Azure语音交互专业版

专业版增值服务

能力矩阵

1. 函数调用（Function Tools）

import json
from azure.ai.voicelive.models import FunctionTool
async def voice_assistant_with_tools():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
        credential=AzureKeyCredential(os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY"]),
        model="gpt-4o-realtime-preview"
    ) as conn:
        await conn.session.update(session=RequestSession(
            instructions="你是智能客服助手，可以查询订单和天气信息。",
            modalities=["text", "audio"],
            voice="shimmer",
            input_audio_format="pcm16",
            output_audio_format="pcm16",
            turn_detection={
                "type": "server_vad",
                "threshold": 0.5,
                "prefix_padding_ms": 300,
                "silence_duration_ms": 500
            },
            tools=[
                FunctionTool(
                    type="function",
                    name="get_order_status",
                    description="查询订单状态",
                    parameters={
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "order_id": {"type": "string", "description": "订单号"}
                        },
                        "required": ["order_id"]
                    }
                ),
                FunctionTool(
                    type="function",
                    name="get_weather",
                    description="查询天气信息",
                    parameters={
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "location": {"type": "string", "description": "城市名"}
                        },
                        "required": ["location"]
                    }
                )
            ]
        ))
        async for event in conn:
            match event.type:
                case "response.function_call_arguments.done":
                    result = await handle_function(event.name, event.arguments)
                    await conn.conversation.item.create(item={
                        "type": "function_call_output",
                        "call_id": event.call_id,
                        "output": json.dumps(result)
                    })
response.create()  # 触发后续响应
audio_transcript.delta":
                    print(event.delta, end="", flush=True)
                    audio = base64.b64decode(event.delta)
                    await play_audio(audio)
                    break
async def handle_function(name, arguments):
    """处理AI请求的函数调用"""
    args = json.loads(arguments)
    if name == "get_order_status":
        return {"order_id": args["order_id"], "status": "已发货", "eta": "明天到达"}
    elif name == "get_weather":
        return {"location": args["location"], "temp": "25℃", "condition": "晴"}
    return {"error": "未知函数"}

2. 电话音频格式支持

async def telephony_voice_bot():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY"]),
        model="gpt-4o-realtime-preview"
    ) as conn:
        await conn.session.update(session={
            "instructions": "你是电话客服，请简洁专业地回答。",
            "modalities": ["text", "audio"],
            "voice": "shimmer",
            "input_audio_format": "g711_ulaw",   # 电话音频格式
            "output_audio_format": "g711_ulaw",
            "turn_detection": {
                "type": "server_vad",
                "silence_duration_ms": 600
            }
        })
```- 验证执行结果,确认输出符合预期格式
- 异常时参考错误处理章节进行恢复
- 关键参数: `电话音频格式支持` 选项
- 处理流程: 接收输入 -> 执行电话音频格式支持 -> 返回结果
- 输入: 用户提供电话音频格式支持所需的参数和指令
### 3. 中断处理与手动轮次
```python
async def interruptible_assistant():
    async with connect(...) as conn:
        await conn.session.update(session={
            "instructions": "你是语音助手。",
            "modalities": ["text", "audio"],
            "voice": "alloy",
            "turn_detection": {"type": "server_vad", "threshold": 0.5}
        })
        async for event in conn:
            if event.type == "input_audio_buffer.speech_started":
output_audio_buffer.clear()
                print("[用户打断，已停止当前回复]")
            elif event.type == "response.audio.delta":
b64decode(event.delta)
                await play_audio(audio)
async def manual_turn_mode():
        await conn.session.update(session={"turn_detection": None})
        audio_chunk = await read_audio_from_microphone()
        b64_audio = base64.b64encode(audio_chunk).decode()
        await conn.input_audio_buffer.append(audio=b64_audio)
        await conn.input_audio_buffer.commit()  # 结束用户轮次
        await conn.response.create()            # 触发AI响应
```- 验证执行结果,确认输出符合预期格式
- 异常时参考错误处理章节进行恢复
- 关键参数: `中断处理与手动轮次` 选项
- 处理流程: 接收输入 -> 执行中断处理与手动轮次 -> 返回结果
- 输入: 用户提供中断处理与手动轮次所需的参数和指令
### 4. 自定义语音集成
```python
from azure.ai.voicelive.models import AzureStandardVoice, AzureCustomVoice
await conn.session.update(session={
    "voice": AzureStandardVoice(
        voice_name="zh-CN-XiaoxiaoNeural",
        voice_type="AzureStandardVoice"
    )
})
await conn.session.update(session={
    "voice": AzureCustomVoice(
        voice_name="my-brand-voice",
        voice_type="AzureCustomVoice",
        custom_voice_endpoint="https://<endpoint>"
    )
})

• 异常时参考错误处理章节进行恢复
• 关键参数: 自定义语音集成 选项

典型场景

场景一：企业智能客服系统

企业客服中心部署AI语音助手，支持查询订单、天气等功能调用.

async def enterprise_customer_service():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
        model="gpt-4o-realtime-preview",
        credential_scopes=["https://cognitiveservices.azure.com/.default"]
    ) as conn:
        await conn.session.update(session=RequestSession(
            instructions="你是XX公司智能客服。可以查询订单状态、产品信息、退换货政策。保持专业友好的语气。",
            modalities=["text", "audio"],
            voice="shimmer",
            input_audio_format="pcm16",
            output_audio_format="pcm16",
            turn_detection={
                "type": "azure_semantic_vad",  # 语义VAD，更准确的端点检测
            },
            tools=[
                FunctionTool(type="function", name="query_order",
                    description="查询订单状态",
                    parameters={"type": "object",
                        "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
                        "required": ["order_id"]}),
                FunctionTool(type="function", name="query_product",
                    description="查询产品信息",
                    parameters={"type": "object",
                        "properties": {"product_name": {"type": "string"}},
                        "required": ["product_name"]}),
                FunctionTool(type="function", name="return_policy",
                    description="查询退换货政策",
                    parameters={"type": "object", "properties": {}})
            ]
        ))
        async for event in conn:
type == "response.done":
                result = await handle_service_function(event.name, event.arguments)
conversation.item.create(item={
                    "type": "function_call_output",
                })
output_audio_buffer.clear()
type == "response.done":
                pass  # 继续监听

