Transcrever arquivos de áudio curtos

Nesta página, descrevemos como transcrever um arquivo de áudio curto para texto usando o reconhecimento de fala síncrono.

O reconhecimento de fala síncrono converte o texto reconhecido para áudio curto (menos de 60 segundos). Para processar uma solicitação de reconhecimento de fala de mais de 60 segundos, use o Reconhecimento de fala assíncrono.

O conteúdo de áudio pode ser enviado diretamente para o Speech-to-Text de um arquivo local ou o Speech-to-Text pode processar conteúdo de áudio armazenado em um intervalo do Google Cloud Storage. Consulte a página cotas e limites para ver os limites nas solicitações síncronas de reconhecimento de fala.

Executar o reconhecimento de fala síncrono em um arquivo local

Este é um exemplo de reconhecimento de fala síncrono em um arquivo de áudio local:

REST

Consulte o endpoint da API speech:recognize para ver todos os detalhes. Consulte a documentação de referência RecognitionConfig para mais informações sobre como configurar o corpo da solicitação.

O conteúdo de áudio fornecido no corpo da solicitação precisa ser codificado em base64. Para mais informações sobre como codificar áudio em base64, consulte Como codificar conteúdo de áudio em Base64. Para mais informações sobre o campo content, consulte RecognitionAudio.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

  • LANGUAGE_CODE: o código BCP-47 do idioma falado no seu clipe de áudio.
  • ENCODING: a codificação do áudio que você quer transcrever.
  • SAMPLE_RATE_HERTZ: taxa de amostragem em hertz do áudio que você quer transcrever.
  • ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: ative esse campo se quiser que os ajustes de horário de início e término de palavra (carimbos de data/hora) sejam retornados.
  • INPUT_AUDIO: uma string codificada em base64 dos dados de áudio que você quer transcrever.
  • PROJECT_ID: o ID alfanumérico do seu projeto do Google Cloud.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

gcloud

Consulte o comando recognize para ver todos os detalhes.

Para executar o reconhecimento de fala em um arquivo local, use o Google Cloud CLI, transmitindo o caminho de arquivo local para executar o reconhecimento de fala.

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

Se a solicitação for bem-sucedida, o servidor retornará uma resposta no formato JSON:

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

Go

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Go.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Java.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/**
 * 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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Node.js.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Python.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

Outras linguagens

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência do Speech-to-Text para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência da Speech-to-Text para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência do Speech-to-Text para Ruby.

Executar o reconhecimento de fala síncrono em um arquivo remoto

Para sua comodidade, a API Speech-to-Text executa o reconhecimento de fala síncrono diretamente em um arquivo de áudio localizado no Google Cloud Storage, sem a necessidade de enviar o conteúdo do arquivo de áudio no corpo da solicitação.

Este é um exemplo de reconhecimento de fala síncrono em um arquivo localizado no Cloud Storage:

REST

Consulte o endpoint da API speech:recognize para ver todos os detalhes. Consulte a documentação de referência RecognitionConfig para mais informações sobre como configurar o corpo da solicitação.

O conteúdo de áudio fornecido no corpo da solicitação precisa ser codificado em base64. Para mais informações sobre como codificar áudio em base64, consulte Como codificar conteúdo de áudio em Base64. Para mais informações sobre o campo content, consulte RecognitionAudio.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

  • LANGUAGE_CODE: o código BCP-47 do idioma falado no seu clipe de áudio.
  • ENCODING: a codificação do áudio que você quer transcrever.
  • SAMPLE_RATE_HERTZ: taxa de amostragem em Hertz do áudio que você quer transcrever.
  • ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: ative esse campo se quiser que os ajustes de horário de início e término de palavra (carimbos de data/hora) sejam retornados.
  • STORAGE_BUCKET: um bucket do Cloud Storage
  • INPUT_AUDIO: o arquivo fr dados de áudio que você quer transcrever.
  • PROJECT_ID: o ID alfanumérico do seu projeto do Google Cloud.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

gcloud

Consulte o comando recognize para ver todos os detalhes.

Para executar o reconhecimento de fala em um arquivo local, use o Google Cloud CLI, transmitindo o caminho de arquivo local para executar o reconhecimento de fala.

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

Se a solicitação for bem-sucedida, o servidor retornará uma resposta no formato JSON:

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

Go

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Go.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Java.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/**
 * 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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Node.js.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, consulte Bibliotecas de cliente da Speech-to-Text. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Speech-to-Text Python.

Para autenticar no Speech-to-Text, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

Outras linguagens

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência do Speech-to-Text para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência da Speech-to-Text para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, acesse a documentação de referência do Speech-to-Text para Ruby.