Riconoscimento vocale mediante modelli avanzati

In questa pagina viene descritto come richiedere un modello di riconoscimento vocale avanzato quando invii una richiesta di trascrizione a Speech-to-Text.

Attualmente esistono due modelli avanzati: telefonata e video. Questi modelli sono stati ottimizzati per trascrivere più accuratamente i dati audio provenienti da queste fonti specifiche. Consulta la pagina delle lingue supportate per vedere se i modelli avanzati sono disponibili per la tua lingua.

Google crea e migliora i modelli avanzati in base ai dati raccolti tramite il logging dei dati. L'attivazione del logging dei dati non è necessaria per utilizzare i modelli avanzati, ma, se decidi di attivarla, puoi aiutare Google a migliorare questi modelli e usufruire anche di uno sconto sull'utilizzo.

Per utilizzare i modelli di riconoscimento avanzato, imposta i seguenti campi in RecognitionConfig:

  1. Imposta useEnhanced su true.
  2. Passa la stringa phone_call o video nel campo model.

Speech-to-Text supporta modelli avanzati per tutti i metodi di riconoscimento vocale: speech:recognize speech:longrunningrecognize e Streaming.

I seguenti esempi di codice mostrano come richiedere l'utilizzo di un modello avanzato per una richiesta di trascrizione.

Protocollo

Per informazioni complete, consulta l'endpoint API speech:recognize.

Per eseguire il riconoscimento vocale sincrono, effettua una richiesta POST e fornisci il corpo della richiesta appropriato. Di seguito è riportato un esempio di richiesta POST tramite curl. L'esempio utilizza il token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto tramite l'interfaccia a riga di comando di Google Cloud. Per istruzioni sull'installazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud, sulla configurazione di un progetto con un account di servizio e sull'ottenimento di un token di accesso, consulta la guida rapida. 

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize \
    --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "languageCode": "en-US",
        "enableWordTimeOffsets": false,
        "enableAutomaticPunctuation": true,
        "model": "phone_call",
        "useEnhanced": true
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/commercial_mono.wav"
    }
}'

Consulta la documentazione di riferimento di RecognitionConfig per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta.

Se la richiesta ha esito positivo, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "Hi, I'd like to buy a Chromecast. I was wondering whether you could help me with that.",
          "confidence": 0.8930228
        }
      ],
      "resultEndTime": "5.640s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Certainly, which color would you like? We are blue black and red.",
          "confidence": 0.9101991
        }
      ],
      "resultEndTime": "10.220s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Let's go with the black one.",
          "confidence": 0.8818244
        }
      ],
      "resultEndTime": "13.870s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Would you like the new Chromecast Ultra model or the regular Chromecast?",
          "confidence": 0.94733626
        }
      ],
      "resultEndTime": "18.460s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Regular Chromecast is fine. Thank you. Okay. Sure. Would you like to ship it regular or Express?",
          "confidence": 0.9519095
        }
      ],
      "resultEndTime": "25.930s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Express, please.",
          "confidence": 0.9101229
        }
      ],
      "resultEndTime": "28.260s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Terrific. It's on the way. Thank you. Thank you very much. Bye.",
          "confidence": 0.9321616
        }
      ],
      "resultEndTime": "34.150s"
    }
 ]
}

Go


func enhancedModel(w io.Writer, path string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// path = "../testdata/commercial_mono.wav"
	data, err := ioutil.ReadFile(path)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %v", err)
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 8000,
			LanguageCode:    "en-US",
			UseEnhanced:     true,
			// A model must be specified to use enhanced model.
			Model: "phone_call",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recognize: %v", err)
	}

	for i, result := range resp.Results {
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "Result %d\n", i+1)
		for j, alternative := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "Alternative %d: %s\n", j+1, alternative.Transcript)
		}
	}
	return nil
}

Python

import io

from google.cloud import speech

client = speech.SpeechClient()

# path = 'resources/commercial_mono.wav'
with io.open(path, "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()

audio = speech.RecognitionAudio(content=content)
config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=8000,
    language_code="en-US",
    use_enhanced=True,
    # A model must be specified to use enhanced model.
    model="phone_call",
)

response = client.recognize(config=config, audio=audio)

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

Java

/**
 * Transcribe the given audio file using an enhanced model.
 *
 * @param fileName the path to an audio file.
 */
public static void transcribeFileWithEnhancedModel(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {
    // Get the contents of the local audio file
    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();

    // Configure request to enable enhanced models
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(8000)
            .setUseEnhanced(true)
            // A model must be specified to use enhanced model.
            .setModel("phone_call")
            .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

// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;
const fs = require('fs');

// 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 encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  languageCode: languageCode,
  useEnhanced: true,
  model: 'phone_call',
};
const audio = {
  content: fs.readFileSync(filename).toString('base64'),
};

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

// Detects speech in the audio file
const [response] = await client.recognize(request);
response.results.forEach(result => {
  const alternative = result.alternatives[0];
  console.log(alternative.transcript);
});

Lingue aggiuntive

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento Speech-to-Text per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Rubby nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento Speech-to-Text per Ruby.

Passaggi successivi

Scopri come effettuare richieste di trascrizione sincrone.