场景二：电话客服AI语音机器人

电话客服系统接入AI语音，处理来电咨询.

async def telephony_bot():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY"]),
        model="gpt-4o-realtime-preview"
    ) as conn:
        await conn.session.update(session={
            "instructions": "你是电话客服机器人，回答简洁明了。",
            "modalities": ["text", "audio"],
            "voice": AzureStandardVoice(voice_name="zh-CN-YunxiNeural"),
            "input_audio_format": "g711_ulaw",  # 电话格式
            "output_audio_format": "g711_ulaw",
            "turn_detection": {
                "type": "server_vad",
                "silence_duration_ms": 700  # 电话场景适当延长静默时间
            }
        })
        await conn.conversation.item.create(item={
            "type": "message",
            "role": "system",
            "content": [{"type": "input_text", "text": "当前来电号码: 138详情见说明x1234"}]
        })

场景三：品牌定制语音体验

品牌应用使用专属定制语音，提供独特交互体验.

async def branded_voice_experience():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
        model="gpt-4o-realtime-preview",
azure.com/.default"]
    ) as conn:
        await conn.session.update(session={
            "instructions": "你是XX品牌的专属语音助手，体现品牌温暖专业的调性。",
            "modalities": ["text", "audio"],
            "voice": AzureCustomVoice(
                voice_name="brand-exclusive-voice",
                custom_voice_endpoint="https://<custom-voice-endpoint>"
            ),
            "input_audio_format": "pcm16",
            "output_audio_format": "pcm16",
            "turn_detection": {"type": "azure_semantic_vad_multilingual"}
        })

使用指南

1. 环境准备

pip install azure-ai-voicelive aiohttp azure-identity

2. 托管身份认证配置

export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT="https://<region>.api.cognitive.microsoft.com"
az login

3. 函数调用语音助手

import asyncio, os, json, base64
from azure.ai.voicelive.aio import connect
from azure.ai.voicelive.models import RequestSession, FunctionTool
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def main():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
        model="gpt-4o-realtime-preview",
azure.com/.default"]
    ) as conn:
        await conn.session.update(session=RequestSession(
            instructions="你是智能助手。",
            modalities=["text", "audio"],
            voice="alloy",
            tools=[FunctionTool(type="function", name="get_time",
                description="获取当前时间",
                parameters={"type": "object", "properties": {}})]
        ))
        async for event in conn:
type == "response.done":
conversation.item.create(item={
                        "type": "function_call_output",
dumps({"time": "2026-01-18 10:00"})
                    })
type == "response.done":
                break
asyncio.run(main())

输入定义

输出说明

{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "A",
    "total_score": 92,
    "max_score": 100,
    "summary": "处理完成",
    "details": [
      {
        "item": "代码风格",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "符合规范"
      },
      {
        "item": "安全合规",
        "status": "warn",
        "score": 80,
        "comment": "符合规范"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+5分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+3分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}

前置条件

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Python版本: 3.8及以上

依赖说明(补充)

API Key 配置

• AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT：Azure认知服务端点URL
• AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY：API密钥（API Key认证）
• 支持DefaultAzureCredential托管身份认证（企业推荐）
• 与免费版使用相同的端点配置，完全兼容

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，核心功能需要exec命令行执行能力）
• 说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行专业实时语音交互任务。支持函数调用、自定义语音、电话音频格式等企业级功能，通过Python异步SDK调用Azure VoiceLive服务。与免费版完全兼容，可直接复用免费版的认证配置与基础会话流程. API Key配置方式:

export API_KEY="${API_KEY:?请设置环境变量}"

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.

案例展示

音频格式对比

VAD选项对比

语音类型对比

异常处理框架

热门问题

Q1：函数调用不触发怎么办？

检查函数工具的description是否清晰，parameters定义是否正确。AI需要理解何时调用哪个函数.

Q2：电话音频质量不佳怎么办？

确保使用正确的G.711格式（美国用ulaw，欧洲用alaw），适当调整silence_duration_ms.

能力边界

• 每次请求仅处理单一任务,不支持批量并发
• 和网络环境

常见问题FAQ

Q1：如何自定义语音？

A1：您可以通过Azure Custom Voice服务创建自定义语音，然后在Azure语音交互专业版中将其集成到您的应用中。

Q2：函数调用时，如何处理错误？

A2：在函数调用中，如果出现错误，您应该在handle_function函数中捕获并返回相应的错误信息，以便AI助手能够正确地响应。

Q3：如何调整电话音频的格式？

A3：在会话配置中，您可以设置input_audio_format和output_audio_format参数来调整电话音频的格式。

Q4：如何实现多语言支持？

A4：Azure语音交互专业版支持多语言，您可以在会话配置中指定modalities参数来包含所需的语言。

Q5：如何监控实时状态和异常告警？

A5：您可以通过配置turn_detection参数来实现端点检测，并设置异常告警机制来监控实时状态。

排障手册

注: 本SKILL.md超过500行上限, 已截断尾部非核心章节以满足L1格式要求。完整内容见版本库历史。

安全合规准则

性能数据

优势对比

能力一览

• 自动化执行: 企业级实时语音AI工具，支持函数调用、自定义语音、电话音频、高级会话与中断处理。Azure语音交互专业版 —— 面向企业
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据