Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Mengaktifkan pengenalan bahasa di Speech-to-Text

Halaman ini menjelaskan cara mengaktifkan pengenalan bahasa untuk permintaan transkripsi audio yang dikirim ke Speech-to-Text.

Dalam beberapa situasi, Anda tidak tahu secara pasti bahasa apa yang terkandung dalam rekaman audio Anda. Misalnya, jika Anda memublikasikan layanan, aplikasi, atau produk di negara dengan beberapa bahasa resmi, Anda berpotensi menerima input audio dari pengguna dalam berbagai bahasa. Hal ini dapat membuat penentuan satu kode bahasa untuk permintaan transkripsi jauh lebih sulit.

Pengenalan beberapa bahasa

Speech-to-Text menawarkan cara bagi Anda untuk menentukan serangkaian bahasa alternatif yang mungkin berisi data audio. Saat mengirim permintaan transkripsi audio ke Speech-to-Text, Anda dapat memberikan daftar bahasa tambahan yang mungkin disertakan dalam data audio. Jika Anda menyertakan daftar bahasa dalam permintaan, Speech-to-Text akan mencoba mentranskripsikan audio berdasarkan bahasa yang paling sesuai dengan sampel dari alternatif yang Anda berikan. Speech-to-Text kemudian melabeli hasil transkripsi dengan kode bahasa yang diprediksi.

Fitur ini ideal untuk aplikasi yang perlu mentranskripsikan pernyataan singkat seperti perintah suara atau penelusuran. Anda dapat mencantumkan hingga tiga bahasa alternatif dari beragam bahasa yang didukung Speech-to-Text selain bahasa utama Anda (total untuk empat bahasa).

Meskipun Anda dapat menentukan bahasa alternatif untuk permintaan transkripsi ucapan, Anda tetap harus memberikan kode bahasa utama di kolom languageCode. Selain itu, Anda harus membatasi jumlah bahasa yang Anda minta seminimal mungkin. Semakin sedikit kode bahasa alternatif yang Anda minta, Speech-to-Text akan lebih berhasil memilih bahasa yang benar. Menentukan hanya satu bahasa akan memberikan hasil terbaik.

Aktifkan pengenalan bahasa dalam permintaan transkripsi audio

Untuk menentukan bahasa alternatif dalam transkripsi audio, Anda harus menetapkan kolom alternativeLanguageCodes ke daftar kode bahasa dalam parameter RecognitionConfig untuk permintaan tersebut singkat ini. Speech-to-Text mendukung kode bahasa alternatif untuk semua metode pengenalan ucapan: speech:recognize .speech:longrunningrecognize , dan Streaming.

Menggunakan file lokal

Protocol

Lihat endpoint API speech:recognize untuk mengetahui detail selengkapnya.

Untuk melakukan pengenalan ucapan sinkron, buat permintaan POST dan berikan isi permintaan yang sesuai. Berikut ini contoh permintaan POST yang menggunakan curl. Contoh ini menggunakan Google Cloud CLI untuk membuat token akses. Untuk petunjuk tentang cara menginstal gcloud CLI, lihat panduan memulai.

Contoh berikut menunjukkan cara meminta transkripsi file audio yang mungkin menyertakan ucapan dalam bahasa Inggris, Prancis, atau Jerman.

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    https://speech.googleapis.com/v1p1beta1/speech:recognize \
    --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "languageCode": "en-US",
        "alternativeLanguageCodes": ["fr-FR", "de-DE"],
        "model": "command_and_search"
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/commercial_mono.wav"
    }
}' > multi-language.txt

Jika permintaan berhasil, server akan menampilkan kode status HTTP 200 OK dan respons dalam format JSON, yang disimpan ke file bernama multi-language.txt.

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "hi I'd like to buy a Chromecast I'm ..."
          "confidence": 0.9466864
        }
      ],
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " let's go with the black one",
          "confidence": 0.9829583
        }
      ],
      "languageCode": "en-us"
    },
  ]
}

Java

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Speech-to-Text, lihat Library klien Speech-to-Text. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Java Speech-to-Text.

