音声認識AIを使ってLINEのボイスメッセージをテキスト変換してみよう

2019年04月26日 12時30分更新

文● 松本典子　編集 ● 羽野／TECH.ASCII.jp

4.2.3. 「BLOBの作成」コネクタの設定

　検索窓で「BLOB」と検索し「BLOBの作成」を選択します。

BLOBの作成

　「2.1. Azure Blob Srotage の新規作成」で作成したBLOB Storage名を選択して「作成」ボタンをクリック。

BLOBの作成

　図のように設定していきます。「BLOB名」の部分は、グローバルに一意の文字列（GUID）を生成する「guid」変数を使用します。

guid変数の設定

「BLOB名」にカーソルがあるのを確認し、「式」をクリック。
「guid()」と入力します。
OKボタンをクリック。

　以上の手順で「BLOB名」部分に変数を入力できます。「BLOBコンテンツ」部分は、動的コンテンツの「HTTP」の「本文」を選択します（※動的コンテンツが表示されていない場合は「もっと見る」をクリックしてみてください）、

　これで「1：as-speech2text-store」の作成は以上です。

4.3. 「2：as-speech2text」を作成する

as-speech2textの全体図

　次に、LINE から送られたボイスメッセージを変換するワークフローを作成します。

4.3.1. Azure Logic Appsのトリガーの作成

トリガーの作成

　今回はトリガーに「BLOBが追加または変更されたとき」コネクタを使用します。先程作成したワークフローでBLOBにボイスメッセージが格納されると実行するワークフローです。

　項目中の「間隔」の部分ですが、このトリガーはポーリングトリガー（決められたスケジュールで実行）なので、時間を短く設定すると頻繁にトリガー部分の実行が起こり、費用がかかります（BLOBにファイルが格納されていない場合はトリガーの起動のみ。以降のアクションは全てスキップ処理）。適宜変更するか、ワークフローを無効化してください。

4.3.2. HTTPコネクタの設定（POST）

HTTPコネクタの設定（POST）

　検索窓で「HTTP」と検索し、HTTPコネクタを選択します（便宜上、図中では名前を「HTTP - Speech to text(POST)と表記」）。

方法：「POST」を選択します。
URI：以下の内容をコピペします。


https://westus.cris.ai/api/speechtotext/v2.0/transcriptions

Content-Type：「application/json」と入力します。
Ocp-Apim-Subscription-Key：「# 3.1 Azure ポータルからSpeech to textを作成」で作成したSpeech To textの「key」を入力します。
本文：以下の内容をコピペします。下記URIの表記のうち「ファイルの一覧Path」の文字を削除し、動的コンテンツの「ファイルの一覧Path」に置き換えてください。


{
   "description": "Speech to textの書き起こし",
   "locale": "ja-JP",
   "models": [],
   "name": "Transcription using locale ja-JP",
   "properties": {
     "ProfanityFilterMode": "Masked",
     "PunctuationMode": "DictatedAndAutomatic"
   },
   "recordingsUrl": "https://speech2textstore.blob.core.windows.net[ファイルの一覧Path]"
}

4.3.3. HTTPコネクタの設定（GET）

HTTPコネクタの設定（GET）

　検索窓で「HTTP」と検索し、HTTPコネクタを選択します（便宜上、図中では名前を「HTTP - Speech to text(GET)と表記」）。

方法：「GET」を選択します。
URI：以下の内容をコピペします。


https://westus.cris.ai/api/speechtotext/v2.0/transcriptions

Content-Type：「application/json」と入力します。
Ocp-Apim-Subscription-Key：上記のHTTPコネクタ（POST）と同じ内容を入力します。

4.3.4. JSONの解析コネクタの設定

JSONの解析コネクタの設定

　検索窓で「データ操作」と検索し、「JSONの解析」をクリック。

コンテンツ：前の処理の「HTTP（GET）」、動的コンテンツの「本文」を選択します。
スキーマー：以下の内容をコピペします。


{
     "items": {
          "properties": {
               "createdDateTime": {
                   "type": "string"
               },
               "description": {
                   "type": "string"
               },
               "id": {
                    "type": "string"
               },
               "lastActionDateTime": {
                   "type": "string"
               },
               "locale": {
                   "type": "string"
               },
               "models": {
                    "items": {
                         "properties": {
"createdDateTime": {
                                        "type": "string"
                              },
                              "datasets": {
                                  "type": "array"
                              },
                              "description": {
                                  "type": "string"
                              },
                              "id": {
                                  "type": "string"
                              },
                              "lastActionDateTime": {
                                  "type": "string"
},
                              "locale": {
                                        "type": "string"
                              },
                               "modelKind": {
                                   "type": "string"
                               },
                               "name": {
                                   "type": "string"
                               },
                               "properties": {
"properties": {
                                        "Purpose": {
                                           "type": "string"
                                      }
                                 },
                                  "type": "object"
                             },
                                  "status": {
"type": "string"
                                  }
                            },
                            "type": "object"
                        },
                        "type": "array"
                  },
"name": {
                      "type": "string"
                  },
                  "properties": {
                        "properties": {
                            "Duration": {
                                "type": "string"
                            },
                            "ProfanityFilterMode": {
                                "type": "string"
                            },
                            "PunctuationMode": {
                                "type": "string"
                            }
                      },
                      "type": "object"
                  },
                  "recordingsUrl": {
                      "type": "string"
},
                  "resultsUrls": {
                      "properties": {
                          "channel_0": {
                              "type": "string"
                          }
                      },
                      "type": "object"
                },
                "status": {
                        "type": "string"
},
                "statusMessage": {
                    "type": "string"
                }
            },
            "type": "object"
      },
      "type": "array"
}

　ここまででSpeech to text APIを利用し、ボイスメッセージをテキスト変換する処理を行っています。以降は変換後のデータを利用できる形に加工していきます。

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