перейдите в папку быстрого запуска с помощью следующей команды:
```
mkdir synthesis-quickstart && cd synthesis-quickstart
```
Создайте package.json с помощью следующей команды:
```
npm init -y
```
Установите клиентскую библиотеку OpenAI для JavaScript с помощью:
```
npm install openai
```
Для рекомендуемой проверки подлинности без пароля:
```
npm install @azure/identity
```

Получение сведений о ресурсе

Чтобы проверить подлинность приложения с помощью ресурса OpenAI Azure, необходимо получить следующие сведения:

Microsoft Entra ID
Ключ API

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о бессерверной проверке подлинности и настройке переменных среды.

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure. Вы можете использовать либо `KEY1`, либо `KEY2`.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о поиске ключей API и настройке переменных среды.

Важно

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в разделе Аутентификация запросов к службам Azure AI.

Осторожно

Чтобы использовать рекомендуемую проверку подлинности без ключа с пакетом SDK, убедитесь, что AZURE_OPENAI_API_KEY переменная среды не задана.

index.js Создайте файл со следующим кодом:

const { writeFile } = require("fs/promises");
const { AzureOpenAI } = require("openai");
const { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } = require("@azure/identity");
require("openai/shims/node");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || "Your endpoint";
const speechFilePath = "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "tts";
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-08-01-preview";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient() {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client,
  params
) {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Войдите в Azure с помощью следующей команды:
```
az login
```
Запустите файл JavaScript.
```
node index.js
```

index.js Создайте файл со следующим кодом:

const { writeFile } = require("fs/promises");
const { AzureOpenAI } = require("openai");
require("openai/shims/node");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || "Your endpoint";
const apiKey = process.env.AZURE_OPENAI_API_KEY || "Your API key";
const speechFilePath = "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "tts";
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-08-01-preview";

function getClient() {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client,
  params
) {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Запустите файл JavaScript.
```
node index.js
```

Исходный код | Пакет (npm) | Примеры

Необходимые условия

Подписка Azure — Создайте бесплатно
Node.js LTS версии
Typescript
Azure CLI используется для проверки подлинности без пароля в локальной среде разработки, создайте необходимый контекст, выполнив вход с помощью Azure CLI.
Ресурс OpenAI Azure, созданный в поддерживаемом регионе (см. Регион доступности). Дополнительные сведения см. в разделе Создание ресурса и развертывание модели с помощью Azure OpenAI.

предварительные требования Microsoft Entra ID

Для рекомендуемой проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID необходимо:

Установите Azure CLI, который используется для безключевой аутентификации в Microsoft Entra ID.
Назначьте Cognitive Services User роль вашей учетной записи пользователя. Роли можно назначить на портале Azure в разделе Access control (IAM)>Add role assignment.

Настройка

Создайте новую папку assistants-quickstart и перейдите в папку быстрого запуска с помощью следующей команды:
```
mkdir assistants-quickstart && cd assistants-quickstart
```
Создайте package.json с помощью следующей команды:
```
npm init -y
```
Обновите package.json на ECMAScript с помощью следующей команды:
```
npm pkg set type=module
```
Установите клиентскую библиотеку OpenAI для JavaScript с помощью:
```
npm install openai
```
Для рекомендуемой проверки подлинности без пароля:
```
npm install @azure/identity
```

Получение сведений о ресурсе

Чтобы проверить подлинность приложения с помощью ресурса OpenAI Azure, необходимо получить следующие сведения:

Microsoft Entra ID
Ключ API

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о бессерверной проверке подлинности и настройке переменных среды.

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure. Вы можете использовать либо `KEY1`, либо `KEY2`.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о поиске ключей API и настройке переменных среды.

Важно

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в разделе Аутентификация запросов к службам Azure AI.