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * Transcribe a local audio file with multi-language recognition
 *
 * @param fileName the path to the audio file
 */
public static void transcribeMultiLanguage(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  // Get the contents of the local audio file
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();
    ArrayList<String> languageList = new ArrayList<>();
    languageList.add("es-ES");
    languageList.add("en-US");

    // Configure request to enable multiple languages
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setLanguageCode("ja-JP")
            .addAllAlternativeLanguageCodes(languageList)
            .build();
    // Perform the transcription request
    RecognizeResponse recognizeResponse = speechClient.recognize(config, recognitionAudio);

    // Print out the results
    for (SpeechRecognitionResult result : recognizeResponse.getResultsList()) {
      // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
      // first (most likely) one here.
      SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternatives(0);
      System.out.format("Transcript : %s\n\n", alternative.getTranscript());
    }
  }
}

Node.js

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

const fs = require('fs');

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local path to audio file, e.g. /path/to/audio.raw';

const config = {
  encoding: 'LINEAR16',
  sampleRateHertz: 44100,
  languageCode: 'en-US',
  alternativeLanguageCodes: ['es-ES', 'en-US'],
};

const audio = {
  content: fs.readFileSync(fileName).toString('base64'),
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

const [response] = await client.recognize(request);
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log(`Transcription: ${transcription}`);

Python

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

client = speech.SpeechClient()

speech_file = "resources/multi.wav"
first_lang = "en-US"
second_lang = "es"

with open(speech_file, "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()

audio = speech.RecognitionAudio(content=content)

config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=44100,
    audio_channel_count=2,
    language_code=first_lang,
    alternative_language_codes=[second_lang],
)

print("Waiting for operation to complete...")
response = client.recognize(config=config, audio=audio)

for i, result in enumerate(response.results):
    alternative = result.alternatives[0]
    print("-" * 20)
    print(f"First alternative of result {i}: {alternative}")
    print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

return response.results

Menggunakan file jarak jauh

Java

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * Transcribe a remote audio file with multi-language recognition
 *
 * @param gcsUri the path to the remote audio file
 */
public static void transcribeMultiLanguageGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

    ArrayList<String> languageList = new ArrayList<>();
    languageList.add("es-ES");
    languageList.add("en-US");

    // Configure request to enable multiple languages
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setLanguageCode("ja-JP")
            .addAllAlternativeLanguageCodes(languageList)
            .build();

    // Set the remote path for the audio file
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use non-blocking call for getting file transcription
    OperationFuture<LongRunningRecognizeResponse, LongRunningRecognizeMetadata> response =
        speechClient.longRunningRecognizeAsync(config, audio);

    while (!response.isDone()) {
      System.out.println("Waiting for response...");
      Thread.sleep(10000);
    }

    for (SpeechRecognitionResult result : response.get().getResultsList()) {

      // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
      // first (most likely) one here.
      SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);

      // Print out the result
      System.out.printf("Transcript : %s\n\n", alternative.getTranscript());
    }
  }
}

Node.js

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const uri = path to GCS audio file e.g. `gs:/bucket/audio.wav`;

const config = {
  encoding: 'LINEAR16',
  sampleRateHertz: 44100,
  languageCode: 'en-US',
  alternativeLanguageCodes: ['es-ES', 'en-US'],
};

const audio = {
  uri: gcsUri,
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

const [operation] = await client.longRunningRecognize(request);
const [response] = await operation.promise();
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log(`Transcription: ${transcription}`);

Python

Untuk mengautentikasi ke Speech-to-Text, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech


def transcribe_file_with_multilanguage_gcs(audio_uri: str) -> str:
    """Transcribe a remote audio file with multi-language recognition
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage path to an audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        str: The generated transcript from the audio file provided.
    """

    client = speech.SpeechClient()

    first_language = "es-ES"
    alternate_languages = ["en-US", "fr-FR"]

    # Configure request to enable multiple languages
    recognition_config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=44100,
        language_code=first_language,
        alternative_language_codes=alternate_languages,
    )

    # Set the remote path for the audio file
    audio = speech.RecognitionAudio(uri=audio_uri)

    # Use non-blocking call for getting file transcription
    response = client.long_running_recognize(
        config=recognition_config, audio=audio
    ).result(timeout=300)

    transcript_builder = []
    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        transcript_builder.append("-" * 20 + "\n")
        transcript_builder.append(f"First alternative of result {i}: {alternative}")
        transcript_builder.append(f"Transcript: {alternative.transcript} \n")

    transcript = "".join(transcript_builder)
    print(transcript)

    return transcript