Trascrizione di file audio corti

Questa pagina mostra come trascrivere un breve file audio in testo utilizzando il riconoscimento vocale sincrono.

Il riconoscimento vocale sincrono restituisce il testo riconosciuto per l'audio breve (meno di 60 secondi). Per elaborare una richiesta di riconoscimento vocale per audio superiore a 60 secondi, utilizza Riconoscimento vocale asincrono.

I contenuti audio possono essere inviati direttamente a Speech-to-Text da un file locale oppure Speech-to-Text può elaborare i contenuti audio archiviati in un bucket Google Cloud Storage. Consulta la pagina Quote e limiti per i limiti relativi alle richieste di riconoscimento vocale sincrone.

Eseguire il riconoscimento vocale sincrono su un file locale

Ecco un esempio di riconoscimento vocale sincrono su un file audio locale:

REST

Fai riferimento all'endpoint API speech:recognize per i dettagli completi. Consulta la documentazione di riferimento di RecognitionConfig per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta.

I contenuti audio forniti nel corpo della richiesta devono essere codificati in base64. Per saperne di più su come codificare l'audio in base64, consulta la pagina relativa alla codifica di contenuti audio in Base64. Per ulteriori informazioni sul campo content, consulta RecognitionAudio.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LANGUAGE_CODE: il codice BCP-47 della lingua parlata nel clip audio.
  • ENCODING: la codifica dell'audio che vuoi trascrivere.
  • SAMPLE_RATE_HERTZ: frequenza di campionamento in Hertz dell'audio che vuoi trascrivere.
  • ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: attiva questo campo se vuoi che vengano restituiti i timestamp di inizio e di fine delle parole.
  • INPUT_AUDIO: una stringa codificata in Base64 dei dati audio che vuoi trascrivere.
  • PROJECT_ID: l'ID alfanumerico del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

gcloud

Per informazioni dettagliate, consulta il comando recognize.

Per eseguire il riconoscimento vocale su un file locale, utilizza Google Cloud CLI, passando il percorso file locale del file su cui eseguire il riconoscimento vocale.

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

Se la richiesta ha esito positivo, il server restituisce una risposta in formato JSON:

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

Go

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 Go.

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. 


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

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. 

/**
 * 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

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. 

// 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

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. 

import argparse

from google.cloud import speech

def transcribe_file(speech_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file."""
    client = speech.SpeechClient()

    with open(speech_file, "rb") as audio_file:
        content = audio_file.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=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

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione dei file PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per PHP.

Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per Ruby.

Eseguire il riconoscimento vocale sincrono su un file remoto

Per comodità, l'API Speech-to-Text può eseguire il riconoscimento vocale sincrono direttamente in un file audio situato in Google Cloud Storage, senza dover inviare i contenuti del file audio nel corpo della richiesta.

Ecco un esempio di esecuzione del riconoscimento vocale sincrono su un file situato in Cloud Storage:

REST

Fai riferimento all'endpoint API speech:recognize per i dettagli completi. Consulta la documentazione di riferimento di RecognitionConfig per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta.

I contenuti audio forniti nel corpo della richiesta devono essere codificati in base64. Per saperne di più su come codificare l'audio in base64, consulta la pagina relativa alla codifica di contenuti audio in Base64. Per ulteriori informazioni sul campo content, consulta RecognitionAudio.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LANGUAGE_CODE: il codice BCP-47 della lingua parlata nel clip audio.
  • ENCODING: la codifica dell'audio che vuoi trascrivere.
  • SAMPLE_RATE_HERTZ: frequenza di campionamento in Hertz dell'audio che vuoi trascrivere.
  • ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: attiva questo campo se vuoi che vengano restituiti i timestamp di inizio e di fine delle parole.
  • STORAGE_BUCKET: un bucket Cloud Storage.
  • INPUT_AUDIO: il file di dati audio che vuoi trascrivere.
  • PROJECT_ID: l'ID alfanumerico del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

gcloud

Per informazioni dettagliate, consulta il comando recognize.

Per eseguire il riconoscimento vocale su un file locale, utilizza Google Cloud CLI, passando il percorso file locale del file su cui eseguire il riconoscimento vocale.

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

Se la richiesta ha esito positivo, il server restituisce una risposta in formato JSON:

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

Go

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 Go.

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. 


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

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. 

/**
 * 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

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. 

// 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

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. 

def transcribe_gcs(gcs_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes the audio file specified by the gcs_uri."""
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_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

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione dei file PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per PHP.

Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Speech-to-Text per Ruby.