Осторожно

Создание файла речи

Microsoft Entra ID
Ключ API

index.ts Создайте файл со следующим кодом:

import { writeFile } from "fs/promises";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
import type { SpeechCreateParams } from "openai/resources/audio/speech";
import "openai/shims/node";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || "Your endpoint";
const speechFilePath = "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "tts";
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2025-04-01-preview";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client: AzureOpenAI,
  params: SpeechCreateParams
): Promise<NodeJS.ReadableStream> {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

"openai/shims/node" Импорт необходим при выполнении кода в среде Node.js. Это обеспечивает, что тип выходных данных метода client.audio.speech.create установлен правильно на NodeJS.ReadableStream.

tsconfig.json Создайте файл для транспиля кода TypeScript и скопируйте следующий код для ECMAScript.

{
    "compilerOptions": {
      "module": "NodeNext",
      "target": "ES2022", // Supports top-level await
      "moduleResolution": "NodeNext",
      "skipLibCheck": true, // Avoid type errors from node_modules
      "strict": true // Enable strict type-checking options
    },
    "include": ["*.ts"]
}

Транспилировать из TypeScript в JavaScript.
```
tsc
```
Войдите в Azure с помощью следующей команды:
```
az login
```
Запустите код с помощью следующей команды:
```
node index.js
```

index.ts Создайте файл со следующим кодом:

import { writeFile } from "fs/promises";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import type { SpeechCreateParams } from "openai/resources/audio/speech";
import "openai/shims/node";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = "Your endpoint";
const apiKey = process.env.AZURE_OPENAI_API_KEY || "Your API key";
const speechFilePath =
  process.env["SPEECH_FILE_PATH"] || "<path to save the speech file>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "tts";
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2025-04-01-preview";

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

async function generateAudioStream(
  client: AzureOpenAI,
  params: SpeechCreateParams
): Promise<NodeJS.ReadableStream> {
  const response = await client.audio.speech.create(params);
  if (response.ok) return response.body;
  throw new Error(`Failed to generate audio stream: ${response.statusText}`);
}
export async function main() {
  console.log("== Text to Speech Sample ==");

  const client = getClient();
  const streamToRead = await generateAudioStream(client, {
    model: deploymentName,
    voice: "alloy",
    input: "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs",
  });

  console.log(`Streaming response to ${speechFilePath}`);
  await writeFile(speechFilePath, streamToRead);
  console.log("Finished streaming");
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

tsconfig.json Создайте файл для транспиля кода TypeScript и скопируйте следующий код для ECMAScript.

{
    "compilerOptions": {
      "module": "NodeNext",
      "target": "ES2022", // Supports top-level await
      "moduleResolution": "NodeNext",
      "skipLibCheck": true, // Avoid type errors from node_modules
      "strict": true // Enable strict type-checking options
    },
    "include": ["*.ts"]
}

Транспилировать из TypeScript в JavaScript.
```
tsc
```
Запустите код с помощью следующей команды:
```
node index.js
```

Необходимые условия

Подписка Azure. Вы можете создать его бесплатно.
Ресурс Azure OpenAI с моделью преобразования текста в речь (например, ), развернутой в поддерживаемом регионе . Дополнительные сведения см. в разделе Создание ресурса и развертывание модели с помощью Azure OpenAI.
.NET пакет SDK 8.0

предварительные требования Microsoft Entra ID

Для рекомендуемой проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID необходимо:

Установите Azure CLI, который используется для безключевой аутентификации в Microsoft Entra ID.
Назначьте Cognitive Services User роль вашей учетной записи пользователя. Роли можно назначить на портале Azure в разделе Access control (IAM)>Add role assignment.

Настройка

Создайте новую папку to-speech-quickstart и перейдите в папку быстрого запуска с помощью следующей команды:
```
mkdir to-speech-quickstart && cd to-speech-quickstart
```
Создайте консольное приложение со следующей командой:
```
dotnet new console
```
Установите клиентскую библиотеку OpenAI .NET с помощью команды dotnet add package:
```
dotnet add package Azure.AI.OpenAI
```
Для рекомендуемой безключевой аутентификации с Microsoft Entra ID установите пакет Azure.Identity с помощью:
```
dotnet add package Azure.Identity
```
Для рекомендуемой безключевой аутентификации с помощью Microsoft Entra ID выполните вход в Azure с помощью следующей команды:
```
az login
```

Получение сведений о ресурсе

Чтобы проверить подлинность приложения с помощью ресурса OpenAI Azure, необходимо получить следующие сведения:

Microsoft Entra ID
Ключ API

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о бессерверной проверке подлинности и настройке переменных среды.

