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クイックスタート: Azure OpenAI の Whisper モデルを使った音声テキスト変換

このクイック スタートでは、音声からテキストへの変換に Azure OpenAI の Whisperモデル を使用する方法について説明します。 Whisper モデルは、さまざまな言語での人間の音声を文字起こしすることができ、他の言語を英語に翻訳することもできます。

注

Azure OpenAI で使用できるその他のオーディオ モデルについては、「 オーディオ モデル」を参照してください。

Whisper モデルのファイル サイズ制限は 25 MB です。 25 MB を超えるファイルを文字起こしする必要がある場合は、Azure AI 音声のバッチ文字起こし API を使用できます。

前提条件

セットアップ

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 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT サービス エンドポイントは、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 または、Azure AI Foundry ポータルの [デプロイ] ページからエンドポイントを見つけることができます。 エンドポイントの例: https://docs-test-001.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 キーの場所が赤色の丸で囲まれています。

環境変数

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。

重要

API キーは慎重に使用してください。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。 API キーを使う場合は、Azure Key Vault に格納してセキュリティで保護してください。 アプリで API キーを安全に使用する方法の詳細については、Azure Key Vault を使用した API キーに関する記事を参照してください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

REST API の要求と応答を作成する

Bash シェルで、次のコマンドを実行します。 YourDeploymentName は、Whisper モデルのデプロイ時に選んだ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/transcriptions?api-version=2024-02-01 \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: multipart/form-data" \
 -F file="@./wikipediaOcelot.wav"

エンドポイントの例を含む、前のコマンドの最初の行は次のようになります。

curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

重要

運用環境では、Azure Key Vault などの安全な方法で資格情報を保存してアクセスします。 詳細については、「資格情報の セキュリティ」を参照してください。

出力

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

前提条件

セットアップ

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 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT サービス エンドポイントは、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 または、Azure AI Foundry ポータルの [デプロイ] ページからエンドポイントを見つけることができます。 エンドポイントの例: https://docs-test-001.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 キーの場所が赤色の丸で囲まれています。

環境変数

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。

重要

API キーは慎重に使用してください。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。 API キーを使う場合は、Azure Key Vault に格納してセキュリティで保護してください。 アプリで API キーを安全に使用する方法の詳細については、Azure Key Vault を使用した API キーに関する記事を参照してください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

パスワードレス認証の場合は、次が必要になります。

  1. @azure/identity パッケージを使用します。
  2. ユーザー アカウントに Cognitive Services User ロールを割り当てます。 これは、Azure portal の [アクセスの制御 (IAM)]>[ロールの割り当ての追加] で実行できます。
  3. az login などの Azure CLI でサインインします。

Python 環境の作成

次を使用して、OpenAI Python クライアント ライブラリをインストールします。

pip install openai

Python アプリを作成する

  1. quickstart.py という名前の新しい Python ファイルを作成します。 次に、任意のエディターまたは IDE で開きます。

  2. quickstart.py の内容を次のコードで置き換えます。 コードを変更してデプロイ名を追加します。

    import os
    from openai import AzureOpenAI
        
    client = AzureOpenAI(
        api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
        api_version="2024-02-01",
        azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )
    
    deployment_id = "YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE" #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model."
    audio_test_file = "./wikipediaOcelot.wav"
    
    result = client.audio.transcriptions.create(
        file=open(audio_test_file, "rb"),            
        model=deployment_id
    )
    
    print(result)

クイック スタート ファイルに python コマンドを使用して、アプリケーションを実行します。

python quickstart.py

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

重要

運用環境では、Azure Key Vault などの安全な方法で資格情報を保存してアクセスします。 詳細については、「資格情報の セキュリティ」を参照してください。

出力

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

前提条件

Microsoft Entra ID の前提条件

Microsoft Entra ID で推奨されるキーレス認証の場合、次のことを行う必要があります。

  • Microsoft Entra ID でのキーレス認証に使われる Azure CLI をインストールします。
  • ユーザー アカウントに Cognitive Services User ロールを割り当てます。 Azure portal の [アクセス制御 (IAM)]>[ロールの割り当ての追加] で、ロールを割り当てることができます。

