Transcribir la voz a texto con bibliotecas cliente

En esta página, se muestra cómo enviar una solicitud de reconocimiento de voz a Speech-to-Text en el lenguaje de programación que prefieras mediante las bibliotecas cliente de Google Cloud.

Con Speech-to-Text, se puede realizar una integración sencilla de las tecnologías de reconocimiento de voz de Google en las aplicaciones de los desarrolladores. Puedes enviar datos de audio a la API de Speech-to-Text que, a su vez, muestra una transcripción de texto de ese archivo de audio. Para obtener más información sobre el servicio, consulta Conceptos básicos de Speech-to-Text.

Antes de comenzar

Antes de enviar una solicitud a la API de Speech-to-Text, debes completar las siguientes acciones. Consulta la página antes de comenzar para obtener más detalles.

  • Habilita Speech-to-Text en un proyecto de Google Cloud.
  • Asegúrate de que la facturación esté habilitada para Speech-to-Text.

  • Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command: 

    gcloud init

  • If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

  • Crea un bucket de Google Cloud Storage nuevo para almacenar tus datos de audio (opcional).

Instala la biblioteca cliente

Go

go get cloud.google.com/go/speech/apiv1

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.50.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-speech</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-speech:4.48.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-speech" % "4.48.0"

If you're using Visual Studio Code, IntelliJ, or Eclipse, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

Node.js

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

npm install --save @google-cloud/speech

Python

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

pip install --upgrade google-cloud-speech

Realiza una solicitud de transcripción de audio

Ahora puedes usar Speech-to-Text para transcribir un archivo de audio a texto. Usa el siguiente código para enviar una solicitud de recognize a la API de Speech-to-Text.

Go


// Sample speech-quickstart uses the Google Cloud Speech API to transcribe
// audio.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	speech "cloud.google.com/go/speech/apiv1"
	"cloud.google.com/go/speech/apiv1/speechpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// The path to the remote audio file to transcribe.
	fileURI := "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

	// Detects speech in the audio file.
	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: fileURI},
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to recognize: %v", err)
	}

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

Java

// Imports the Google Cloud client library
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 QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the Speech API to transcribe an audio file. */
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

      // The path to the audio file to transcribe
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw";

      // Builds the sync recognize request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setLanguageCode("en-US")
              .build();
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

      // Performs speech recognition on the audio file
      RecognizeResponse response = speechClient.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

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

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

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

async function quickstart() {
  // The path to the remote LINEAR16 file
  const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw';

  // The audio file's encoding, sample rate in hertz, and BCP-47 language code
  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };
  const config = {
    encoding: 'LINEAR16',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
  };
  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}`);
}
quickstart();

Python

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.


# Imports the Google Cloud client library


from google.cloud import speech



def run_quickstart() -> speech.RecognizeResponse:
    # Instantiates a client
    client = speech.SpeechClient()

    # The name of the audio file to transcribe
    gcs_uri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)

    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

    # Detects speech in the audio file
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

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

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