azure-speech-to-text-rest-py

作成者: microsoft

短い音声ファイル(最大60秒)の音声認識を行うシンプルなREST API。SDKは不要で、HTTPリクエストのみで使用可能。

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-speech-to-text-rest-py

Azure Speech to Text REST API for Short Audio

Simple REST API for speech-to-text transcription of short audio files (up to 60 seconds). No SDK required - just HTTP requests.

Prerequisites

  1. Azure subscription - Create one free
  2. Speech resource - Create in Azure Portal
  3. Get credentials - After deployment, go to resource > Keys and Endpoint

Environment Variables

# Required
AZURE_SPEECH_KEY=<your-speech-resource-key>
AZURE_SPEECH_REGION=<region>  # e.g., eastus, westus2, westeurope

# Alternative: Use endpoint directly
AZURE_SPEECH_ENDPOINT=https://<region>.stt.speech.microsoft.com

Installation

pip install requests

Quick Start

import os
import requests

def transcribe_audio(audio_file_path: str, language: str = "en-US") -> dict:
    """Transcribe short audio file (max 60 seconds) using REST API."""
    region = os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]
    api_key = os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
    
    url = f"https://{region}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1"
    
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
        "Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000",
        "Accept": "application/json"
    }
    
    params = {
        "language": language,
        "format": "detailed"  # or "simple"
    }
    
    with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
        response = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=audio_file)
    
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Usage
result = transcribe_audio("audio.wav", "en-US")
print(result["DisplayText"])

Audio Requirements

FormatCodecSample RateNotes
WAVPCM16 kHz, monoRecommended
OGGOPUS16 kHz, monoSmaller file size

Limitations:

  • Maximum 60 seconds of audio
  • For pronunciation assessment: maximum 30 seconds
  • No partial/interim results (final only)

Content-Type Headers

# WAV PCM 16kHz
"Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000"

# OGG OPUS
"Content-Type": "audio/ogg; codecs=opus"

Response Formats

Simple Format (default)

params = {"language": "en-US", "format": "simple"}
{
  "RecognitionStatus": "Success",
  "DisplayText": "Remind me to buy 5 pencils.",
  "Offset": "1236645672289",
  "Duration": "1236645672289"
}

Detailed Format

params = {"language": "en-US", "format": "detailed"}
{
  "RecognitionStatus": "Success",
  "Offset": "1236645672289",
  "Duration": "1236645672289",
  "NBest": [
    {
      "Confidence": 0.9052885,
      "Display": "What's the weather like?",
      "ITN": "what's the weather like",
      "Lexical": "what's the weather like",
      "MaskedITN": "what's the weather like"
    }
  ]
}

Chunked Transfer (Recommended)

For lower latency, stream audio in chunks:

import os
import requests

def transcribe_chunked(audio_file_path: str, language: str = "en-US") -> dict:
    """Stream audio in chunks for lower latency."""
    region = os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]
    api_key = os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
    
    url = f"https://{region}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1"
    
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
        "Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000",
        "Accept": "application/json",
        "Transfer-Encoding": "chunked",
        "Expect": "100-continue"
    }
    
    params = {"language": language, "format": "detailed"}
    
    def generate_chunks(file_path: str, chunk_size: int = 1024):
        with open(file_path, "rb") as f:
            while chunk := f.read(chunk_size):
                yield chunk
    
    response = requests.post(
        url, 
        headers=headers, 
        params=params, 
        data=generate_chunks(audio_file_path)
    )
    
    response.raise_for_status()
    return response.json()

Authentication Options

Option 1: Subscription Key (Simple)

headers = {
    "Ocp-Apim-Subscription-Key": os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
}

Option 2: Bearer Token

import requests
import os

def get_access_token() -> str:
    """Get access token from the token endpoint."""
    region = os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]
    api_key = os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
    
    token_url = f"https://{region}.api.cognitive.microsoft.com/sts/v1.0/issueToken"
    
    response = requests.post(
        token_url,
        headers={
            "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
            "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
            "Content-Length": "0"
        }
    )
    response.raise_for_status()
    return response.text

