azure-speech-to-text-rest-py
โดย microsoft
REST API อย่างง่ายสำหรับการถอดเสียงข้อความจากไฟล์เสียงสั้น (สูงสุด 60 วินาที) ไม่ต้องใช้ SDK — แค่คำขอ HTTP
npx skills add https://github.com/microsoft/agent-skills --skill azure-speech-to-text-rest-pyAzure 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
- Azure subscription - Create one free
- Speech resource - Create in Azure Portal
- 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
| Format | Codec | Sample Rate | Notes |
|---|---|---|---|
| WAV | PCM | 16 kHz, mono | Recommended |
| OGG | OPUS | 16 kHz, mono | Smaller 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
| Parameter | Required | Values | Description |
|---|---|---|---|
language | Yes | en-US, de-DE, etc. | Language of speech |
format | No | simple, detailed | Result format (default: simple) |
profanity | No | masked, removed, raw | Profanity handling (default: masked) |
Recognition Status Values
| Status | Description |
|---|---|
Success | Recognition succeeded |
NoMatch | Speech detected but no words matched |
InitialSilenceTimeout | Only silence detected |
BabbleTimeout | Only noise detected |
Error | Internal 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):
| Code | Language |
|---|---|
en-US | English (US) |
en-GB | English (UK) |
de-DE | German |
fr-FR | French |
es-ES | Spanish (Spain) |
es-MX | Spanish (Mexico) |
zh-CN | Chinese (Mandarin) |
ja-JP | Japanese |
ko-KR | Korean |
pt-BR | Portuguese (Brazil) |
Best Practices
- Pick sync OR async and stay consistent. Do not mix
azure.xxxsync clients withazure.xxx.aioasync clients in the same call path. Choose one mode per module. - Always use context managers for clients. Use
with httpx.Client(...) as client:(sync) orasync with httpx.AsyncClient(...) as client:(async) so connections are pooled and closed deterministically. - Use WAV PCM 16kHz mono for best compatibility
- Enable chunked transfer for lower latency
- Cache access tokens for 9 minutes (valid for 10)
- Specify the correct language for accurate recognition
- Use detailed format when you need confidence scores
- 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
| File | Contents |
|---|---|
| references/pronunciation-assessment.md | Pronunciation assessment parameters and scoring |
Skills เพิ่มเติมจาก microsoft
oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
official
microsoft-foundry
microsoft
ปรับใช้ ประเมิน และจัดการ Foundry agents แบบครบวงจร: สร้าง Docker, push ไปยัง ACR, สร้าง hosted/prompt agent, เริ่ม container, batch eval, continuous eval, เวิร์กโฟลว์ prompt optimizer, agent.yaml, จัดชุดข้อมูลจาก traces ใช้สำหรับ: ปรับใช้ agent ไปยัง Foundry, hosted agent, สร้าง agent, เรียกใช้ agent, ประเมิน agent, รัน batch eval, continuous eval, การตรวจสอบต่อเนื่อง, สถานะ continuous eval, ปรับแต่ง prompt, ปรับปรุง prompt, prompt optimizer, ปรับแต่งคำแนะนำ agent, ปรับปรุง agent...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
