Trascrizione di audio con più canali

Questa pagina descrive come utilizzare Speech-to-Text per trascrivere file audio che includono più di un canale. Il riconoscimento multicanale è disponibile per la maggior parte, ma non per tutte, le codifiche audio supportate da Speech-to-Text. Per informazioni sul numero di canali riconosciuti nei file audio di ciascun tipo di codifica, consulta audioChannelCount.

I dati audio in genere includono un canale per ogni speaker presente nella registrazione. Ad esempio, l'audio di due persone che parlano al telefono potrebbe contenere due canali, in cui ogni linea viene registrata separatamente.

Per trascrivere i dati audio che includono più canali, devi fornire il numero di canali nella richiesta all'API Speech-to-Text. Nella richiesta, imposta il campo audioChannelCount sul numero di canali presenti nell'audio.

Quando invii una richiesta con più canali, Speech-to-Text ti restituisce un risultato che identifica i diversi canali presenti nell'audio, etichettando le alternative per ogni risultato con il campo channelTag.

Il seguente esempio di codice mostra come trascrivere l'audio che contiene più canali.

Protocollo

Per informazioni dettagliate, 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 mediante curl. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per generare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta la guida rapida.

Il seguente esempio mostra come inviare una richiesta POST utilizzando curl, dove il corpo della richiesta specifica il numero di canali presenti nel sample audio.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "languageCode": "en-US",
        "audioChannelCount": 2,
        "enableSeparateRecognitionPerChannel": true
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/commercial_stereo.wav"
    }
}' "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize" > multi-channel.txt

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON, salvata in un file denominato multi-channel.json.

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "hi I'd like to buy a Chromecast I'm always wondering whether you could help me with that",
          "confidence": 0.8991147
        }
      ],
      "channelTag": 1,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "certainly which color would you like we have blue black and red",
          "confidence": 0.9408236
        }
      ],
      "channelTag": 2,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " let's go with the black one",
          "confidence": 0.98783094
        }
      ],
      "channelTag": 1,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " would you like the new Chromecast Ultra model or the regular Chromecast",
          "confidence": 0.9573053
        }
      ],
      "channelTag": 2,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " regular Chromecast is fine thank you",
          "confidence": 0.9671048
        }
      ],
      "channelTag": 1,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " okay sure would you like to ship it regular or Express",
          "confidence": 0.9544821
        }
      ],
      "channelTag": 2,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " express please",
          "confidence": 0.9487205
        }
      ],
      "channelTag": 1,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " terrific it's on the way thank you",
          "confidence": 0.97655964
        }
      ],
      "channelTag": 2,
      "languageCode": "en-us"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " thank you very much bye",
          "confidence": 0.9735077
        }
      ],
      "channelTag": 1,
      "languageCode": "en-us"
    }
  ]
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Go.

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


// transcribeMultichannel generates a transcript from a multichannel speech file and tags the speech from each channel.
func transcribeMultichannel(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

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

	data, err := os.ReadFile("../testdata/commercial_stereo.wav")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %w", err)
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:                            speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz:                     44100,
			LanguageCode:                        "en-US",
			AudioChannelCount:                   2,
			EnableSeparateRecognitionPerChannel: true,
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recognize: %w", err)
	}

	// Print the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "Channel %v: %v\n", result.ChannelTag, alt.Transcript)
		}
	}
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Java.

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * Transcribe a remote audio file with multi-channel recognition
 *
 * @param gcsUri the path to the audio file
 */
public static void transcribeMultiChannelGcs(String gcsUri) throws Exception {

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

    // Configure request to enable multiple channels
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(44100)
            .setAudioChannelCount(2)
            .setEnableSeparateRecognitionPerChannel(true)
            .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);
    }
    // Just print the first result here.
    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", alternative.getTranscript());
      System.out.printf("Channel Tag : %s\n", result.getChannelTag());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Node.js.

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

const speech = require('@google-cloud/speech').v1;

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

const config = {
  encoding: 'LINEAR16',
  languageCode: 'en-US',
  audioChannelCount: 2,
  enableSeparateRecognitionPerChannel: true,
};

const audio = {
  uri: gcsUri,
};

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

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

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Python.

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


from google.cloud import speech


def transcribe_file_with_multichannel(audio_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file synchronously with multi channel.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/multi.wav"
    Returns:
         cloud_speech.RecognizeResponse: The full response object which includes the transcription results.
    """
    client = speech.SpeechClient()

    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=audio_content)

    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=44100,
        language_code="en-US",
        audio_channel_count=2,
        enable_separate_recognition_per_channel=True,
    )

    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}")
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")
        print(f"Channel Tag: {result.channel_tag}")

    return result

Linguaggi aggiuntivi

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

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

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