Kurze Audiodateien transkribieren

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie eine kurze Audiodatei mithilfe synchroner Spracherkennung in Text transkribiert wird.

Bei der synchronen Spracherkennung wird der erkannte Text für eine kurze Audiosequenz (unter 60 Sekunden) zurückgegeben. Zur Verarbeitung einer Spracherkennungsanfrage für Audiodaten, die länger als 60 Sekunden sind, verwenden Sie die asynchrone Spracherkennung.

Audioinhalte können direkt aus einer lokalen Datei an Speech-to-Text gesendet werden. Alternativ kann Speech-to-Text in einem Google Cloud Storage-Bucket gespeicherte Audioinhalte verarbeiten. Auf der Seite Kontingente und Limits finden Sie Limits für die Anfragen zur synchronen Spracherkennung.

Synchrone Spracherkennung für eine lokale Datei ausführen

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine synchrone Spracherkennung für eine lokale Audiodatei.

REST

Ausführliche Informationen finden Sie unter dem API-Endpunkt speech:recognize. Weitere Informationen zum Konfigurieren des Anfragetexts finden Sie in der Referenzdokumentation zu RecognitionConfig.

Der im Anfragetext bereitgestellte Audioinhalt muss base64-codiert sein. Weitere Informationen zur base64-Codierung erhalten Sie unter base64-Codierung von Audioinhalten. Weitere Informationen zum Feld content erhalten Sie unter RecognitionAudio.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

LANGUAGE_CODE: Der BCP-47-Code der Sprache, die in Ihrem Audioclip gesprochen wird.
ENCODING: Die Codierung der Audiodaten, die transkribiert werden sollen.
SAMPLE_RATE_HERTZ: Abtastrate der Audiodaten, die transkribiert werden sollen, in Hertz.
ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: Aktivieren Sie dieses Feld, wenn Sie möchten, dass Start- und Endzeitverschiebungen (Zeitstempel) für Wörter zurückgegeben werden.
INPUT_AUDIO: Ein base64-codierter String der Audiodaten, die transkribiert werden sollen.
PROJECT_ID: die alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts.

HTTP-Methode und URL:

POST https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize

JSON-Text anfordern:

{
  "config": {
      "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
      "encoding": "ENCODING",
      "sampleRateHertz": SAMPLE_RATE_HERTZ,
      "enableWordTimeOffsets": ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS
  },
  "audio": {
    "content": "INPUT_AUDIO"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge",
          "confidence": 0.98267895
        }
      ]
    }
  ]
}

gcloud

Ausführliche Informationen finden Sie unter dem Befehl recognize.

Verwenden Sie zur Anwendung der Spracherkennung auf eine lokale Datei die Google Cloud-Befehlszeile und übergeben Sie den lokalen Dateipfad der Datei, für die eine Spracherkennung durchgeführt werden soll.

gcloud ml speech recognize PATH-TO-LOCAL-FILE --language-code='en-US'

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server eine Antwort im JSON-Format zurück:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "confidence": 0.9840146,
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge"
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

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 Go API.

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


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

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	data, err := ioutil.ReadFile(file)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Send the contents of the audio file with the encoding and
	// and sample rate information to be transcripted.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	})

	// Print the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
	return nil
}

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.

/**
 * Performs speech recognition on raw PCM audio and prints the transcription.
 *
 * @param fileName the path to a PCM audio file to transcribe.
 */
public static void syncRecognizeFile(String fileName) throws Exception {
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    Path path = Paths.get(fileName);
    byte[] data = Files.readAllBytes(path);
    ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

    // Configure request with local raw PCM audio
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(16000)
            .build();
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setContent(audioBytes).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

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

// 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,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
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);
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log('Transcription: ', transcription);

Python

from google.cloud import speech


def transcribe_file(audio_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results
    """
    client = speech.SpeechClient()

    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=16000,
        language_code="en-US",
    )

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

    # Each result is for a consecutive portion of the audio. Iterate through
    # them to get the transcripts for the entire audio file.
    for result in response.results:
        # The first alternative is the most likely one for this portion.
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Synchrone Spracherkennung für eine Remotedatei durchführen

Zur Erleichterung Ihrer Arbeit kann die Speech-to-Text API die synchrone Spracherkennung direkt für eine Audiodatei in Google Cloud Storage ausführen, ohne dass Sie den Inhalt der Audiodatei im Text Ihrer Anfrage senden müssen.

Hier ist ein Beispiel für die Durchführung einer synchronen Spracherkennung für eine Datei in Cloud Storage:

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

LANGUAGE_CODE: Der BCP-47-Code der Sprache, die in Ihrem Audioclip gesprochen wird.
ENCODING: Die Codierung der Audiodaten, die transkribiert werden sollen.
SAMPLE_RATE_HERTZ: Abtastrate der Audiodaten, die transkribiert werden sollen, in Hertz.
ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: Aktivieren Sie dieses Feld, wenn Sie möchten, dass Start- und Endzeitverschiebungen (Zeitstempel) für Wörter zurückgegeben werden.
STORAGE_BUCKET: Ein Cloud Storage-Bucket.
INPUT_AUDIO: Die zu transkribierenden Audiodatei.
PROJECT_ID: die alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts.

HTTP-Methode und URL:

POST https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize

JSON-Text anfordern:

{
  "config": {
      "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
      "encoding": "ENCODING",
      "sampleRateHertz": SAMPLE_RATE_HERTZ,
      "enableWordTimeOffsets": ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS
  },
  "audio": {
    "uri": "gs://STORAGE_BUCKET/INPUT_AUDIO"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge",
          "confidence": 0.98267895
        }
      ]
    }
  ]
}

gcloud

Ausführliche Informationen finden Sie unter dem Befehl recognize.

gcloud ml speech recognize 'gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac' \
--language-code='en-US'

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server eine Antwort im JSON-Format zurück:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "confidence": 0.9840146,
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge"
        }
      ]
    }
  ]
}

Go


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

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	// Send the request with the URI (gs://...)
	// and sample rate information to be transcripted.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: gcsURI},
		},
	})

	// Print the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
	return nil
}

Java

/**
 * Performs speech recognition on remote FLAC file and prints the transcription.
 *
 * @param gcsUri the path to the remote FLAC audio file to transcribe.
 */
public static void syncRecognizeGcs(String gcsUri) throws Exception {
  // Instantiates a client with GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    // Builds the request for remote FLAC file
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(16000)
            .build();
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use blocking call for getting 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

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/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,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
const audio = {
  uri: gcsUri,
};

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

// 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);

Python

def transcribe_gcs(audio_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes the audio file specified by the gcs_uri.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://cloud-samples-data/speech/audio.flac
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results
    """
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=audio_uri)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

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

    # Each result is for a consecutive portion of the audio. Iterate through
    # them to get the transcripts for the entire audio file.
    for result in response.results:
        # The first alternative is the most likely one for this portion.
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response

Weitere Sprachen

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PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für Ruby auf.