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Speech-to-Text を試す

このガイドでは、Google の Vertex AI Speech サービスを使用して Speech-to-Text テストを実行するプロセスについて説明します。

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を行ってください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Python ファイル speech-to-text-test.py を作成します。次のように、image_uri_to_test の値をソースイメージの URI に置き換えます。

from google.cloud import speech

def transcribe_gcs_audio(gcs_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US", # Specify the language code (e.g., "en-US" for US English)
        # You can add more features here, e.g.:
        # enable_automatic_punctuation=True,
        # model="default" # or "latest_long", "phone_call", "video", "chirp" (v2 API)
    )

    # Performs synchronous speech recognition on the audio file
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    # Print the transcription
    for result in response.results:
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")
        if result.alternatives[0].confidence:
            print(f"Confidence: {result.alternatives[0].confidence:.2f}")

    return response

if __name__ == "__main__":
    # Replace with the URI of your audio file in Google Cloud Storage
    audio_file_uri = "AUDIO_FILE_URI"

    print(f"Transcribing audio from: {audio_file_uri}")
    transcribe_gcs_audio(audio_file_uri)

次のように置き換えます。

AUDIO_FILE_URI: 音声ファイルの URI「gs://your-bucket/your-image.png」

Dockerfile を作成します。

ROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY speech-to-text-test.py /app/

# Install 'requests' for HTTP calls
RUN pip install --no-cache-dir requests

CMD ["python", "speech-to-text-test.py"]

Speech-to-Text アプリケーションの Docker イメージをビルドします。
```
docker build -t speech-to-text-app .
```
Docker の構成の手順に沿って、次の操作を行います。
1. Docker を構成する。
2. シークレットを作成する。
3. イメージを HaaS にアップロードします。
ユーザークラスタにログインし、ユーザー ID を使用して kubeconfig ファイルを生成します。kubeconfig パスを環境変数として設定していることを確認します。
```
export KUBECONFIG=${CLUSTER_KUBECONFIG_PATH}
```
ターミナルで次のコマンドを実行し、API キーを貼り付けて、Kubernetes Secret を作成します。
```
kubectl create secret generic gcp-api-key-secret \
  --from-literal=GCP_API_KEY='PASTE_YOUR_API_KEY_HERE'
```
このコマンドは、鍵 GCP_API_KEY を含む gcp-api-key-secret という名前のシークレットを作成します。

Kubernetes マニフェストを適用します。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: speech-to-text-test-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: speech-to-text-test-container
        image: HARBOR_INSTANCE_URL/HARBOR_PROJECT/speech-to-text-app:latest # Your image path
        # Mount the API key from the secret into the container
        # as an environment variable named GCP_API_KEY.
        imagePullSecrets:
        - name: SECRET
        envFrom:
        - secretRef:
            name: gcp-api-key-secret
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

次のように置き換えます。

HARBOR_INSTANCE_URL: Harbor インスタンスの URL。
HARBOR_PROJECT: Harbor プロジェクト。
SECRET: Docker 認証情報を保存するために作成されたシークレットの名前。

ジョブのステータスを確認します。

kubectl get jobs/speech-to-text-test-job
# It will show 0/1 completions, then 1/1 after it succeeds

ジョブが完了したら、Pod のログで出力を確認できます。
```
kubectl logs -l job-name=speech-to-text-test-job
```

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