非同期 HTTP インタフェース

非同期 HTTP インタフェースは長時間の音声を文字起こしするためのノンブロッキングな HTTP API です。

この API を利用するには以下のステップを実行します。

音声認識ジョブを作成する
ポーリングして音声認識ジョブの状態をチェックし、結果を取得する

新しいバージョンについて

音声認識処理を従来よりも大幅に高速化した、新しいバージョンの非同期 HTTP インタフェース（以下「v2」とします）を、2025年7月15日にリリースしました。音声認識の精度については、従来版の非同期 HTTP インタフェース（v1）と違いはありません。v1 でなければならない理由が無い場合、v2 を使用することを推奨します。

注意

従来版である v1 は、今後、2026年7月31日を目処に停止される予定です。ご利用中の方は、v2 への移行を行ってください。（なお、終了時期は変更となる可能性があります）
v2 では現在、感情分析の機能を利用することができません。感情分析を利用する場合は、v1 をご利用ください。

特徴

v2 の主な特徴は以下のとおりです。従来は音声全体を直列に処理していたため、処理時間が音声の長さに比例していました。v2 では、音声を発話区間の切れ目を考慮しつつ、ある程度の長さに分割して並列処理することで、従来よりも早く処理を完了します。

項目	従来版 (v1)	新版 (v2)
処理方式	音声全体を直列処理	ある程度の長さに分割（発話区間の切れ目は考慮）して並列処理
処理時間の目安	音声長に比例(約0.3-1倍程度)	90分程度までの音声データであれば、ほぼ一定時間（例：90 分の音声 ⇒ 約 5〜6 分）
話者ダイアライゼーション	音声長に比例(約5%)	音声長に比例(約5%)

話者ダイアライゼーションを行う場合は、音声認識処理に加えて、話者ダイアライゼーションの処理の時間が従来と同程度かかります。
音声認識の処理時間は、現状では音声データの長さが 90 分程度まではほぼ一定時間で完了し、それより長いデータの場合は処理時間が徐々に延びます。ただし、サーバの混雑状況などにより、処理時間が長くなる可能性もあります。
短い音声データの処理時間については、高速化しないか、場合によっては若干遅くなることもあります。

利用方法

エンドポイントが変更となるのみで、それ以外は v1 と変わりません。

（v1）https://acp-api-async.amivoice.com/v1/recognitions
（v2）https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions

従来版との違い

v2 では、以下のようなリクエストに対するレスポンスが変更されています。

a. 送信した音声データに発話区間が存在しなかった場合、v1 ではジョブ登録には成功し、処理を行ったうえで結果が存在しない旨を返していましたが、v2 ではジョブ登録の際に失敗を返すようになりました。
b. サポート対象外の音声ファイルをリクエストした場合、および、話者ダイアライゼーションに不正なパラメータを設定した場合のエラーレスポンスに、「text」「utteranceid」も返すようになりました。

bのケースの例： v1

{
  "results": [{ "tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": "" }],
  "code": "+",
  "message": "received unsupported audio format"
}

{
    "text": "",
    "utteranceid":"test_data",
    "results": [{"tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": ""}],
    "code": "+",
    "message": "received unsupported audio format",
}

利用の方法

1. 音声認識ジョブを作成する

ジョブの作成の API リクエストは、同期 HTTP インタフェースと同じようにリクエストパラメータを設定し、非同期 HTTP インタフェースのエンドポイントにリクエストを送信します。

v2（新版）の場合
POST https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions

v1（従来版）の場合
POST https://acp-api-async.amivoice.com/v1/recognitions

以下、基本的に v2 の場合について説明いたします。 v1 を利用する場合は、適宜エンドポイントを読み替えてください。例えば、curl コマンドで、ログ保存なしで、test.wavファイルの音声認識のリクエストを送るには以下のようにします。

curl https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions \
     -F u={APP_KEY} \
     -F d="grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True" \
     -F a=@test.wav

