ML.TRANSCRIBE 関数を使用して音声ファイルを音声文字変換する

プレビュー

このプロダクトまたは機能には、サービス固有の利用規約の「一般的なサービス規約」の「pre-GA サービス規約」が適用されます。 一般提供前のプロダクトと機能は「現状のまま」ご利用いただけますが、サポートが制限される場合があります。 詳しくは、リリース ステージの説明をご覧ください。

注: この機能に関するフィードバックやサポートのリクエストを行う場合は、[e-mail] 宛てにメールを送信してください。

このドキュメントでは、リモートモデルで ML.TRANSCRIBE 関数を使用して、オブジェクト テーブルから音声ファイルを文字変換する方法について説明します。

サポートされているロケーション

この手順で使用するリモートモデルは、次のいずれかのロケーションに作成する必要があります。

• asia-northeast1
• asia-south1
• asia-southeast1
• australia-southeast1
• eu
• europe-west1
• europe-west2
• europe-west3
• europe-west4
• northamerica-northeast1
• us
• us-central1
• us-east1
• us-east4
• us-west1

ML.TRANSCRIBE 関数は、リモートモデルと同じリージョンで実行する必要があります。

必要な権限

• Speech-to-Text 認識ツールを使用するには、次のロールが必要です。

  • speech.recognizers.create
  • speech.recognizers.get
  • speech.recognizers.recognize
  • speech.recognizers.update

• 接続を作成するには、次のロールのメンバーシップが必要です。

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• BigQuery ML を使用してモデルを作成するには、次の権限が必要です。

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.models.updateMetadata

• 推論を実行するには、次の権限が必要です。

  • オブジェクト テーブルに対する bigquery.tables.getData
  • モデルに対する bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

始める前に

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

   注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

   プロジェクト セレクタに移動

3. Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

4. BigQuery, BigQuery Connection API, and Speech-to-Text API を有効にします。

   API を有効にする

5. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

   注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

   プロジェクト セレクタに移動

6. Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

7. BigQuery, BigQuery Connection API, and Speech-to-Text API を有効にします。

   API を有効にする

認識ツールを作成する

Speech-to-Text は、認識ツールと呼ばれるリソースをサポートしています。認識ツールは、保存され再利用可能な認識構成を表します。認識ツールを作成して、アプリケーションの音声文字変換やトラフィックを論理的にグループ化できます。

音声認識ツールの作成は任意です。音声認識ツールを作成する場合は、CREATE MODEL ステートメントで使用する認識ツールのプロジェクト ID、ロケーション、認識ツール ID をメモします（SPEECH_RECOGNIZER を参照）。音声認識ツールを作成しない場合は、ML.TRANSCRIBE 関数の recognition_config 引数に値を指定する必要があります。

接続を作成する

クラウド リソース接続を作成し、接続のサービス アカウントを取得します。

次のオプションのいずれかを選択します。

コンソール

1. [BigQuery] ページに移動します。

   [BigQuery] に移動

2. 接続を作成するには、[追加] をクリックし、続いて [外部データソースへの接続] をクリックします。

3. [接続タイプ] リストで、[Vertex AI リモートモデル、リモート関数、BigLake（Cloud リソース）] を選択します。

4. [接続 ID] フィールドに接続の名前を入力します。

5. [接続を作成] をクリックします。

6. [接続へ移動] をクリックします。

7. [接続情報] ペインで、次の手順で使用するサービス アカウント ID をコピーします。

bq

1. コマンドライン環境で接続を作成します。

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
   

   --project_id パラメータは、デフォルト プロジェクトをオーバーライドします。

   次のように置き換えます。

   • REGION: 接続のリージョン
   • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID
   • CONNECTION_ID: 接続の ID

   接続リソースを作成すると、BigQuery は、一意のシステム サービス アカウントを作成し、それを接続に関連付けます。

   トラブルシューティング: 次の接続エラーが発生した場合は、Google Cloud SDK を更新します。

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. 後の手順で使用するため、サービス アカウント ID を取得してコピーします。

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   出力は次のようになります。

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

main.tf ファイルに次のセクションを追加します。

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

次のように置き換えます。

• CONNECTION_ID: 接続の ID
• PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID
• REGION: 接続のリージョン

サービス アカウントへのアクセスを許可する

次のオプションのいずれかを選択します。

コンソール

1. [IAM と管理] ページに移動します。

   [IAM と管理] に移動

2. [アクセス権を付与] をクリックします。

   [プリンシパルを追加] ダイアログが開きます。

3. [新しいプリンシパル] フィールドに、前の手順でコピーしたサービス アカウント ID を入力します。

4. [ロールを選択] フィールドをクリックし、[フィルタ] に「Cloud Speech Client」と入力します。

5. [別の役割を追加] をクリックします。

6. [ロールを選択] フィールドで、[Cloud Storage] を選択し、続いて [Storage オブジェクト閲覧者] を選択します。

7. [保存] をクリックします。

gcloud

gcloud projects add-iam-policy-binding コマンドを実行します。

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/speech.client' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/storage.objectViewer' --condition=None

