고급 모델을 사용하여 전화 오디오를 텍스트로 변환

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이 가이드는 Speech-to-Text를 사용하여 전화에서 녹음된 오디오를 텍스트로 변환하는 방법을 설명합니다.

오디오 파일의 출처는 다양할 수 있습니다. 오디오 데이터는 전화(예: 음성사서함) 또는 동영상 파일에 포함된 사운드트랙일 수 있습니다.

Speech-to-Text는 여러 머신러닝 모델 중 하나를 사용하여 원본 오디오 소스와 가장 잘 일치하도록 오디오 파일을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 사용자는 원본 오디오 소스를 지정하면 보다 나은 음성 텍스트 변환 결과를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 Speech-to-Text에서 오디오 파일과 유사한 데이터를 학습한 머신러닝 모델을 사용하여 오디오 파일을 처리할 수 있습니다.

주의: 이 가이드에서는 고급 음성 인식 모델을 사용합니다. Speech-to-Text에는 음성 인식, 표준 모델, 고급 모델에 사용할 수 있는 두 가지 전화 통화 모델이 있습니다. 고급 모델은 더 비싼 가격에 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다(데이터 로깅을 사용하도록 선택하면 가격을 할인 받을 수 있음).

목표

• 전화(예: 음성사서함)에서 녹음된 오디오에 대한 오디오 텍스트 변환 요청을 Speech-to-Text로 보냅니다.
• 오디오 텍스트 변환 요청의 고급 음성 인식 모델을 지정합니다.

비용

이 가이드는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Cloud Platform 구성요소를 사용합니다.

• Speech-to-Text

가격 계산기를 사용하여 예상 사용량을 토대로 예상 비용을 산출합니다. Cloud Platform 신규 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

이 가이드에는 몇 가지 기본 요건이 있습니다.

• Google Cloud 콘솔에서 Speech-to-Text 프로젝트를 설정한 상태여야 합니다.
• Google Cloud 콘솔에서 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 사용하여 환경을 설정한 상태여야 합니다.
• 선택한 프로그래밍 언어에 맞게 개발 환경을 설정한 상태여야 합니다.
• 선택한 프로그래밍 언어에 해당하는 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 설치한 상태여야 합니다.

요청 전송

전화 통화나 음성사서함과 같이 전화에서 캡처한 오디오를 가장 우수하게 텍스트로 변환하려면 RecognitionConfig 페이로드의 model 필드를 phone_call로 설정하면 됩니다. model 필드는 텍스트 변환 요청에 사용할 음성 인식 모델을 Speech-to-Text API에게 알립니다.

참고: 사용 중인 언어에 사용 가능한 모델을 확인하려면 언어 지원 페이지를 참조하세요.

고급 모델을 사용하면 전화 오디오 텍스트 변환 결과가 향상될 수 있습니다. 고급 모델을 사용하려면 RecognitionConfig 페이로드에서 useEnhanced 필드를 true로 설정합니다.

참고: 이 가이드에서 고급 모델을 사용하지 않으려면 Speech-to-Text에 대한 요청에서 useEnhanced 필드를 삭제하면 됩니다.

다음 코드 샘플은 Speech-to-Text 호출 시 특정 텍스트 변환 모델을 선택하는 방법을 보여줍니다.

프로토콜

자세한 내용은 speech:recognize API 엔드포인트를 참조하세요.

동기 음성 인식을 수행하려면 POST 요청을 하고 적절한 요청 본문을 제공합니다. 다음은 curl을 사용한 POST 요청의 예시입니다. 이 예시에서는 Google Cloud CLI를 사용하여 액세스 토큰을 생성합니다. gcloud CLI 설치에 대한 안내는 빠른 시작을 참조하세요.

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"
    }
}'

요청 본문 구성에 대한 자세한 내용은 RecognitionConfig 참조 문서를 확인하세요.

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

{
  "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

Speech-to-Text용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Speech-to-Text Go API 참조 문서를 확인하세요.

Speech-to-Text에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

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

	// path = "../testdata/commercial_mono.wav"
	data, err := ioutil.ReadFile(path)
	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

Speech-to-Text용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Speech-to-Text Java API 참조 문서를 확인하세요.

Speech-to-Text에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * 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

Speech-to-Text용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Speech-to-Text Node.js API 참조 문서를 확인하세요.

Speech-to-Text에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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

Speech-to-Text용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Speech-to-Text Python API 참조 문서를 확인하세요.

Speech-to-Text에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import argparse

from google.cloud import speech

def transcribe_file_with_enhanced_model(path: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file using an enhanced model."""

    client = speech.SpeechClient()

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

    return response

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Speech-to-Text 참조 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 다음 PHP용 Speech-to-Text 참조 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Speech-to-Text 참조 문서를 참조하세요.

주의: 고급 모델은 표준 모델보다 비용이 많이 듭니다. 자세한 내용은 가격 책정을 참조하세요.

정리

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