# Use token in requests (valid for 10 minutes)
token = get_access_token()
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {token}",
    "Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000",
    "Accept": "application/json"
}

Query Parameters

ParameterRequiredValuesDescription
languageYesen-US, de-DE, etc.Language of speech
formatNosimple, detailedResult format (default: simple)
profanityNomasked, removed, rawProfanity handling (default: masked)

Recognition Status Values

StatusDescription
SuccessRecognition succeeded
NoMatchSpeech detected but no words matched
InitialSilenceTimeoutOnly silence detected
BabbleTimeoutOnly noise detected
ErrorInternal service error

Profanity Handling

# Mask profanity with asterisks (default)
params = {"language": "en-US", "profanity": "masked"}

# Remove profanity entirely
params = {"language": "en-US", "profanity": "removed"}

# Include profanity as-is
params = {"language": "en-US", "profanity": "raw"}

Error Handling

import requests

def transcribe_with_error_handling(audio_path: str, language: str = "en-US") -> dict | None:
    """Transcribe with proper error handling."""
    region = os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]
    api_key = os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
    
    url = f"https://{region}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1"
    
    try:
        with open(audio_path, "rb") as audio_file:
            response = requests.post(
                url,
                headers={
                    "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
                    "Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000",
                    "Accept": "application/json"
                },
                params={"language": language, "format": "detailed"},
                data=audio_file
            )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            if result.get("RecognitionStatus") == "Success":
                return result
            else:
                print(f"Recognition failed: {result.get('RecognitionStatus')}")
                return None
        elif response.status_code == 400:
            print(f"Bad request: Check language code or audio format")
        elif response.status_code == 401:
            print(f"Unauthorized: Check API key or token")
        elif response.status_code == 403:
            print(f"Forbidden: Missing authorization header")
        else:
            print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
        
        return None
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Request failed: {e}")
        return None

Async Version

import os
import aiohttp
import asyncio

async def transcribe_async(audio_file_path: str, language: str = "en-US") -> dict:
    """Async version using aiohttp."""
    region = os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]
    api_key = os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]
    
    url = f"https://{region}.stt.speech.microsoft.com/speech/recognition/conversation/cognitiveservices/v1"
    
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
        "Content-Type": "audio/wav; codecs=audio/pcm; samplerate=16000",
        "Accept": "application/json"
    }
    
    params = {"language": language, "format": "detailed"}
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        with open(audio_file_path, "rb") as f:
            audio_data = f.read()
        
        async with session.post(url, headers=headers, params=params, data=audio_data) as response:
            response.raise_for_status()
            return await response.json()

# Usage
result = asyncio.run(transcribe_async("audio.wav", "en-US"))
print(result["DisplayText"])

Supported Languages

Common language codes (see full list):

CodeLanguage
en-USEnglish (US)
en-GBEnglish (UK)
de-DEGerman
fr-FRFrench
es-ESSpanish (Spain)
es-MXSpanish (Mexico)
zh-CNChinese (Mandarin)
ja-JPJapanese
ko-KRKorean
pt-BRPortuguese (Brazil)

Best Practices

  1. Pick sync OR async and stay consistent. Do not mix azure.xxx sync clients with azure.xxx.aio async clients in the same call path. Choose one mode per module.
  2. Always use context managers for clients. Use with httpx.Client(...) as client: (sync) or async with httpx.AsyncClient(...) as client: (async) so connections are pooled and closed deterministically.
  3. Use WAV PCM 16kHz mono for best compatibility
  4. Enable chunked transfer for lower latency
  5. Cache access tokens for 9 minutes (valid for 10)
  6. Specify the correct language for accurate recognition
  7. Use detailed format when you need confidence scores
  8. Handle all RecognitionStatus values in production code

When NOT to Use This API

Use the Speech SDK or Batch Transcription API instead when you need:

  • Audio longer than 60 seconds
  • Real-time streaming transcription
  • Partial/interim results
  • Speech translation
  • Custom speech models
  • Batch transcription of many files

