Abilitazione del filtro per il linguaggio volgare

In questa pagina viene descritto come utilizzare Speech-to-Text per rilevare automaticamente parole volgari nei dati audio e censurarle nella trascrizione.

Puoi attivare il filtro per il linguaggio volgare impostando profanityFilter=true nella RecognitionConfig. Se questa opzione è abilitata, Speech-to-Text tenterà di rilevare parole volgari e restituirà solo la prima lettera seguita da asterischi nella trascrizione (ad esempio, f***). Se questo campo viene impostato su false o se non viene configurato, Speech-to-Text non tenterà di filtrare il linguaggio volgare.

Il seguente esempio mostra come attivare il filtro del linguaggio volgare per riconoscere l'audio archiviato in un bucket Google Cloud Storage.

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la pagina relativa alle librerie client di Speech-to-Text. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Java.

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.

import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionAudio;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig.AudioEncoding;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionResult;
import java.util.List;

public class SpeechProfanityFilter {

  public void speechProfanityFilter() throws Exception {
    String uriPath = "gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac";
    speechProfanityFilter(uriPath);
  }

  /**
   * Transcribe a remote audio file with multi-channel recognition
   *
   * @param gcsUri the path to the audio file
   */
  public static void speechProfanityFilter(String gcsUri) throws Exception {
    // Instantiates a client with GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
    try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

      // Configure remote file request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
              .setLanguageCode("en-US")
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setProfanityFilter(true)
              .build();

      // Set the remote path for the audio file
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

      // Use blocking call to get audio transcript
      RecognizeResponse response = speech.recognize(config, audio);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // 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);
        System.out.printf("Transcription: %s\n", alternative.getTranscript());
      }
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la pagina relativa alle librerie client di Speech-to-Text. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Node.js.

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.

// Filters profanity

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';

async function syncRecognizeWithProfanityFilter() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const speech = require('@google-cloud/speech');

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

  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };

  const config = {
    encoding: 'FLAC',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
    profanityFilter: true, // set this to true
  };
  const request = {
    audio: audio,
    config: config,
  };

  // Detects speech in the audio file
  const [response] = await client.recognize(request);
  const transcription = response.results
    .map(result => result.alternatives[0].transcript)
    .join('\n');
  console.log(`Transcription: ${transcription}`);
}
syncRecognizeWithProfanityFilter().catch(console.error);

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la pagina relativa alle librerie client di Speech-to-Text. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text Python.

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.

from google.cloud import speech

def sync_recognize_with_profanity_filter_gcs(gcs_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
    client = speech.SpeechClient()

    audio = {"uri": gcs_uri}

    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
        profanity_filter=True,
    )

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

    for result in response.results:
        alternative = result.alternatives[0]
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

    return response.results