同期 HTTP インタフェースとはエンドポイントが異なりますが、リクエストパラメータの設定の方法は同じです。

注記

感情分析などいくつかのパラメータは、非同期 HTTP インタフェースにしか対応していません。

注意

同期 HTTP インタフェースとは異なり、ログ保存のあり、なしはエンドポイントではなく、リクエストパラメータで指定します。デフォルトではログ保存ありとなります。ログ保存をしないようにするには、dパラメータにloggingOptOut=Trueを指定します。

成功した場合

成功時のレスポンスにはsessionidが含まれています。これは、ユーザーの音声認識リクエストに対するジョブの ID でジョブの状態を確認したり、結果を得るために利用します。 textは常に"..."を返します。

例

{"sessionid":"017ac8786c5b0a0504399999","text":"..."}

失敗した場合

失敗時のレスポンスにはsessionidが含まれません。codeとmessageで失敗の原因を判断できます。レスポンスコードとメッセージを参照してください。

例

{
  "results": [{ "tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": "" }],
  "text": "",
  "code": "-",
  "message": "received illegal service authorization"
}

2. 音声認識ジョブの状態をチェックし、結果を取得する

音声認識の結果のリクエストに成功したら、ジョブの状態を確認し、statusがcompletedとなるかerrorとなるまでポーリングしてください。

ジョブの状態の取得

ジョブはサーバ側で順次実行されます。ジョブの状態の確認や、結果を取得するには結果取得用のエンドポイント GET /v2/recognitions/{session_id}に問い合わせます。

sessionidには、ジョブ作成時に得られたジョブ ID を設定します。リクエストパラメータの認証情報(authorization)は、Authorizationヘッダーに指定してください。

curl で実行する場合は以下のようにします。ここでは、sessionidが017c25ec12c00a304474a999だとします。

curl -H "Authorization: Bearer {APPKEY}" \
     https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions/017c25ec12c00a304474a999

queued 状態

リクエストを送った直後は、statusはqueuedの状態になります。

{"service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"queued"}

started 状態

キューからジョブが取り出されるとstatusはstarted状態になります。

queuedからstarted状態になるまでには、サーバの混雑状況等によりますが、数十秒～数分程度かかります。

{"service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"started"}

processing 状態

実際に音声認識処理が始まるとstatusはprocessing状態になります。以下のサンプルを参照してください。ここでは見やすさのために結果を改行しています。 API が受けとった音声のサイズ(audio_size)や、MD5 チェックサム(audio_md5)を使って音声が正しく送信できたかを確認できます。

processingから次のcompleted状態になるまでにかかる時間は、音声の長さによりますが、v2 の場合は、音声データをある程度の長さの塊に分割して処理を行っており、おおむね分割された音声の長さの0.5〜1.5倍程度の時間となります。分割の数や分割された塊の長さは、音声データの長さやそこに含まれる発話時間の長さによります。発話時間の長さがある程度短い場合、おおむね１分程度の長さに分割されます。なお、話者ダイアライゼーションや感情分析も実施する場合は、そのための処理時間が別途かかるため、上記よりも時間が長くなります。

{
    "audio_md5":"40f59fe5fc7745c33b33af44be43f6ad",
    "audio_size":306980,
    "service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}",
    "session_id":"017c25ec12c00a304474a999",
    "status":"processing"
}

completed 状態

音声認識が完了すると、statusはcompleted状態となります。このとき、レスポンスのresultsとsegmentsに音声認識結果を得ることができます。結果は音声認識サーバの処理が完了してから一定期間サーバに保存されます。保存期間は、非同期HTTPインタフェースの制限の"音声認識結果の保存期間"を参照してください。

認識結果を含むレスポンスの詳細は音声認識の結果を参照してください。

注記

一定期間を過ぎて削除された結果にアクセスすると、404 NOT FOUNDエラーとなります。エラーについてはリファレンスのエラーレスポンス一覧を参照してください。

error 状態

なんらかの理由で音声認識に失敗した場合は、statusがerror状態となります。このとき、error_messsageにはエラーの原因が設定されます。

例:

{
    "status": "error",
    "audio_md5":"40f59fe5fc7745c33b33af44be43f6ad",
    "audio_size":306980,
    "service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}",
    "session_id":"017c25ec12c00a304474a999",
    "error_message": "ERROR: Failed to transcribe in recognition process - amineth_result=0, amineth_code='o', amineth_message='recognition result is rejected because confidence is below the threshold'"
}

error_messageには、amineth_code='{レスポンスコード}'とamineth_message='{エラーメッセージ}'が含まれている場合があります。詳細はレスポンスコードとメッセージの詳細にある表を参照してください。

