Vertex AI の最新のマルチモーダルモデルである Gemini 1.5 モデルを試して、最大 200 万のトークンコンテキストウィンドウで何を構築できるかご確認ください。 Vertex AI の最新のマルチモーダルモデルである Gemini 1.5 モデルを試して、最大 200 万のトークンコンテキストウィンドウで何を構築できるかご確認ください。

動画の文字起こし

このチュートリアルでは、Speech-to-Text を使用して、動画ファイルの音声トラックを文字に変換する方法について説明します。

音声ファイルのソースはさまざまです。電話で録音した音声（ボイスメールなど）の場合もあれば、動画ファイルのサウンドトラックの場合もあります。

Speech-to-Text では、複数の機械学習モデルのいずれかを使用して、音源に最も適合する方法で音声ファイルを文字変換できます。音声文字変換の結果を良くするため、音声データの音源を指定することもできます。音源を指定すると、Speech-to-Text は音声ファイルと類似したデータでトレーニングされた機械学習モデルを使用して音声ファイルを処理します。

目標

動画ファイルの音声文字変換リクエストを Speech-to-Text に送信する。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Speech-to-Text

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

このチュートリアルは次のことを前提としています。

Google Cloud Console で Speech-to-Text プロジェクトを設定している。
Google Cloud コンソールでアプリケーションのデフォルト認証情報を使用する環境が設定されている。
選択したプログラミング言語の開発環境を設定している。
選択したプログラミング言語の Google Cloud クライアントライブラリをインストールしている。

音声データを準備する

動画から音声を文字変換するには、動画ファイルからデータを抽出する必要があります。音声データを抽出したら、それを Cloud Storage バケットに保存するか、Base64 エンコードに変換する必要があります。

音声データを抽出する

FFmpeg など、音声ファイルと動画ファイルを処理するすべてのファイル変換ツールを使用できます。

ffmpeg を使用して動画ファイルを音声ファイルに変換するには、下のコードスニペットを使用します。

ffmpeg -i video-input-file audio-output-file

音声データを保存または変換する

ローカルマシンや Cloud Storage バケットに保存されている音声ファイルを音声文字変換できます。

音声ファイルを既存の Cloud Storage バケットにアップロードするには、gsutil ツールで次のコマンドを使用します。

gsutil cp audio-output-file storage-bucket-uri

ローカルファイルを使用している場合、コマンドラインから curl ツールを使ってリクエストを送信する予定であれば、あらかじめ音声ファイルを Base64 でエンコードしたデータに変換する必要があります。

音声ファイルをテキストファイルに変換するには、次のコマンドを使用します。

base64 audio-output-file -w 0 > audio-data-text

リクエストを送信する

音声文字変換リクエストを Speech-to-Text に送信するには、次のコマンドを使用します。

ローカルファイルリクエスト

プロトコル

詳細については、speech:recognize API エンドポイントをご覧ください。

同期音声認識を実行するには、POST リクエストを作成し、適切なリクエスト本文を指定します。次は、curl を使用した POST リクエストの例です。この例では、Google Cloud CLI を使用するプロジェクト用に設定されたサービスアカウントのアクセストークンを使用します。gcloud CLI のインストール、サービスアカウントでのプロジェクトの設定、アクセストークンの取得を行う手順については、クイックスタートをご覧ください。

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize \
    --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "sampleRateHertz": 16000,
        "languageCode": "en-US",
        "model": "video"
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"
    }
}'

リクエスト本文の構成の詳細については、RecognitionConfig のリファレンスドキュメントをご覧ください。

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "OK Google stream stranger things from
            Netflix to my TV okay stranger things from
            Netflix playing on TV from the people that brought you
            Google home comes the next evolution of the smart home
            and it's just outside your window me Google know hi
            how can I help okay no what's the weather like outside
            the weather outside is sunny and 76 degrees he's right
            okay no turn on the hose I'm holding sure okay no I'm can
            I eat this lemon tree leaf yes what about this Daisy yes
            but I wouldn't recommend it but I could eat it okay
            Nomad milk to my shopping list I'm sorry that sounds like
            an indoor request I keep doing that sorry you do keep
            doing that okay no is this compost really we're all
            compost if you think about it pretty much everything is
            made up of organic matter and will return",
          "confidence": 0.9251011
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

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func modelSelection(w io.Writer, path string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// path = "../testdata/Google_Gnome.wav"
	data, err := ioutil.ReadFile(path)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %v", err)
	}

	req := &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
			Model:           "video",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recognize: %v", err)
	}

	for i, result := range resp.Results {
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "Result %d\n", i+1)
		for j, alternative := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "Alternative %d: %s\n", j+1, alternative.Transcript)
		}
	}
	return nil
}

Java

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/**
 * Performs transcription of the given audio file synchronously with the selected model.
 *
 * @param fileName the path to a audio file to transcribe
 */
public static void transcribeModelSelection(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig recConfig =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();

    RecognizeResponse recognizeResponse = speech.recognize(recConfig, recognitionAudio);
    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = recognizeResponse.getResultsList().get(0);
    // 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("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;
const fs = require('fs');

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const filename = 'Local path to audio file, e.g. /path/to/audio.raw';
// const model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// const encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
  model: model,
};
const audio = {
  content: fs.readFileSync(filename).toString('base64'),
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

// 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);

Python

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def transcribe_model_selection(speech_file, model):
    """Transcribe the given audio file synchronously with
    the selected model."""
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    with open(speech_file, "rb") as audio_file:
        content = audio_file.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=content)

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

    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        print("-" * 20)
        print("First alternative of result {}".format(i))
        print(u"Transcript: {}".format(alternative.transcript))

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を行ってから、.NET の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を行ってから、PHP の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

リモートファイルリクエスト

Java

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/**
 * Performs transcription of the remote audio file asynchronously with the selected model.
 *
 * @param gcsUri the path to the remote audio file to transcribe.
 */
public static void transcribeModelSelectionGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use non-blocking call for getting file transcription
    OperationFuture<LongRunningRecognizeResponse, LongRunningRecognizeMetadata> response =
        speech.longRunningRecognizeAsync(config, audio);

    while (!response.isDone()) {
      System.out.println("Waiting for response...");
      Thread.sleep(10000);
    }

    List<SpeechRecognitionResult> results = response.get().getResultsList();

    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = results.get(0);
    // 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("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';
// const model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// const encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
  model: model,
};
const audio = {
  uri: gcsUri,
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

// 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);

Python

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def transcribe_model_selection_gcs(gcs_uri, model):
    """Transcribe the given audio file asynchronously with
    the selected model."""
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)

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

    operation = client.long_running_recognize(config=config, audio=audio)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=90)

    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        print("-" * 20)
        print("First alternative of result {}".format(i))
        print(u"Transcript: {}".format(alternative.transcript))

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を行ってから、.NET の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を行ってから、PHP の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby の Speech-to-Text のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

インスタンスの削除

Compute Engine インスタンスを削除するには:

In the Google Cloud console, go to the VM instances page.
Go to VM instances
Select the checkbox for the instance that you want to delete.
To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.

デフォルトネットワークのファイアウォールルールを削除する

ファイアウォールルールを削除するには:

In the Google Cloud console, go to the Firewall page.
Go to Firewall
Select the checkbox for the firewall rule that you want to delete.
To delete the firewall rule, click Delete.

次のステップ

音声のタイムスタンプを取得する方法を学ぶ。
音声ファイル内のさまざまなスピーカーを識別する。

使ってみる

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動画の文字起こし

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Python

その他の言語

クリーンアップ

プロジェクトの削除

インスタンスの削除

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