azure-ai-voicelive-dotnet

Azure AI Voice Live SDK for .NET. Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication. Use for voice assistants, conversational AI, real-time speech-to-speech, and voice-enabled chatbots. Triggers: "voice live", "real-time voice", "VoiceLiveClient", "VoiceLiveSession", "voice assistant .NET", "bidirectional audio", "speech-to-speech".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-ai-voicelive-dotnet

Azure.AI.VoiceLive (.NET)

Real-time voice AI SDK for building bidirectional voice assistants with Azure AI.

Installation

dotnet add package Azure.AI.VoiceLive
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package NAudio                    # For audio capture/playback

Current Versions: Stable v1.0.0, Preview v1.1.0-beta.1

Environment Variables

AZURE_VOICELIVE_ENDPOINT=https://<resource>.services.ai.azure.com/  # Required: Voice Live endpoint
AZURE_VOICELIVE_MODEL=gpt-4o-realtime-preview  # Required: model deployment name
AZURE_VOICELIVE_VOICE=en-US-AvaNeural  # Optional: Voice Live voice name
AZURE_VOICELIVE_API_KEY=<your-api-key>  # Only required for AzureKeyCredential auth
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication

Microsoft Entra Token Credential

using Azure.Identity;
using Azure.AI.VoiceLive;

Uri endpoint = new Uri("https://your-resource.cognitiveservices.azure.com");
// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
var credential = new DefaultAzureCredential(
    DefaultAzureCredential.DefaultEnvironmentVariableName
);
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/dotnet/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-dotnet#credential-classes
// var credential = new ManagedIdentityCredential();
VoiceLiveClient client = new VoiceLiveClient(endpoint, credential);

Required Role: Cognitive Services User (assign in Azure Portal → Access control)

API Key

Uri endpoint = new Uri("https://your-resource.cognitiveservices.azure.com");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential("your-api-key");
VoiceLiveClient client = new VoiceLiveClient(endpoint, credential);

Client Hierarchy

VoiceLiveClient
└── VoiceLiveSession (WebSocket connection)
    ├── ConfigureSessionAsync()
    ├── GetUpdatesAsync() → SessionUpdate events
    ├── AddItemAsync() → UserMessageItem, FunctionCallOutputItem
    ├── SendAudioAsync()
    └── StartResponseAsync()

Core Workflow

1. Start Session and Configure

using Azure.Identity;
using Azure.AI.VoiceLive;

var endpoint = new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_VOICELIVE_ENDPOINT"));
var client = new VoiceLiveClient(endpoint, new DefaultAzureCredential());

var model = "gpt-4o-mini-realtime-preview";

// Start session
using VoiceLiveSession session = await client.StartSessionAsync(model);

// Configure session
VoiceLiveSessionOptions sessionOptions = new()
{
    Model = model,
    Instructions = "You are a helpful AI assistant. Respond naturally.",
    Voice = new AzureStandardVoice("en-US-AvaNeural"),
    TurnDetection = new AzureSemanticVadTurnDetection()
    {
        Threshold = 0.5f,
        PrefixPadding = TimeSpan.FromMilliseconds(300),
        SilenceDuration = TimeSpan.FromMilliseconds(500)
    },
    InputAudioFormat = InputAudioFormat.Pcm16,
    OutputAudioFormat = OutputAudioFormat.Pcm16
};

// Set modalities (both text and audio for voice assistants)
sessionOptions.Modalities.Clear();
sessionOptions.Modalities.Add(InteractionModality.Text);
sessionOptions.Modalities.Add(InteractionModality.Audio);

await session.ConfigureSessionAsync(sessionOptions);

2. Process Events

await foreach (SessionUpdate serverEvent in session.GetUpdatesAsync())
{
    switch (serverEvent)
    {
        case SessionUpdateResponseAudioDelta audioDelta:
            byte[] audioData = audioDelta.Delta.ToArray();
            // Play audio via NAudio or other audio library
            break;
            
        case SessionUpdateResponseTextDelta textDelta:
            Console.Write(textDelta.Delta);
            break;
            
        case SessionUpdateResponseFunctionCallArgumentsDone functionCall:
            // Handle function call (see Function Calling section)
            break;
            
        case SessionUpdateError error:
            Console.WriteLine($"Error: {error.Error.Message}");
            break;
            
        case SessionUpdateResponseDone:
            Console.WriteLine("\n--- Response complete ---");
            break;
    }
}

3. Send User Message

await session.AddItemAsync(new UserMessageItem("Hello, can you help me?"));
await session.StartResponseAsync();

4. Function Calling

// Define function
var weatherFunction = new VoiceLiveFunctionDefinition("get_current_weather")
{
    Description = "Get the current weather for a given location",
    Parameters = BinaryData.FromString("""
        {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "The city and state or country"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
        """)
};

// Add to session options
sessionOptions.Tools.Add(weatherFunction);

// Handle function call in event loop
if (serverEvent is SessionUpdateResponseFunctionCallArgumentsDone functionCall)
{
    if (functionCall.Name == "get_current_weather")
    {
        var parameters = JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<string, string>>(functionCall.Arguments);
        string location = parameters?["location"] ?? "";
        