特にエラーメッセージにamineth_code='o'が含まれる場合は、クライアントのリクエスト方法や音声ファイルに問題があるため、リトライしても同じ結果になります。詳細は、「リジェクト (レスポンスコード=o)」を参照してください。o以外のエラーの場合、AmiVoice APIの基盤の問題である可能性が高いため、しばらく待ってからリトライしてください。

コンテンツ ID

リクエスト時にdパラメータのcontentIdには自由に文字列を設定できます。例えば、アプリケーションが発行した ID や、ファイル名、利用者などの情報を設定しておくことで、認識結果の一部として後からそれらの情報が得られます。

例えば、curl コマンドでcontentIdにファイル名を設定してリクエストを送るには以下のようにします。

curl https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions \
     -F u={APP_KEY} \
     -F d="grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=test.wav" \
     -F a=@test.wav

ジョブの状態や結果を取得する際、以下のようにcontent_idが含まれるようになります。

{"content_id":"test.wav","service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"queued"}

サンプルコード

非同期HTTPインタフェースの典型的な処理の流れをPythonのサンプルコードで示します。

リクエストパラメータ

実行にはAmiVoice APIのAPPKEYが必要です。以下の行に自身のAmiVoice APIのAPPKEYを設定します。

app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'

dパラメータに設定するオプションを決めます。ここでは以下のようにします。

エンジン: 汎用 (grammarFileNames=-a-general)
ログ保存: なし (loggingOptOut=True)
コンテンツID: ファイル名 (contentId=filename)
話者ダイアライゼーション: 有効 (speakerDiarization=True)
話者数: 最大=最小=2 (diarizationMinSpeaker=2, diarizationMaxSpeaker=2)
感情分析: 有効 (sentimentAnalysis=False)

注意

現在、v2 では感情分析を利用できません。感情分析を利用する場合は v1 をご利用のうえ、sentimentAnalysis=Trueとしてください。

domain = {
    'grammarFileNames': '-a-general',
    'loggingOptOut': 'True',
    'contentId': filename,
    'speakerDiarization': 'True',
    'diarizationMinSpeaker': '2',
    'diarizationMaxSpeaker': '2',
    'sentimentAnalysis': 'False',
    ...

また、2つの単語を登録しています。profileIdはコメントしておき、登録した単語はそのセッションだけで有効になるようにしています。詳細は、単語登録を参照してください。

    #'profileId': 'test',
    'profileWords': 'wwww よんこだぶる|www2 とりぷるだぶる',
}

dパラメータに設定するkey-valueのvalueはURLエンコードします。Pythonでは、urllib.parse.quoteを使います。

params = {
    'u': app_key,
    'd': ' '.join([f'{key}={urllib.parse.quote(value)}' for key, value in domain.items()]),
}
logger.info(params)

paramsは以下のようになります。

{'u': 'XXXX', 'd': 'grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=www.wav profileWords=wwww%20%E3%82%88%E3%82%93%E3%81%93%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B%7Cwww2%20%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%B7%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B speakerDiarization=True diarizationMinSpeaker=2 diarizationMaxSpeaker=2 sentimentAnalysis=False'}

音声認識ジョブ作成のリクエスト

さきほどのparamsと、音声ファイルをHTTP POSTで送信します。サンプルでは読みやすくHTTPの通信を記述するために、HTTPクライアントライブラリrequestsを使います。

request_response = requests.post(
    url=endpoint,
    data={key: value for key, value in params.items()},
    files={'a': (filename, open(filename, 'rb').read(), 'application/octet-stream')}
)

呼び出しに成功したかどうかをHTTPのステータスコードで確認します。また、ジョブの作成に成功したかどうかは、レスポンスにsessionidが存在するかどうかで確認します。

if request_response.status_code != 200:
    logger.error(f'Failed to request - {request_response.content}')
    exit(1)

request = request_response.json()

if 'sessionid' not in request:
    logger.error(f'Failed to create job - {request["message"]} ({request["code"]})')
    exit(2)

logger.info(request)

