feat: initial public release (MAESTRO)

2026-06-03 05:08:00 +00:00
commit f5c7666f6b
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+# TranscribeAudio
+
+音声ファイルを文字起こしする。話者分離（ダイアライゼーション）対応。外部の音声認識サーバーに送信して結果を受け取る。
+
+## 基本
+
+```js
+TranscribeAudio({
+  file_path: "input/meeting.mp3",
+  language: "ja",      // 省略時 config の speech_language または "ja"
+  diarize: true,       // 話者分離（デフォルト true）
+  prompt: "固有名詞: 山田太郎、Project Apollo"   // 文字起こしヒント
+})
+```
+
+## サーバー設定（必須）
+
+Settings UI の "Tools" セクションで:
+- **Speech Server URL**: 例 `http://localhost:8000/v1`
+- **Speech Timeout**: 秒（デフォルト 300）
+- **Speech Language**: デフォルト言語コード（`ja`, `en` 等）
+
+サーバー URL が未設定なら "Speech server not configured" で失敗する。
+
+## 入力ファイル
+
+- 対応形式: `mp3`, `wav`
+- workspace 内のローカルファイルパス（input/ 配下推奨）
+- 大きいファイルはタイムアウトに注意（Speech Timeout を増やす）
+
+## 出力フォーマット
+
+### diarize: false (またはセグメント情報なし)
+プレーンテキスト全文:
+```
+こんにちは。今日の会議を始めます。最初の議題は...
+```
+
+### diarize: true
+話者ごとに区切られたテキスト:
+```
+[Speaker_A] こんにちは。今日の会議を始めます。
+[Speaker_B] よろしくお願いします。最初の議題なんですが...
+[Speaker_A] そうですね、まずは...
+```
+
+話者ラベルは `Speaker_A`, `Speaker_B`, ... のような自動採番（実名は出ない）。
+
+## prompt の使い方
+
+固有名詞・専門用語・略語を伝えると認識精度が上がる:
+
+```
+prompt: "Project Apollo, MLflow, Kubernetes, 田中部長"
+```
+
+短く、対象と関連の深い語だけを列挙。長すぎるとノイズになる。