クライアントライブラリを使用して音声を文字に変換する

このページでは、Google Cloud クライアントライブラリを用いて、お好みのプログラミング言語で Speech-to-Text に音声認識リクエスト送信する方法について説明します。

Speech-to-Text を使用すると、Google の音声認識技術をデベロッパーのアプリケーションに簡単に統合できます。音声データを Speech-to-Text API に送信し、音声ファイルの音声が文字に変換されたテキストを取得できます。サービスの詳細については、Speech-to-Text の基本をご覧ください。

始める前に

Speech-to-Text API にリクエストを送信する前に、以下の操作を完了しておく必要があります。詳細については、始める前にのページをご覧ください。

Google Cloud プロジェクトで Speech-to-Text を有効にする。
Speech-to-Text の課金が有効になっていることを確認する。
Google Cloud CLI をインストールし、次のコマンドを実行して初期化します。
```
gcloud init
```
Google アカウントのローカル認証情報を作成します。
```
gcloud auth application-default login
```
（省略可）音声データを保存する新しい Google Cloud Storage バケットを作成する。

クライアントライブラリをインストールする

Go

go get cloud.google.com/go/speech/apiv1

Java

Maven を使用している場合は、以下を pom.xml ファイルに追加します。BOM の詳細については、Google Cloud Platform ライブラリ BOM をご覧ください。

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.34.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-speech</artifactId>
  </dependency>

Gradle を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-speech:4.33.0'

sbt を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-speech" % "4.33.0"

Visual Studio Code、IntelliJ または Eclipse を使用している場合は、次の IDE プラグインでプロジェクトにクライアントライブラリを追加できます。

プラグインでは、サービスアカウントのキー管理などの追加機能も提供されます。詳細は各プラグインのドキュメントをご覧ください。

Node.js

ライブラリをインストールする前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

npm install --save @google-cloud/speech

Python

ライブラリをインストールする前に、Python 開発用の環境を用意しておいてください。

pip install --upgrade google-cloud-speech

音声文字変換をリクエストする

では、Speech-to-Text を使用して、音声ファイルをテキストに変換してみましょう。次のコードを使用して、Speech-to-Text API に recognize リクエストを送信します。

Go


// Sample speech-quickstart uses the Google Cloud Speech API to transcribe
// audio.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	speech "cloud.google.com/go/speech/apiv1"
	"cloud.google.com/go/speech/apiv1/speechpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// The path to the remote audio file to transcribe.
	fileURI := "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

	// Detects speech in the audio file.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: fileURI},
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to recognize: %v", err)
	}

	// Prints the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Printf("\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
}

Java

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionAudio;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig.AudioEncoding;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionResult;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the Speech API to transcribe an audio file. */
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

      // The path to the audio file to transcribe
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw";

      // Builds the sync recognize request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setLanguageCode("en-US")
              .build();
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

      // Performs speech recognition on the audio file
      RecognizeResponse response = speechClient.recognize(config, audio);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
        // first (most likely) one here.
        SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);
        System.out.printf("Transcription: %s%n", alternative.getTranscript());
      }
    }
  }
}

Node.js

サンプルを実行する前に、Node.js の開発環境を用意しておいてください。

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech');

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

async function quickstart() {
  // The path to the remote LINEAR16 file
  const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw';

  // The audio file's encoding, sample rate in hertz, and BCP-47 language code
  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };
  const config = {
    encoding: 'LINEAR16',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
  };
  const request = {
    audio: audio,
    config: config,
  };

  // Detects speech in the audio file
  const [response] = await client.recognize(request);
  const transcription = response.results
    .map(result => result.alternatives[0].transcript)
    .join('\n');
  console.log(`Transcription: ${transcription}`);
}
quickstart();

Python

サンプルを実行する前に、Python の開発環境を用意しておいてください。


# Imports the Google Cloud client library

from google.cloud import speech

def run_quickstart() -> speech.RecognizeResponse:
    # Instantiates a client
    client = speech.SpeechClient()

    # The name of the audio file to transcribe
    gcs_uri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)

    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

    # Detects speech in the audio file
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    for result in response.results:
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

これで完了です。Speech-to-Text への最初のリクエストを送信できました。

エラーが発生する場合や Speech-to-Text からのレスポンスが空である場合は、トラブルシューティングとエラーの軽減の手順を確認してください。

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を実施します。

プロジェクトを必要としない場合は、Google Cloud コンソールを使用して削除してください。

次のステップ

短い音声ファイルの音声を文字に変換する。
長い音声ファイルの音声認識を一括で行う方法を学習する。
マイクからの入力など、ストリーミングの音声を文字に変換する方法を学習する。
特定の言語で Speech-to-Text クライアントライブラリを使用して、Speech-to-Text を利用する。
サンプルアプリケーションを実行する。
ベストプラクティスのドキュメントで、最高のパフォーマンスと精度を実現するための方法やヒントを確認する。

クライアント ライブラリを使用して音声を文字に変換する

始める前に

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Node.js

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