Chirp: ユニバーサル音声モデル

Chirp は、Google の次世代の Speech-to-Text モデルです。長年にわたる研究の成果として、Chirp の最初のバージョンが Speech-to-Text で利用できるようになりました。Google では、Chirp の改善と他の言語およびドメインへの展開を予定しています。詳しくは、Google USM の論文をご覧ください。

Chirp モデルは、現在の音声モデルとは異なるアーキテクチャでトレーニングされています。1 つのモデルに複数の言語のデータが統合されています。ただし、モデルで音声認識を行う言語はユーザーが指定します。Chirp では、他のモデルが提供している Google の音声認識機能の一部がサポートされていません。詳細なリストについては、以下をご覧ください。

モデル ID

Chirp は Speech-to-Text API v2 で使用できます。他のモデルと同様に利用できます。

Chirp のモデル ID は chirp です。

認識ツールを作成するときにこのモデルを指定できます。また、同期認識リクエストまたは一括認識リクエストにおいて、インラインでこのモデルを指定できます。

利用可能な API メソッド

Chirp は、他のモデルよりもはるかに大きなチャンクで音声を処理します。そのため、リアルタイムでの使用には適さない場合があります。Chirp は次の API メソッドを介して利用できます。

v2 Speech.Recognize（1 分未満の短い音声信号に適しています）
v2 Speech.BatchRecognize（1 分から 8 時間までの長い音声信号に適しています）

次の API メソッドでは Chirp を利用できません。

v2 Speech.StreamingRecognize
v1 Speech.StreamingRecognize
v1 Speech.Recognize
v1 Speech.LongRunningRecognize
v1p1beta1 Speech.StreamingRecognize
v1p1beta1 Speech.Recognize
v1p1beta1 Speech.LongRunningRecognize

リージョン

Chirp は、次のリージョンで利用できます。

us-central1
europe-west4
asia-southeast1

詳しくは言語ページをご覧ください。

言語

サポートされている言語については、言語のリストをご覧ください。

機能のサポートと制限事項

現在、Chirp では STT API 機能の多くがサポートされていません。具体的な制限事項は次のとおりです。

信頼スコア: API は値を返しますが、実際には信頼スコアではありません。
音声適応: 適応機能はサポートされていません。
ダイアライゼーション: 自動ダイアライゼーションはサポートされていません。
正規化の強制: サポートされていません。
単語レベルの信頼: サポートされていません。
言語検出: サポートされていません。

Chirp は、次の機能をサポートしています。

句読点の自動入力: 句読点はモデルによって予測されます。無効にすることもできます。
ワードタイミング: 必要に応じて返されます。
言語に依存しない音声文字変換: モデルは、音声ファイルの音声言語を自動的に推測して結果に追加します。

始める前に

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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。

プロジェクトセレクタに移動

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。

Speech-to-Text API を有効にします。

API を有効にする

プロジェクトに次のロールがあることを確認します。 Cloud Speech Administrator

ロールを確認する

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
[IAM] に移動
プロジェクトを選択します。
[プリンシパル] 列で、自分のメールアドレスを含む行を見つけます。

自分のメールアドレスがその列にない場合、ロールは割り当てられていません。
自分のメールアドレスを含む行の [ロール] 列で、ロールのリストに必要なロールが含まれているかどうかを確認します。

ロールを付与する

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
[IAM] に移動
プロジェクトを選択します。
[ アクセスを許可] をクリックします。
[新しいプリンシパル] フィールドに、自分のメールアドレスを入力します。
[ロールを選択] リストでロールを選択します。
追加のロールを付与するには、 [別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
[保存] をクリックします。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、

gcloud components
      update

を実行して、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。

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。

プロジェクトセレクタに移動

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。

Speech-to-Text API を有効にします。

API を有効にする

プロジェクトに次のロールがあることを確認します。 Cloud Speech Administrator

ロールを確認する

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
[IAM] に移動
プロジェクトを選択します。
[プリンシパル] 列で、自分のメールアドレスを含む行を見つけます。

自分のメールアドレスがその列にない場合、ロールは割り当てられていません。
自分のメールアドレスを含む行の [ロール] 列で、ロールのリストに必要なロールが含まれているかどうかを確認します。

