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Datei in Cloud Storage mit Vertrauen auf Wortebene transkribieren (Beta)

In Cloud Storage gespeicherte Audiodatei, die einen Konfidenzgrad für jedes Wort zurückgibt, transkribieren

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Konfidenz auf Wortebene aktivieren

Codebeispiel

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Speech-to-Text finden Sie unter Speech-to-Text-Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Speech-to-Text Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Speech-to-Text Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * Transcribe a remote audio file with word level confidence
 *
 * @param gcsUri path to the remote audio file
 */
public static void transcribeWordLevelConfidenceGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

    // Configure request to enable word level confidence
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
            .setSampleRateHertz(44100)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setEnableWordConfidence(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.
    SpeechRecognitionResult result = response.get().getResultsList().get(0);

    // 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.format(
        "First Word and Confidence : %s %s \n",
        alternative.getWords(0).getWord(), alternative.getWords(0).getConfidence());
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const uri = path to GCS audio file e.g. `gs:/bucket/audio.wav`;

const config = {
  encoding: 'FLAC',
  sampleRateHertz: 16000,
  languageCode: 'en-US',
  enableWordConfidence: true,
};

const audio = {
  uri: gcsUri,
};

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

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

console.log('Word-Level-Confidence:');
const words = response.results.map(result => result.alternatives[0]);
words[0].words.forEach(a => {
  console.log(` word: ${a.word}, confidence: ${a.confidence}`);
});

Python


from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech


def transcribe_file_with_word_level_confidence(audio_uri: str) -> str:
    """Transcribe a remote audio file with word level confidence.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        The generated transcript from the audio file provided with word level confidence.
    """

    client = speech.SpeechClient()

    # Configure request to enable word level confidence
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=44100,
        language_code="en-US",
        enable_word_confidence=True,  # Enable word level confidence
    )

    # Set the remote path for the audio file
    audio = speech.RecognitionAudio(uri=audio_uri)

    # Use non-blocking call for getting file transcription
    response = client.long_running_recognize(config=config, audio=audio).result(
        timeout=300
    )

    transcript_builder = []
    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        transcript_builder.append("-" * 20)
        transcript_builder.append(f"\nFirst alternative of result {i}")
        transcript_builder.append(f"\nTranscript: {alternative.transcript}")
        transcript_builder.append(
            "\nFirst Word and Confidence: ({}, {})".format(
                alternative.words[0].word, alternative.words[0].confidence
            )
        )

    transcript = "".join(transcript_builder)
    print(transcript)

    return transcript

Nächste Schritte

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