Trascrizione dell'audio telefonico con modelli avanzati

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

I file audio possono provenire da molte fonti 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 diversi modelli di machine learning per trascrivere il file audio in modo da ottenere la migliore corrispondenza con la fonte originale dell'audio. Puoi ottenere risultati migliori dalla trascrizione vocale specificando la fonte dell'audio originale. In questo modo, Speech-to-Text può elaborare i file audio utilizzando un modello di machine learning addestrato per dati simili al file audio.

Attenzione: questo tutorial utilizza il modello di riconoscimento vocale avanzato. Speech-to-Text dispone di due tipi di modelli di chiamate che puoi utilizzare per il riconoscimento vocale, uno standard e uno avanzato. Il modello migliorato può fornire risultati migliori a un prezzo più elevato (anche se puoi ridurre il prezzo attivando il logging 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.
• Hai configurato l'ambiente di sviluppo per il linguaggio di programmazione scelto.
• Hai installato la libreria client Google Cloud per il linguaggio di programmazione scelto.

Invia una richiesta

Per trascrivere al meglio l'audio acquisito su uno smartphone, ad esempio una chiamata o la segreteria, puoi impostare il campo model nel payload di RecognitionConfig su phone_call. Il campo model indica all'API Speech-to-Text il 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 dell'audio telefonico 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 migliorato in questo tutorial, puoi rimuovere il campo useEnhanced dalla richiesta di 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 dell'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.

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 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

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 ulteriori 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 := os.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("client.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, 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 ulteriori informazioni, consulta Configurare 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 la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Node.js.

Per autenticarti a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori 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, 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 ulteriori informazioni, consulta Configurare 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 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.

Attenzione: i modelli avanzati hanno un costo superiore a quello dei modelli standard. Per ulteriori dettagli, consulta la pagina relativa ai prezzi.

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 è eliminare il progetto che hai 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 URL appspot.com, 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.