Имя переменной	Значение
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure.
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	Это значение можно найти в разделе Keys и Endpoint при изучении ресурса на портале Azure. Вы можете использовать либо `KEY1`, либо `KEY2`.
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME`	Это значение будет соответствовать пользовательскому названию, которое вы выбрали при развертывании модели. Это значение можно найти в разделе Resource Management>Model Deployments на портале Azure.

Дополнительные сведения о поиске ключей API и настройке переменных среды.

Важно

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в разделе Аутентификация запросов к службам Azure AI.

Запустите быстрый старт

Пример кода в этом кратком руководстве использует Microsoft Entra ID для рекомендуемой аутентификации без использования ключей. Если вы предпочитаете использовать ключ API, можно заменить DefaultAzureCredential объект AzureKeyCredential объектом.

Microsoft Entra ID
Ключ API

AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());

AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

Примечание

Вы можете получить примеры аудиофайлов, например wikipediaOcelot.wav, из репозитория Foundry Tools SDK для Azure Speech на GitHub.

Чтобы запустить инструкцию по быстрому старту, выполните следующие действия.

Замените содержимое Program.cs следующим кодом и обновите значения заполнителей собственными.

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity; // Required for Passwordless auth

var endpoint = new Uri(
    Environment.GetEnvironmentVariable("YOUR_OPENAI_ENDPOINT") ?? throw new ArgumentNullException());
var credentials = new DefaultAzureCredential();

// Use this line for key auth
// var credentials = new AzureKeyCredential(
//    Environment.GetEnvironmentVariable("YOUR_OPENAI_KEY") ?? throw new ArgumentNullException());

var deploymentName = "tts"; // Default deployment name, update with your own if necessary
var speechFilePath = "YOUR_AUDIO_FILE_PATH";

AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
AudioClient audioClient = openAIClient.GetAudioClient(deploymentName);

var result = await audioClient.GenerateSpeechAsync(
                "the quick brown chicken jumped over the lazy dogs");

Console.WriteLine("Streaming response to ${speechFilePath}");
await File.WriteAllBytesAsync(speechFilePath, result.Value.ToArray());
Console.WriteLine("Finished streaming");

Запустите приложение с помощью команды dotnet run или кнопки запуска в верхней части Visual Studio:
```
dotnet run
```

Выход

Приложение создаст звуковой файл в расположении, указанном для переменной speechFilePath . Воспроизводите файл на устройстве, чтобы услышать созданный звук.

Очистка ресурсов

Если вы хотите очистить и удалить ресурс Azure OpenAI, можно удалить его. Перед удалением ресурса необходимо сначала удалить все развернутые модели.

портал Azure
Azure CLI;

Дальнейшие действия

Узнайте больше о работе с текстом в речь с помощью Azure OpenAI в справочной документации Azure OpenAI.
Дополнительные примеры см. в репозитории на GitHub Azure OpenAI Samples

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-05-01

Краткое руководство: Преобразование текста в речь с помощью Azure OpenAI в классических моделях Microsoft Foundry

Необходимые условия

Настройка

Получение ключа и конечной точки

Переменные среды

Создание запроса и ответа REST

Необходимые условия

предварительные требования Microsoft Entra ID

Настройка

Получение сведений о ресурсе

Создание файла речи

Необходимые условия

предварительные требования Microsoft Entra ID

Настройка

Получение сведений о ресурсе

Создание файла речи

Необходимые условия

предварительные требования Microsoft Entra ID

Настройка

Получение сведений о ресурсе

Запустите быстрый старт

Выход

Очистка ресурсов

Дальнейшие действия

Обратная связь

Дополнительные ресурсы