クイック スタート: Azure OpenAI Service を使用したテキスト読み上げ

  • [アーティクル]

このクイックスタートでは、OpenAI の音声によるテキスト読み上げに Azure OpenAI Service を使用します。

使用可能な音声は、alloy、echo、fable、onyx、nova、shimmer です。 詳細については、テキスト読み上げに関する Azure OpenAI Service リファレンス ドキュメントを参照してください。

前提条件

Note

現在、Azure OpenAI Service にアクセスするには、アプリケーションを送信する必要があります。 アクセスを適用するには、こちらのフォームに入力してください。

設定

キーとエンドポイントを取得する

Azure OpenAI に対して正常に呼び出しを行うには、エンドポイントとキーが必要です。

変数名 値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT この値は、Azure portal からリソースを確認する際に、 [Keys & Endpoint](キーとエンドポイント) セクションで確認することができます。 Azure OpenAI Studio>[プレイグラウンド]>[コード ビュー] で値を確認することもできます。 エンドポイントの例: https://aoai-docs.openai.azure.com/。
AZURE_OPENAI_API_KEY この値は、Azure portal からリソースを確認する際に、 [Keys & Endpoint](キーとエンドポイント) セクションで確認することができます。 KEY1 または KEY2 を使用できます。

Azure portal でリソースに移動します。 [エンドポイントとキー] は [リソース管理] セクションにあります。 エンドポイントとアクセス キーをコピーします。これらは、API 呼び出しを認証するために両方とも必要です。 KEY1 または KEY2 を使用できます。 常に 2 つのキーを用意しておくと、サービスを中断させることなく、キーのローテーションと再生成を安全に行うことができます。

Azure portal の Azure OpenAI リソースの概要 UI のスクリーンショット。エンドポイントおよびアクセス キーの場所が強調表示されています。

キーとエンドポイントの永続的な環境変数を作成して割り当てます。

環境変数

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

REST API

Bash シェルで、次のコマンドを実行します。 YourDeploymentName を、テキスト読み上げモデルをデプロイしたときに選択したデプロイ名に置き換える必要があります。 デプロイ名は必ずしもモデル名と同じではありません。 基になるモデル名と同じデプロイ名を選ばないと、モデル名の入力時にエラーが発生します。

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
    "model": "tts-1-hd",
    "input": "I'm excited to try text to speech.",
    "voice": "alloy"
}' --output speech.mp3

エンドポイントの例を含むコマンドの最初の行の形式は、curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/speech?api-version=2024-02-15-preview \ のようになります。

重要

運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 資格情報のセキュリティについて詳しくは、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事をご覧ください。

リソースをクリーンアップする

Azure OpenAI リソースをクリーンアップして削除したい場合は、リソースを削除できます。 リソースを削除する前に、まずデプロイされたモデルを削除する必要があります。

次のステップ