ジョブの作成に成功すると以下のようなレスポンスが得られます。レスポンスに含まれるsessionidを使ってジョブの状態の確認や結果の取得を行います。

{'sessionid': '01838d9535080a304474a07f', 'text': '...'}

音声認識ジョブの状態の確認

HTTP GETでrecognitions/{sessionid}にリクエストします。レスポンスに含まれるstatusがcompletedかerrorになるまでポーリングします。ここでは、10秒ごとに結果を確認しています。

while True:
    # HTTP GETで`recognitions/{sessionid}`にリクエスト
    result_response = requests.get(
        url=f'{endpoint}/{request["sessionid"]}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {app_key}'}
    )
    if result_response.status_code == 200:
        result = result_response.json()
        if 'status' in result and (result['status'] == 'completed' or result['status'] == 'error'):
            # レスポンスの`status`が`completed`か`error`になれば、結果を整形して出力
            print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=4))
            exit(0)
        else:
            # レスポンスの`status`が`completed`か`error`以外の場合は、ジョブの実行中
            # なので、再度状態をチェックする前に少し待つ（ここでは10秒）
            logger.info(result)
            time.sleep(10)
    else:
        # HTTPのレスポンスコードが200以外の場合は終了する
        logger.error(f'Failed. Response is {result_response.content} - {e}')
        exit(3)

コード

ここまでの Python コードの全体を示します。

async-http-sample.py
import time
import json
import urllib
import logging

import requests


logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s %(message)s")


endpoint = 'https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions'
app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'
filename = 'www-2.wav'

# リクエストパラメータ
domain = {
    'grammarFileNames': '-a-general',
    'loggingOptOut': 'True',
    'contentId': filename,
    'speakerDiarization': 'True',
    'diarizationMinSpeaker': '2',
    'diarizationMaxSpeaker': '2',
    'sentimentAnalysis': 'False',
    #'profileId': 'test',
    'profileWords': 'wwww よんこだぶる|www2 とりぷるだぶる',
}
params = {
    'u': app_key,
    'd': ' '.join([f'{key}={urllib.parse.quote(value)}' for key, value in domain.items()]),
}
logger.info(params)

# ジョブのリクエストの送信
request_response = requests.post(
    url=endpoint,
    data={key: value for key, value in params.items()},
    files={'a': (filename, open(filename, 'rb').read(), 'application/octet-stream')}
)

if request_response.status_code != 200:
    logger.error(f'Failed to request - {request_response.content}')
    exit(1)

request = request_response.json()

if 'sessionid' not in request:
    logger.error(f'Failed to create job - {request["message"]} ({request["code"]})')
    exit(2)

logger.info(request)

# 結果が出るまで10秒ごとに状態を確認する
while True:
    # HTTP GETで`recognitions/{sessionid}`にリクエスト
    result_response = requests.get(
        url=f'{endpoint}/{request["sessionid"]}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {app_key}'}
    )
    if result_response.status_code == 200:
        result = result_response.json()
        if 'status' in result and (result['status'] == 'completed' or result['status'] == 'error'):
            # レスポンスの`status`が`completed`か`error`になれば、結果を整形して出力
            print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=4))
            exit(0)
        else:
            # レスポンスの`status`が`completed`か`error`以外の場合は、ジョブの実行中
            # なので、再度状態をチェックする前に少し待つ（ここでは10秒）
            logger.info(result)
            time.sleep(10)
    else:
        # HTTPのレスポンスコードが200以外の場合は終了する
        logger.error(f'Failed. Response is {result_response.content} - {e}')
        exit(3)

実行方法

Python3がシステムにインストールされていることを確認してください。

ライブラリのインストールをします。

pip install requests

サンプルの音声ファイル(www-2.wav)をダウンロードして、プログラムと同じディレクトリにコピーしてください。

備考

『トリプル・ダブルは、バスケットボールの記録に関する用語です。』と発話したものを録音した音声ファイルです。サンプルコード中で、『とりぷるだぶる』という読みにたいして、『www2』という単語を登録しているので、これが有効になっていることを確認できるような内容にしています。