次のように置き換えます。

• PROJECT_NUMBER: プロジェクトの番号。
• MEMBER: 先ほどコピーしたサービス アカウント ID。

権限を付与しないと、Permission denied エラーが発生します。

注: 認識ツールをオブジェクト テーブルで使用される Cloud Storage バケットとは異なるプロジェクトで作成する場合は、以下のようにサービス アカウントに Identity and Access Management（IAM）のロールを付与します。

• サービス アカウントに、認識ツールを含むプロジェクトの Cloud Speech クライアント ロールを付与します。
• サービス アカウントに、Cloud Storage バケットを含むプロジェクトの Storage オブジェクト閲覧者ロールを付与します。
• Speech-to-Text サービス エージェント（[e-mail]）に、Cloud Storage バケットを含むプロジェクトの Storage オブジェクト閲覧者ロールを付与します。

データセットを作成する

モデルとオブジェクト テーブルを含むデータセットを作成します。

モデルを作成する

CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2 の REMOTE_SERVICE_TYPE を使用してリモートモデルを作成します。

CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
OPTIONS (
  REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2',
  SPEECH_RECOGNIZER = 'projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/recognizers/RECOGNIZER_ID'
);

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• DATASET_ID: モデルを格納するデータセットの ID。
• MODEL_NAME: モデルの名前。
• REGION: 接続で使用されるリージョン。
• CONNECTION_ID: 接続 ID（例: myconnection）。

  Google Cloud コンソールで接続の詳細を表示する場合、接続 ID は接続 ID に表示される完全修飾接続 ID の最後のセクションの値です（例: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection）。

• PROJECT_NUMBER: 音声認識ツールを含むプロジェクトのプロジェクト番号。この値は、Google Cloud コンソールの [ダッシュボード] ページにある [プロジェクト情報] カードで確認できます。
• LOCATION: 音声認識ツールで使用されるロケーション。この値は、Google Cloud コンソールの [リスト認識機能] ページの [ロケーション] フィールドで確認できます。
• RECOGNIZER_ID: 音声認識ツール ID。この値は、Google Cloud コンソールの [リスト認識機能] ページの [ID] フィールドで確認できます。

重要: 接続がデフォルト プロジェクトにある場合でも、接続のプロジェクト ID を指定する必要があります。

オブジェクト テーブルを作成する

Cloud Storage 内の一連の音声ファイルにオブジェクト テーブルを作成します。オブジェクト テーブルの音声ファイルはサポートされているタイプである必要があります。

音声ファイルを音声文字変換する

ML.TRANSCRIBE 関数を使用して、音声ファイルを音声文字変換します。

SELECT *
FROM ML.TRANSCRIBE(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE `PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME`,
  RECOGNITION_CONFIG => ( JSON 'recognition_config')
);

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• DATASET_ID: モデルを格納するデータセットの ID。
• MODEL_NAME: モデルの名前。
• OBJECT_TABLE_NAME: 処理する音声ファイルの URI を含むオブジェクト テーブルの名前。
• recognition_config: JSON 形式の RecognitionConfig リソース。

  リモートモデルの SPEECH_RECOGNIZER オプションに認識ツールを指定した場合は、必要に応じて recognition_config 値を指定して、指定した認識ツールのデフォルト構成をオーバーライドできます。

  リモートモデルの認識ツールを指定しなかった場合は、この引数を指定する必要があります。

例

例 1

次の例では、認識ツールのデフォルト構成をオーバーライドせずに、audio テーブルで表示される音声ファイルを文字変換します。

SELECT *
FROM ML.TRANSCRIBE(
  MODEL `myproject.mydataset.transcribe_model`,
  TABLE `myproject.mydataset.audio`
);

次の例では、audio テーブルで表示される音声ファイルを音声文字変換し、認識ツールのデフォルト構成をオーバーライドします。

SELECT *
FROM ML.TRANSCRIBE(
  MODEL `myproject.mydataset.transcribe_model`,
  TABLE `myproject.mydataset.audio`,
  recognition_config => ( JSON '{"language_codes": ["en-US" ],"model": "telephony","auto_decoding_config": {}}')
);

次のステップ

• BigQuery ML でのモデルの推論については、モデルの推論の概要をご覧ください。
• 各モデルタイプでサポートされている SQL ステートメントと関数については、各モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニーをご覧ください。