セットアップ

  1. whisper-quickstart新しいフォルダーを作成し、次のコマンドを使用してクイック スタート フォルダーに移動します。

    mkdir whisper-quickstart && cd whisper-quickstart

  2. 次のコマンドを使用して新しいコンソール アプリケーションを作成します。

    dotnet new console

  3. dotnet add package コマンドを使用して、OpenAI .NET クライアント ライブラリをインストールします。

    dotnet add package Azure.AI.OpenAI

  4. Microsoft Entra ID を使用する推奨されるキーレス認証の場合、次のコマンドを使用して Azure.Identity パッケージをインストールします。

    dotnet add package Azure.Identity

  5. Microsoft Entra ID を使用する推奨されるキーレス認証の場合、次のコマンドを使用して Azure にサインインします。

    az login

リソース情報の取得

Azure OpenAI リソースでアプリケーションを認証するには、次の情報を取得する必要があります。

変数名 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT この値は、Azure portal からリソースを調べる際の キーとエンドポイント セクションにあります。
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME この値は、モデルのデプロイ時にデプロイに対して選択したカスタム名に対応します。 この値は、Azure portal の [リソース管理]>[モデル デプロイ] にあります。
OPENAI_API_VERSION API バージョンの詳細を参照してください。

コードでバージョンを変更することも、環境変数を使用することもできます。

キーレス認証と環境変数の設定の詳細を参照してください。

クイック スタートを実行する

このクイックスタートのサンプル コードでは、推奨されるキーレス認証に Microsoft Entra ID を使用します。 API キーを使用する場合は、 DefaultAzureCredential オブジェクトを AzureKeyCredential オブジェクトに置き換えることができます。

AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());

注

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

クイック スタートを実行するには、次の手順に従います。

  1. Program.cs の内容を次のコードに置き換え、プレースホルダーの値を自分の値で更新します。

    using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity; // Required for Passwordless auth


string deploymentName = "whisper";

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ?? "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/";
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY") ?? "<your-key>";

// Use the recommended keyless credential instead of the AzureKeyCredential credential.
AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential()); 
//AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

var audioFilePath = "<audio file path>"

var audioClient = openAIClient.GetAudioClient(deploymentName);

var result = await audioClient.TranscribeAudioAsync(audioFilePath);

Console.WriteLine("Transcribed text:");
foreach (var item in result.Value.Text)
{
    Console.Write(item);
}

  2. アプリケーションを実行するには、Visual Studio の上部にある dotnet run コマンドまたは実行ボタンを使用します。

    dotnet run

出力

サンプル オーディオ ファイルを使用している場合は、コンソールに次のテキストが見つかります。

The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, 
Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid 
black spots and streaks on its coat, round ears...

ソース コード | パッケージ (npm) | サンプル

前提条件

Microsoft Entra ID の前提条件

Microsoft Entra ID で推奨されるキーレス認証の場合、次のことを行う必要があります。

  • Microsoft Entra ID でのキーレス認証に使われる Azure CLI をインストールします。
  • ユーザー アカウントに Cognitive Services User ロールを割り当てます。 Azure portal の [アクセス制御 (IAM)]>[ロールの割り当ての追加] で、ロールを割り当てることができます。

セットアップ

  1. synthesis-quickstart新しいフォルダーを作成し、次のコマンドを使用してクイック スタート フォルダーに移動します。

    mkdir synthesis-quickstart && cd synthesis-quickstart

  2. 次のコマンドで package.json を作成します。

    npm init -y

  3. 次を使用して JavaScript 用の OpenAI クライアント ライブラリをインストールします。

    npm install openai

  4. 推奨されるパスワードレス認証は次のとおりです。

    npm install @azure/identity

リソース情報の取得

Azure OpenAI リソースでアプリケーションを認証するには、次の情報を取得する必要があります。

変数名 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT この値は、Azure portal からリソースを調べる際の キーとエンドポイント セクションにあります。
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME この値は、モデルのデプロイ時にデプロイに対して選択したカスタム名に対応します。 この値は、Azure portal の [リソース管理]>[モデル デプロイ] にあります。
OPENAI_API_VERSION API バージョンの詳細を参照してください。

コードでバージョンを変更することも、環境変数を使用することもできます。

キーレス認証と環境変数の設定の詳細を参照してください。

注意事項

SDK で推奨されるキーレス認証を使用するには、AZURE_OPENAI_API_KEY 環境変数が設定されていないことを確認します。

サンプル アプリケーションを作成する

  1. 次のコードを使用して index.js ファイルを作成します。

    const { createReadStream } = require("fs");
const { AzureOpenAI } = require("openai");
const { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } = require("@azure/identity");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const audioFilePath = "<audio file path>";
const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || "Your endpoint";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-08-01-preview";
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "whisper";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient() {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

export async function main() {
  console.log("== Transcribe Audio Sample ==");

  const client = getClient();
  const result = await client.audio.transcriptions.create({
    model: "",
    file: createReadStream(audioFilePath),
  });

  console.log(`Transcription: ${result.text}`);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