Reference Files

FileContents
references/pronunciation-assessment.mdPronunciation assessment parameters and scoring

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundryエージェントのエンドツーエンドでのデプロイ、評価、管理:Dockerビルド、ACRプッシュ、ホスト型/プロンプトエージェント作成、コンテナ起動、バッチ評価、継続的評価、プロンプト最適化ワークフロー、agent.yaml、トレースからのデータセットキュレーション。用途:エージェントをFoundryにデプロイ、ホスト型エージェント、エージェント作成、エージェント呼び出し、エージェント評価、バッチ評価実行、継続的評価、継続的モニタリング、継続的評価ステータス、プロンプト最適化、プロンプト改善、プロンプトオプティマイザー、エージェント指示最適化、エージェント改善...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI向けに使用:Search、Speech、OpenAI、Document Intelligence。検索、ベクター/ハイブリッド検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCRを支援。使用時:AI Search、クエリ検索、ベクター検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCR、テキスト読み上げ。
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
既存の.azure/deployment-plan.mdとインフラストラクチャファイルを持つ、すでに準備済みのアプリケーションに対してAzureデプロイを実行します。ユーザーが新しいアプリケーションの作成を依頼した場合はこのスキルを使用せず、代わりにazure-prepareを使用してください。このスキルは、azd up、azd deploy、terraform apply、az deploymentコマンドを組み込みのエラーリカバリ機能付きで実行します。azure-prepareからの.azure/deployment-plan.mdと、azure-validateからの検証済みステータスが必要です。使用タイミング:「azd upを実行」、「azd deployを実行」、「デプロイを実行」...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Servicesには、Blob Storage、File Shares、Queue Storage、Table Storage、Data Lakeが含まれます。ストレージアクセス層(ホット、クール、コールド、アーカイブ)について、各層の使用タイミングや比較に関する質問に回答します。オブジェクトストレージ、SMBファイル共有、非同期メッセージング、NoSQLキーバリュー、ビッグデータ分析を提供します。ライフサイクル管理を含みます。使用用途:ブロブストレージ、ファイル共有、キューストレージ、テーブルストレージ、データレイク、ファイルアップロード、ブロブダウンロード、ストレージアカウント、アクセス層、...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure上でAppLens、Azure Monitor、リソースヘルス、安全なトリアージを使用して、Azureの本番環境の問題をデバッグします。使用時:本番環境の問題のデバッグ、App Serviceのトラブルシューティング、App Serviceの高CPU、App Serviceのデプロイ障害、コンテナアプリのトラブルシューティング、Functionsのトラブルシューティング、AKSのトラブルシューティング、kubectlが接続できない、kube-system/CoreDNSの障害、PodがPending状態、CrashLoop、ノードがReadyにならない、アップグレード障害、ログの分析、KQL、インサイト、イメージプル障害、コールドスタート問題、ヘルスプローブ障害、...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azureアプリのデプロイ準備(インフラBicep/Terraform、azure.yaml、Dockerfiles)。新規作成/モダナイズ、または作成+デプロイに使用。クロスクラウド移行には非対応(azure-cloud-migrateを使用)。使用禁止:copilot-sdkアプリ(azure-hosted-copilot-sdkを使用)。対象:「アプリ作成」「Webアプリ構築」「API作成」「サーバーレスHTTP API作成」「フロントエンド作成」「バックエンド作成」「サービス構築」「アプリケーションのモダナイズ」「アプリケーション更新」「認証追加」「キャッシュ追加」「Azureへのホスティング」「作成および...」
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azureへの準備が整っているかを確認するためのデプロイ前検証。構成、インフラストラクチャ(BicepまたはTerraform)、RBACロールの割り当て、マネージドIDの権限、前提条件について詳細なチェックを実行します。使用場面:アプリの検証、デプロイ準備状況の確認、事前チェックの実行、構成の確認、デプロイ可能かの確認、azure.yamlの検証、Bicepの検証、デプロイ前のテスト、デプロイエラーのトラブルシューティング、Azure Functionsの検証、関数アプリの検証、サーバーレスの検証...
officialdevopstesting