AlphaMoatによると、2026-09時点でAzure Ai Transcription Pyのダウンロード数は3,316、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,409位、開発では577件中433位です。

インストール数

102

ダウンロード数

3316

スター数

総合順位

#3,409

全体の上位 68% · 開発の上位 76%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	102	3049	1	-
SkillHub ↗	100	3316	2	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

Azureで音声を処理し、タイムスタンプや話者分離などを扱います。ガイドにはサブスクリプションキー認証、バッチ処理、リアルタイムストリーミングの例があります。音声データや参照URLはAzureで処理されます。利用前に録音送信の許可を確認し、サブスクリプションキーを保護してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

音声をバッチ文字起こしに送信し、結果を確認する。
リアルタイム音声ストリームから文字起こしを受け取る。
複数話者の録音で話者分離やタイムスタンプを検討する。

使う場面

PythonアプリケーションにAzureの音声文字起こしを組み込むとき。
音声ファイルやライブストリームを文字起こしするとき。
個人情報、機密情報、規制対象の音声を送信する前に、許可とサービスのデータ処理要件を確認するとき。

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

バッチとリアルタイム文字起こしの違いと必要なAzure設定を説明してください。音声は送信しないでください。

複数話者の録音を処理する前に必要な送信許可、エンドポイント、キー保護の確認項目を列挙してください。

月次の推移

ダウンロード数3316

スター数2

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	3316	—	2
2026-08	3055	+5.0%	2
2026-07	2909	+9.0%	2
2026-06	2670	+5.7%	1
2026-05	2525	—	1
2026-03	2048	—	1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

1.7 KB・ClawHub v0.1.0

---
name: azure-ai-transcription-py
description: |
  Azure AI Transcription SDK for Python. Use for real-time and batch speech-to-text transcription with timestamps and diarization.
  Triggers: "transcription", "speech to text", "Azure AI Transcription", "TranscriptionClient".
package: azure-ai-transcription
---

# Azure AI Transcription SDK for Python

すべて表示(全 70 行)

Client library for Azure AI Transcription (speech-to-text) with real-time and batch transcription.

## Installation

```bash
pip install azure-ai-transcription
```

## Environment Variables

```bash
TRANSCRIPTION_ENDPOINT=https://<resource>.cognitiveservices.azure.com
TRANSCRIPTION_KEY=<your-key>
```

## Authentication

Use subscription key authentication (DefaultAzureCredential is not supported for this client):

```python
import os
from azure.ai.transcription import TranscriptionClient

client = TranscriptionClient(
    endpoint=os.environ["TRANSCRIPTION_ENDPOINT"],
    credential=os.environ["TRANSCRIPTION_KEY"]
)
```

## Transcription (Batch)

```python
job = client.begin_transcription(
    name="meeting-transcription",
    locale="en-US",
    content_urls=["https://<storage>/audio.wav"],
    diarization_enabled=True
)
result = job.result()
print(result.status)
```

## Transcription (Real-time)

```python
stream = client.begin_stream_transcription(locale="en-US")
stream.send_audio_file("audio.wav")
for event in stream:
    print(event.text)
```

## Best Practices

1. **Enable diarization** when multiple speakers are present
2. **Use batch transcription** for long files stored in blob storage
3. **Capture timestamps** for subtitle generation
4. **Specify language** to improve recognition accuracy
5. **Handle streaming backpressure** for real-time transcription
6. **Close transcription sessions** when complete