  2. 次のコマンドを使用して Azure にサインインします。

    az login

  3. JavaScript ファイルを実行します。

    node index.js

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

出力

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

ソース コード | パッケージ (npm) | サンプル

前提条件

Microsoft Entra ID の前提条件

Microsoft Entra ID で推奨されるキーレス認証の場合、次のことを行う必要があります。

  • Microsoft Entra ID でのキーレス認証に使われる Azure CLI をインストールします。
  • ユーザー アカウントに Cognitive Services User ロールを割り当てます。 Azure portal の [アクセス制御 (IAM)]>[ロールの割り当ての追加] で、ロールを割り当てることができます。

セットアップ

  1. whisper-quickstart新しいフォルダーを作成し、次のコマンドを使用してクイック スタート フォルダーに移動します。

    mkdir whisper-quickstart && cd whisper-quickstart

  2. 次のコマンドで package.json を作成します。

    npm init -y

  3. 次のコマンドを使用して、package.json を ECMAScript に更新します。

    npm pkg set type=module

  4. 次を使用して JavaScript 用の OpenAI クライアント ライブラリをインストールします。

    npm install openai

  5. 推奨されるパスワードレス認証は次のとおりです。

    npm install @azure/identity

リソース情報の取得

Azure OpenAI リソースでアプリケーションを認証するには、次の情報を取得する必要があります。

変数名 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT この値は、Azure portal からリソースを調べる際の キーとエンドポイント セクションにあります。
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME この値は、モデルのデプロイ時にデプロイに対して選択したカスタム名に対応します。 この値は、Azure portal の [リソース管理]>[モデル デプロイ] にあります。
OPENAI_API_VERSION API バージョンの詳細を参照してください。

コードでバージョンを変更することも、環境変数を使用することもできます。

キーレス認証と環境変数の設定の詳細を参照してください。

注意事項

SDK で推奨されるキーレス認証を使用するには、AZURE_OPENAI_API_KEY 環境変数が設定されていないことを確認します。

サンプル アプリケーションを作成する

  1. 次のコードを使用して index.ts ファイルを作成します。

    import { createReadStream } from "fs";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const audioFilePath = "<audio file path>";
const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || "Your endpoint";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-08-01-preview";
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "whisper";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

export async function main() {
  console.log("== Transcribe Audio Sample ==");

  const client = getClient();
  const result = await client.audio.transcriptions.create({
    model: "",
    file: createReadStream(audioFilePath),
  });

  console.log(`Transcription: ${result.text}`);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

  2. TypeScript コードをトランスパイルするために tsconfig.json ファイルを作成して、ECMAScript 向けの次のコードをコピーします。

    {
    "compilerOptions": {
      "module": "NodeNext",
      "target": "ES2022", // Supports top-level await
      "moduleResolution": "NodeNext",
      "skipLibCheck": true, // Avoid type errors from node_modules
      "strict": true // Enable strict type-checking options
    },
    "include": ["*.ts"]
}

  3. TypeScript から JavaScript にトランスパイルします。

    tsc

  4. 次のコマンドを使用して Azure にサインインします。

    az login

  5. 次のコマンドを使用して、コードを実行します。

    node index.js

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

重要

API キーは慎重に使用してください。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。 API キーを使う場合は、Azure Key Vault に格納してセキュリティで保護してください。 アプリで API キーを安全に使用する方法の詳細については、Azure Key Vault を使用した API キーに関する記事を参照してください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

出力

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

前提条件

セットアップ

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 価値
AZURE_OPENAI_ENDPOINT サービス エンドポイントは、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 または、Azure AI Foundry ポータルの [デプロイ] ページからエンドポイントを見つけることができます。 エンドポイントの例: https://docs-test-001.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 キーの場所が赤色の丸で囲まれています。

環境変数

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。

重要

API キーは慎重に使用してください。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。 API キーを使う場合は、Azure Key Vault に格納してセキュリティで保護してください。 アプリで API キーを安全に使用する方法の詳細については、Azure Key Vault を使用した API キーに関する記事を参照してください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

PowerShell アプリを作成する

次のコマンドを実行します。 YourDeploymentName は、Whisper モデルのデプロイ時に選んだ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。

# Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
    api_key     = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
    api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
    api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
    name        = 'YourDeploymentName' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
}

# Header for authentication
$headers = [ordered]@{
    'api-key' = $openai.api_key
}

$form = @{ file = get-item -path './wikipediaOcelot.wav' }

# Send a completion call to generate an answer
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/audio/transcriptions?api-version=$($openai.api_version)"

$response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Form $form -Method Post -ContentType 'multipart/form-data'
return $response.text

wikipediaOcelot.wav などのサンプル オーディオ ファイルを、GitHub の Azure AI Speech SDK リポジトリから取得できます。

重要

運用環境では、Azure Key Vault を使用した PowerShell シークレット管理などの、安全な方法で資格情報を保存し、アクセスしてください。 詳細については、「資格情報の セキュリティ」を参照してください。

出力

The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs.

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