        // Call external service
        string weatherInfo = $"The weather in {location} is sunny, 75°F.";
        
        // Send response
        await session.AddItemAsync(new FunctionCallOutputItem(functionCall.CallId, weatherInfo));
        await session.StartResponseAsync();
    }
}

Voice Options

Voice TypeClassExample
Azure StandardAzureStandardVoice"en-US-AvaNeural"
Azure HDAzureStandardVoice"en-US-Ava:DragonHDLatestNeural"
Azure CustomAzureCustomVoiceCustom voice with endpoint ID

Supported Models

ModelDescription
gpt-4o-realtime-previewGPT-4o with real-time audio
gpt-4o-mini-realtime-previewLightweight, fast interactions
phi4-mm-realtimeCost-effective multimodal

Key Types Reference

TypePurpose
VoiceLiveClientMain client for creating sessions
VoiceLiveSessionActive WebSocket session
VoiceLiveSessionOptionsSession configuration
AzureStandardVoiceStandard Azure voice provider
AzureSemanticVadTurnDetectionVoice activity detection
VoiceLiveFunctionDefinitionFunction tool definition
UserMessageItemUser text message
FunctionCallOutputItemFunction call response
SessionUpdateResponseAudioDeltaAudio chunk event
SessionUpdateResponseTextDeltaText chunk event

Best Practices

  1. Always set both modalities — Include Text and Audio for voice assistants
  2. Use AzureSemanticVadTurnDetection — Provides natural conversation flow
  3. Configure appropriate silence duration — 500ms typical to avoid premature cutoffs
  4. Use using statement — Ensures proper session disposal
  5. Handle all event types — Check for errors, audio, text, and function calls
  6. Use DefaultAzureCredential — Never hardcode API keys

Error Handling

if (serverEvent is SessionUpdateError error)
{
    if (error.Error.Message.Contains("Cancellation failed: no active response"))
    {
        // Benign error, can ignore
    }
    else
    {
        Console.WriteLine($"Error: {error.Error.Message}");
    }
}

Audio Configuration

  • Input Format: InputAudioFormat.Pcm16 (16-bit PCM)
  • Output Format: OutputAudioFormat.Pcm16
  • Sample Rate: 24kHz recommended
  • Channels: Mono

Related SDKs

SDKPurposeInstall
Azure.AI.VoiceLiveReal-time voice (this SDK)dotnet add package Azure.AI.VoiceLive
Microsoft.CognitiveServices.SpeechSpeech-to-text, text-to-speechdotnet add package Microsoft.CognitiveServices.Speech
NAudioAudio capture/playbackdotnet add package NAudio

Reference Links

ResourceURL
NuGet Packagehttps://www.nuget.org/packages/Azure.AI.VoiceLive
API Referencehttps://learn.microsoft.com/dotnet/api/azure.ai.voicelive
GitHub Sourcehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-net/tree/main/sdk/ai/Azure.AI.VoiceLive
Quickstarthttps://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/voice-live-quickstart

Plus de skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Créez des agents Azure AI Foundry à l’aide du SDK Python Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). À utiliser lors de la création d’agents persistants avec AzureAIAgentsProvider, de l’utilisation d’outils hébergés (interpréteur de code, recherche de fichiers, recherche web), de l’intégration de serveurs MCP, de la gestion de fils de conversation ou de l’implémentation de réponses en streaming. Couvre les outils de fonction, les sorties structurées et les agents multi-outils.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configurez AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en cours d'exécution. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : « configurer AI Runway », « intégrer un cluster AKS », « installer AI Runway », « configuration airunway », « déployer un modèle sur AKS », « inférence GPU sur AKS », « configuration KAITO sur AKS », « exécuter LLM sur AKS », « vLLM sur AKS », « configurer le service de modèles sur AKS », « contrôleur AI Runway ».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentez les applications navigateur/web avec le SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Utilisez-le pour la surveillance des utilisateurs réels (RUM) — vues de page, clics, dépendances AJAX/fetch, exceptions, événements personnalisés et traces d’agents GenAI côté navigateur corrélées aux traces OpenTelemetry backend. Couvre le script de chargement du SDK et la configuration npm, les extensions de framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, les initialiseurs de télémétrie et les conventions sémantiques OTel GenAI pour les spans d’agents/outils/modèles émises depuis le navigateur.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Créez des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java. Utilisez-le lors de l'implémentation de la détection d'anomalies univariées/multivariées, de l'analyse de séries temporelles ou de la surveillance basée sur l'IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implémentez la compréhension du langage conversationnel (CLU) à l’aide du SDK Python azure-ai-language-conversations. Utilisez-le lorsque vous travaillez avec ConversationAnalysisClient pour analyser l’intention et les entités d’une conversation, créer des fonctionnalités de NLP ou intégrer la compréhension du langage dans des applications.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 d’Azure Machine Learning pour Python. Utiliser pour les espaces de travail ML, les tâches, les modèles, les jeux de données, le calcul et les pipelines. Déclencheurs : « azure-ai-ml », « MLClient », « espace de travail », « registre de modèles », « tâches d’entraînement », « jeux de données ».
development