Trascrizione dell'audio telefonico con modelli avanzati

---

Questo tutorial mostra come trascrivere l'audio registrato da uno smartphone utilizzando Speech-to-Text.

I file audio possono provenire da molte origini diverse. I dati audio possono provenire da un telefono (ad esempio un messaggio vocale) o da una traccia audio inclusa in un file video.

Speech-to-Text può utilizzare uno dei numerosi modelli models in trascrivere il file audio in modo che corrisponda al meglio alla fonte originale del audio. Puoi ottenere risultati migliori dalla trascrizione vocale che specifica la sorgente dell'audio originale. Ciò consente Speech-to-Text per elaborare i file audio utilizzando una macchina addestrato per dati simili al tuo file audio.

Attenzione: questo tutorial utilizza la classe modello di riconoscimento vocale avanzato. Speech-to-Text ha due tipi di modelli di chiamata telefonica che che puoi utilizzare per il riconoscimento vocale, un modello standard e un modello avanzato. Il modello migliorato può fornire risultati migliori a un prezzo più elevato (anche se puoi ridurre il prezzo attivando il registro dei dati).

Obiettivi

• Invia una richiesta di trascrizione audio per l'audio registrato da un telefono (ad esempio la segreteria) a Speech-to-Text.
• Specifica un modello di riconoscimento vocale avanzato per una richiesta di trascrizione audio.

Costi

Questo tutorial utilizza i componenti fatturabili di Cloud Platform, tra cui:

• Speech-to-Text

Utilizza il Calcolatore prezzi per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto. I nuovi utenti della piattaforma Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Prima di iniziare

Questo tutorial ha diversi prerequisiti:

• Hai configurato un progetto Speech-to-Text nella console Google Cloud.
• Hai configurato il tuo ambiente utilizzando Credenziali predefinite dell'applicazione nella console Google Cloud.
• Aver configurato l'ambiente di sviluppo linguaggio di programmazione.
• Hai installato Libreria client di Google Cloud per il linguaggio di programmazione scelto.

Invia una richiesta

Per trascrivere al meglio l'audio acquisito su uno smartphone, ad esempio una telefonata o segreteria, puoi impostare il campo model nella Payload RecognitionConfig su phone_call. Il campo model indica all'API Speech-to-Text quali modello di riconoscimento vocale da utilizzare per la richiesta di trascrizione.

Nota: consulta la pagina relativa al supporto delle lingue per vedere quali modelli sono disponibili per la tua lingua.

Puoi migliorare i risultati della trascrizione audio dello smartphone utilizzando un modello avanzato. Per utilizzare un modello avanzato, imposta il campo useEnhanced su true nel RecognitionConfig payload.

Nota: se non vuoi utilizzare il modello avanzato in questo tutorial, puoi rimuovere il campo useEnhanced dalla tua richiesta al Speech-to-Text.

I seguenti esempi di codice mostrano come selezionare un modello di trascrizione specifico quando chiami Speech-to-Text.

Protocollo

Per informazioni dettagliate, consulta l'endpoint API di 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 che utilizza curl. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per generare un token di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, 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"
    }
}'

Per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta, consulta la documentazione di riferimento di RecognitionConfig.

Se la richiesta riesce, il server restituisce un HTTP 200 OK codice di stato 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

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

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

func enhancedModel(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 := ioutil.ReadFile("../testdata/commercial_mono.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: 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: %w", 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
}

Java

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

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * 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

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

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.

// 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);
});

Python

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

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import speech


def transcribe_file_with_enhanced_model(audio_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file using an enhanced model.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/commercial_mono.wav"
    Returns:
        speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
    """

    client = speech.SpeechClient()

    # audio_file = 'resources/commercial_mono.wav'
    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=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(f"First alternative of result {i}")
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

    return response

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita 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.

Attenzione: i modelli avanzati costano di più rispetto ai modelli standard. Esamina il pricing.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Elimina le istanze

Per eliminare un'istanza di Compute Engine:

1. In the Google Cloud console, go to the VM instances page.

   Go to VM instances

2. Select the checkbox for the instance that you want to delete.
3. To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.

Elimina le regole del firewall per la rete predefinita

Per eliminare una regola firewall:

1. In the Google Cloud console, go to the Firewall page.

   Go to Firewall

2. Select the checkbox for the firewall rule that you want to delete.
3. To delete the firewall rule, click Delete.