サンプルプログラムを実行するにはコマンドラインから以下を実行します。

python async-http-sample.py

実行結果は以下のようになります。

$ python sample.py
2025-06-24 11:13:03,932 {'u': 'XXXX', 'd': 'grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=www-2.wav speakerDiarization=True diarizationMinSpeaker=2 diarizationMaxSpeaker=2 sentimentAnalysis=False profileWords=wwww%20%E3%82%88%E3%82%93%E3%81%93%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B%7Cwww2%20%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%B7%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B'}
2025-06-24 11:13:03,948 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:05,253 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "POST /v2/recognitions HTTP/1.1" 200 55
2025-06-24 11:13:05,253 {'text': '...', 'sessionid': '01979fb5d7a30a305c0094c0'}
2025-06-24 11:13:05,253 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:05,551 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 113
2025-06-24 11:13:05,583 {'status': 'queued', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:15,585 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:15,779 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:15,779 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:25,784 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:25,957 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:25,957 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:35,970 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:36,150 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:36,150 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:46,163 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:46,410 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:46,413 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:56,415 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:56,582 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:56,582 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:14:06,589 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:06,775 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:06,775 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:16,786 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:16,931 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:16,932 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:26,933 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:27,088 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:27,088 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
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v1 で感情分析を有効にした場合

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                            "written": "の",
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                            "label": "speaker0"
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                        {
                            "written": "記録",
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                            "endtime": 4404,
                            "spoken": "きろく",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "に",
                            "confidence": 1,
                            "starttime": 4404,
                            "endtime": 4532,
                            "spoken": "に",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "関する",
                            "confidence": 1,
                            "starttime": 4532,
                            "endtime": 5060,
                            "spoken": "かんする",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "用語",
                            "confidence": 1,
                            "starttime": 5060,
                            "endtime": 5412,
                            "spoken": "ようご",
                            "label": "speaker1"
                        },
                        {
                            "written": "です",
                            "confidence": 0.96,
                            "starttime": 5412,
                            "endtime": 5940,
                            "spoken": "です",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "。",
                            "confidence": 0.8,
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                    "confidence": 1,
                    "starttime": 1300,
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                /* 感情パラメータ */
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            {
                "starttime": 3520,
                "endtime": 4900,
                /* 感情パラメータ */
            }
        ]
    }
}

textは結果のテキストですが、"www2はバスケットボールの記録に関する用語です。"のように得られており、発話内容を正しく音声認識できていることがわかります。また、"トリプルダブル"が、"www2"のように変換されており、単語登録も有効に働いていることが確認できました。結果の詳細は、音声認識の結果を参照してください。

トラブルシューティング

received illegal service authorization

以下のように表示される場合は、AmiVoice APIのAPPKEYを設定していない可能性があります。

2022-10-11 10:10:44,928 Failed to create job - received illegal service authorization (-)

コード中の以下の箇所にAPPKEYが設定されているかどうか、誤りがないかを確認してください。

app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'

このページ中のリクエストパラメータのセクションも参照してください。

No such file or directory: 'www-2.wav'

以下のように表示される場合は、音声ファイルが実行ディレクトリに存在しません。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'www-2.wav'

サンプル音声ファイル(www-2.wav)をダウンロードしてコマンドを実行するディレクトリにコピーしてください。ファイルが存在することを確認して再度実行してください。

その他のドキュメント

API リファレンスは、非同期 HTTP インタフェースを参照してください。

新しいバージョンについて​

特徴​

利用方法​

従来版との違い​

利用の方法​

1. 音声認識ジョブを作成する​

成功した場合​

失敗した場合​

2. 音声認識ジョブの状態をチェックし、結果を取得する​

ジョブの状態の取得​

queued 状態​

started 状態​

processing 状態​

completed 状態​

error 状態​

コンテンツ ID​

サンプルコード​

リクエストパラメータ​

音声認識ジョブ作成のリクエスト​

音声認識ジョブの状態の確認​

コード​

実行方法​

トラブルシューティング​

received illegal service authorization​

No such file or directory: 'www-2.wav'​

その他のドキュメント​