ロールを付与する

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
[IAM] に移動
プロジェクトを選択します。
[ アクセスを許可] をクリックします。
[新しいプリンシパル] フィールドに、自分のメールアドレスを入力します。
[ロールを選択] リストでロールを選択します。
追加のロールを付与するには、 [別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
[保存] をクリックします。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、

gcloud components
      update

を実行して、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。

クライアントライブラリは、アプリケーションのデフォルト認証情報を使用することによって、Google API で簡単に認証を行い、これらの API にリクエストを送信できます。アプリケーションのデフォルト認証情報を使用すると、ベースとなるコードを変更することなく、ローカルでのアプリケーションのテストやアプリケーションのデプロイが可能です。詳しくは、<atrack-type="commonincludes" l10n-attrs-original-order="href,track-type,track-name" l10n-encrypted-href="WDE63JFVMK0YqIWBqG8nCycgwkRfOeEqRvzYs1N+2tJUEhcZvE5VtDH5LoWw0lj/" track-name="referenceLink">クライアントライブラリを使用して認証する</atrack-type="commonincludes">をご覧ください。

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
```

また、クライアントライブラリがインストールされていることを確認してください。

Chirp を使用して同期音声認識を実行する

Chirp を使用してローカル音声ファイルに対して同期音声認識を実行する例を次に示します。

Python

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

def transcribe_chirp(
    project_id: str,
    audio_file: str,
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file using Chirp."""
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp",
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

言語に依存しない音声文字変換を有効にしてリクエストする

次のコードサンプルは、言語に依存しない音声文字変換を有効にしてリクエストを行う方法を示しています。

Python


from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

def transcribe_chirp_auto_detect_language(
    project_id: str,
    audio_file: str,
    region: str = "us-central1",
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file and auto-detect spoken language using Chirp.

    Please see https://cloud.google.com/speech-to-text/v2/docs/encoding for more
    information on which audio encodings are supported.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint=f"{region}-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["auto"],  # Set language code to auto to detect language.
        model="chirp",
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/{region}/recognizers/_",
        config=config,
        content=content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Google Cloud コンソールで Chirp を使ってみる

Google Cloud アカウントを登録して、プロジェクトを作成していることを確認します。
Google Cloud コンソールで [Speech] に移動します。
API が有効になっていない場合は有効にします。
Chirp を使用する STT 認識ツールを作成します。 a. [認識ツール] タブに移動し、[作成] をクリックします。

b. [Create Recognizer] ページで、Chirp の必須フィールドを入力します。

i. 認識ツールに名前を付けます。

ii. モデルとして「chirp」を選択します。

iii. 使用する言語を選択します。テストする言語ごとに 1 つの認識ツールを使用する必要があります。

iv. 他の機能は選択しないでください。
STT UI のワークスペースがあることを確認します。ワークスペースがない場合は作成する必要があります。 a. [音声文字変換] ページにアクセスし、[NEW TRANSCRIPTION] をクリックします。

b. [ワークスペース] プルダウンを開き、[NEW WORKSPACE] をクリックして、音声文字変換用のワークスペースを作成します。

c. [Create a new workspace] ナビゲーションサイドバーで [参照] をクリックします。

d. クリックすると新しいバケットが作成されます。

e. バケットの名前を入力して、[続行] をクリックします。

f. [作成] をクリックして Cloud Storage バケットを作成します。

g. バケットが作成されたら、[選択] をクリックして使用するバケットを選択します。

h. [作成] をクリックして、Speech-to-Text UI 用のワークスペースの作成を完了します。
実際の音声に音声文字変換を行います。

a. [New Transcription] ページで音声ファイルを選択します。[Local upload]（アップロード）または [Cloud Storage]（既存の Cloud Storage ファイルの指定）を選択します。注: 音声ファイルのパラメータは自動的に評価されます。

b. [続行] をクリックして、[Transcription options] に移動します。

c. 以前に作成した認識ツールから、Chirp で認識に使用する音声言語を選択します。

d. [モデル] プルダウンから、[Chirp - Universal Speech Model] を選択します。

e. [Recognizer] プルダウンで、新しく作成した認識ツールを選択します。

f. [送信] をクリックし、Chirp を使用して最初の認識リクエストを実行します。
Chirp の音声文字変換の結果を表示します。 a. [音声文字変換] ページで、音声文字変換の名前をクリックして結果を表示します。

b. [Transcription details] ページで、音声文字変換の結果を表示し、必要に応じてブラウザで音声を再生します。

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、次の操作を行います。

作成した認証情報を取り消して、ローカル認証情報ファイルを削除します。
```
gcloud auth application-default revoke
```

（省略可）gcloud CLI から認証情報を取り消します。
```
gcloud auth revoke
```

コンソール

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.

gcloud

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。

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

次のステップ

短い音声ファイルの文字変換を行う。
ストリーミング音声を文字に変換する方法を学習する。
長い音声ファイルを文字に変換する方法を学習する。
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