ใช้สำหรับ Azure AI: ค้นหา, คำพูด, OpenAI, การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ ช่วยในการค้นหา, การค้นหาแบบเวกเตอร์/ไฮบริด, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR เมื่อ: การค้นหา AI, การค้นหาคำถาม, การค้นหาแบบเวกเตอร์, การค้นหาแบบไฮบริด, การค้นหาเชิงความหมาย, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR, แปลงข้อความเป็นคำพูด
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
ดำเนินการปรับใช้ Azure สำหรับแอปพลิเคชันที่เตรียมไว้แล้วซึ่งมีไฟล์ .azure/deployment-plan.md และไฟล์โครงสร้างพื้นฐานอยู่แล้ว ห้ามใช้ทักษะนี้เมื่อผู้ใช้ขอสร้างแอปพลิเคชันใหม่ ให้ใช้ azure-prepare แทน ทักษะนี้รันคำสั่ง azd up, azd deploy, terraform apply และ az deployment พร้อมการกู้คืนข้อผิดพลาดในตัว ต้องมี .azure/deployment-plan.md จาก azure-prepare และสถานะที่ตรวจสอบแล้วจาก azure-validate เมื่อ: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
บริการ Azure Storage รวมถึง Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage และ Data Lake ตอบคำถามเกี่ยวกับระดับการเข้าถึงพื้นที่จัดเก็บ (hot, cool, cold, archive) ว่าเมื่อใดควรใช้แต่ละระดับ และการเปรียบเทียบระดับ ให้บริการจัดเก็บวัตถุ, แชร์ไฟล์ SMB, การส่งข้อความแบบอะซิงโครนัส, NoSQL key-value และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการจัดการวงจรชีวิต ใช้สำหรับ: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, อัปโหลดไฟล์, ดาวน์โหลด blobs, storage accounts, access tiers,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
ดีบักปัญหาการผลิตบน Azure โดยใช้ AppLens, Azure Monitor, สถานะทรัพยากร และการจัดลำดับความสำคัญอย่างปลอดภัย เมื่อ: ดีบักปัญหาการผลิต, แก้ไขปัญหาแอปบริการ, แอปบริการ CPU สูง, แอปบริการล้มเหลวในการปรับใช้, แก้ไขปัญหาคอนเทนเนอร์แอป, แก้ไขปัญหาฟังก์ชัน, แก้ไขปัญหา AKS, kubectl ไม่สามารถเชื่อมต่อ, kube-system/CoreDNS ล้มเหลว, pod รอ, crashloop, node ไม่พร้อม, การอัปเกรดล้มเหลว, วิเคราะห์บันทึก, KQL, ข้อมูลเชิงลึก, การดึงอิมเมจล้มเหลว, ปัญหาการเริ่มต้นเย็น, การตรวจสอบสถานะล้มเหลว,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
เตรียมแอปพลิเคชัน Azure สำหรับการปรับใช้ (infra Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles) ใช้สำหรับสร้าง/ปรับปรุงให้ทันสมัย หรือสร้าง+ปรับใช้ ไม่ใช่สำหรับการย้ายข้ามคลาวด์ (ใช้ azure-cloud-migrate) ห้ามใช้สำหรับ: แอป copilot-sdk (ใช้ azure-hosted-copilot-sdk) เมื่อ: "สร้างแอป", "สร้างเว็บแอป", "สร้าง API", "สร้าง HTTP API แบบไร้เซิร์ฟเวอร์", "สร้างฟรอนต์เอนด์", "สร้างแบ็กเอนด์", "สร้างบริการ", "ปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัย", "อัปเดตแอปพลิเคชัน", "เพิ่มการรับรองความถูกต้อง", "เพิ่มการแคช", "โฮสต์บน Azure", "สร้างและ...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
การตรวจสอบความพร้อมก่อนการปรับใช้สำหรับ Azure ตรวจสอบเชิงลึกเกี่ยวกับการกำหนดค่า โครงสร้างพื้นฐาน (Bicep หรือ Terraform) การกำหนดบทบาท RBAC สิทธิ์ของ managed identity และข้อกำหนดเบื้องต้นก่อนการปรับใช้ เมื่อ: ตรวจสอบแอปของฉัน ตรวจสอบความพร้อมในการปรับใช้ เรียกใช้การตรวจสอบก่อนดำเนินการ ยืนยันการกำหนดค่า ตรวจสอบว่าพร้อมปรับใช้หรือไม่ ตรวจสอบ azure.yaml ตรวจสอบ Bicep ทดสอบก่อนปรับใช้ แก้ไขข้อผิดพลาดในการปรับใช้ ตรวจสอบ Azure Functions ตรวจสอบ function app ตรวจสอบ serverless...
officialdevopstesting