クイックスタート: クライアントライブラリの使用

このページでは、Google Cloud クライアントライブラリを使用して、お好みのプログラミング言語で音声認識リクエストを送信する方法について説明します。

Cloud 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、Cloud Speech-to-Text の基本をご覧ください。

始める前に

Google アカウントにログインします。
Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。
GCP Console プロジェクトをセットアップします。
プロジェクトをセットアップする
クリックして、以下を行います。
- プロジェクトを作成または選択します。
- プロジェクトにGoogle Speech-to-Text API を有効にします。
- サービスアカウントを作成します。
- JSON として秘密鍵をダウンロードします。
これらのリソースは、GCP Console でいつでも表示および管理できます。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのファイルパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定してください。
例: Linux または macOS

[PATH] は、サービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのファイルパスに置き換えます。
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
例:
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"
```
例: Windows

[PATH] は、サービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのファイルパスに置き換え、[FILE_NAME] はファイル名に置き換えます。

PowerShell を使用する場合:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
例:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE_NAME].json"
```
コマンドプロンプトを使用する場合:
```
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]
```
Cloud SDK をインストールして初期化します。

クライアントライブラリをインストールする

C#

Install-Package Google.Cloud.Speech.V1 -Pre

Go

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

Java

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-speech</artifactId>
  <version>0.80.0-beta</version>
</dependency>

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

PHP

composer require google/cloud-speech

Python

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

pip install --upgrade google-cloud-speech

Ruby

gem install 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。

C#

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using Google.Cloud.Speech.V1;
using System;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class QuickStart
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            var speech = SpeechClient.Create();
            var response = speech.Recognize(new RecognitionConfig()
            {
                Encoding = RecognitionConfig.Types.AudioEncoding.Linear16,
                SampleRateHertz = 16000,
                LanguageCode = "en",
            }, RecognitionAudio.FromFile("audio.raw"));
            foreach (var result in response.Results)
            {
                foreach (var alternative in result.Alternatives)
                {
                    Console.WriteLine(alternative.Transcript);
                }
            }
        }
    }
}

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"

	speech "cloud.google.com/go/speech/apiv1"
	speechpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/speech/v1"
)

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

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

	// Sets the name of the audio file to transcribe.
	filename := "/path/to/audio.raw"

	// Reads the audio file into memory.
	data, err := ioutil.ReadFile(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}

	// 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_Content{Content: data},
		},
	})
	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

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// 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 com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
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 fileName = "./resources/audio.raw";

      // Reads the audio file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the sync recognize request
      RecognitionConfig config = RecognitionConfig.newBuilder()
          .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
          .setSampleRateHertz(16000)
          .setLanguageCode("en-US")
          .build();
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder()
          .setContent(audioBytes)
          .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 開発のための環境を用意しておいてください。

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async function main() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const speech = require('@google-cloud/speech');
  const fs = require('fs');

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

  // The name of the audio file to transcribe
  const fileName = './resources/audio.raw';

  // Reads a local audio file and converts it to base64
  const file = fs.readFileSync(fileName);
  const audioBytes = file.toString('base64');

  // The audio file's encoding, sample rate in hertz, and BCP-47 language code
  const audio = {
    content: audioBytes,
  };
  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}`);
}
main().catch(console.error);

PHP

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# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Speech\V1\SpeechClient;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionAudio;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionConfig;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionConfig\AudioEncoding;

# The name of the audio file to transcribe
$audioFile = __DIR__ . '/test/data/audio32KHz.raw';

# get contents of a file into a string
$content = file_get_contents($audioFile);

# set string as audio content
$audio = (new RecognitionAudio())
    ->setContent($content);

# The audio file's encoding, sample rate and language
$config = new RecognitionConfig([
    'encoding' => AudioEncoding::LINEAR16,
    'sample_rate_hertz' => 32000,
    'language_code' => 'en-US'
]);

# Instantiates a client
$client = new SpeechClient();

# Detects speech in the audio file
$response = $client->recognize($config, $audio);

# Print most likely transcription
foreach ($response->getResults() as $result) {
    $alternatives = $result->getAlternatives();
    $mostLikely = $alternatives[0];
    $transcript = $mostLikely->getTranscript();
    printf('Transcript: %s' . PHP_EOL, $transcript);
}

$client->close();

Python

サンプルを実行する前に、Python 開発のための環境を用意しておいてください。

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import io
import os

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types

# Instantiates a client
client = speech.SpeechClient()

# The name of the audio file to transcribe
file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'resources',
    'audio.raw')

# Loads the audio into memory
with io.open(file_name, 'rb') as audio_file:
    content = audio_file.read()
    audio = types.RecognitionAudio(content=content)

config = types.RecognitionConfig(
    encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=16000,
    language_code='en-US')

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

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

Ruby

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# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/speech"

# Instantiates a client
speech = Google::Cloud::Speech.new

# The name of the audio file to transcribe
file_name = "./resources/audio.raw"

# The raw audio
audio_file = File.binread file_name

# The audio file's encoding and sample rate
config = { encoding:          :LINEAR16,
           sample_rate_hertz: 16000,
           language_code:     "en-US"   }
audio  = { content: audio_file }

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

results = response.results

# Get first result because we only processed a single audio file
# Each result represents a consecutive portion of the audio
results.first.alternatives.each do |alternatives|
  puts "Transcription: #{alternatives.transcript}"
end

これで、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緩和の手順を確認してください。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて GCP アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

プロジェクトを必要としない場合は、GCP Console を使用して削除します。

次のステップ

短い音声ファイルの文字変換を行う。
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。

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最終更新日: 4月 12, 2019

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