Selezione di un modello di trascrizione

Questa pagina descrive come utilizzare un modello di machine learning specifico richieste di trascrizione audio a Speech-to-Text.

Modelli di trascrizione

Speech-to-Text rileva le parole in un clip audio confrontando i dati di input a uno dei tanti modelli di machine learning. Ogni modello è stato addestrato analizzando milioni di esempi, in questo caso moltissimi registrazioni di persone che parlano.

Speech-to-Text dispone di modelli specializzati addestrati da audio da fonti specifiche, ad esempio telefonate o video. A causa di al processo di addestramento, questi modelli specializzati forniscono risultati migliori quando vengono applicate a tipi di dati audio simili.

Ad esempio, Speech-to-Text ha un modello di trascrizione addestrato per riconoscere la voce registrata al telefono. Quando Speech-to-Text usa il modello telephony o telephony_short per trascrivere l'audio dello smartphone, produce risultati di trascrizione più accurati rispetto a quando avesse trascritto lo smartphone utilizzando i modelli latest_short o latest_long.

La seguente tabella mostra i modelli di trascrizione disponibili per con Speech-to-Text.

Nome modello	Descrizione
latest_long	Utilizza questo modello per qualsiasi tipo di contenuto nel formato lungo, come media o discorsi e conversazioni spontanee. Valuta la possibilità di utilizzare questo modello del modello video, soprattutto se quest'ultimo non è disponibile lingua di destinazione. Puoi anche utilizzarlo al posto del modello predefinito.
latest_short	Utilizza questo modello per frasi brevi di pochi secondi. it è utile per cercare di acquisire comandi o un'altra inquadratura casi d'uso del parlato. Valuta la possibilità di utilizzare questo modello anziché il comando un modello di ricerca.
telephony	Versione migliorata di "phone_call" ideale per l'audio proveniente da una telefonata, solitamente registrato con una frequenza di campionamento di 8 kHz.
telephony_short	Versione dedicata della moderna "telefonia" per espressioni brevi o anche composte da una sola parola per l'audio proveniente da una telefonata, generalmente registrate con una frequenza di campionamento di 8 kHz.
medical_dictation	Usa questo modello per trascrivere note dettate da un medico professionale. Si tratta di un modello premium costa più della tariffa standard. Consulta le pagina dei prezzi per ulteriori dettagli.
medical_conversation	Usa questo modello per trascrivere una conversazione tra un medico professionale e paziente. Si tratta di un modello premium costa più della tariffa standard. Consulta le pagina dei prezzi per ulteriori dettagli.
I seguenti modelli sono basati principalmente su modelli non conformi e sono conservati principalmente per architetture legacy e motivi di compatibilità con le versioni precedenti.
command_and_search	Ideale per frasi brevi o composte da una sola parola come i comandi vocali o la ricerca vocale.
default	Ideale per audio non compatibile con gli altri modelli audio, come audio nel formato lungo o dettatura. Il modello predefinito genererà risultati della trascrizione per qualsiasi tipo di audio, inclusi audio come video Clip che hanno un modello separato su misura per lui. Tuttavia, il riconoscimento dell'audio dei video clip usando il modello predefinito di qualità inferiore rispetto all'uso del modello video. Idealmente l'audio è alta precisione, registrata con una frequenza di campionamento pari o superiore a 16 kHz.
phone_call	Ideale per l'audio proveniente da una telefonata (solitamente registrata con una frequenza di campionamento di 8 kHz).
video	Ideale per l'audio di video clip o altre fonti (ad es. podcast) con più altoparlanti. Questo modello è spesso la scelta migliore registrato con un microfono di alta qualità o con molti rumore di fondo. Per risultati ottimali, fornisci audio registrato a 16.000 Hz o con una frequenza di campionamento maggiore.

Nota: se non specifichi un modello da utilizzare per il riconoscimento vocale, Speech-to-Text cerca di selezionare il modello più adatto al impostazioni nella sezione RecognitionConfig della richiesta.

Seleziona un modello per la trascrizione audio

Per specificare un modello specifico da utilizzare per la trascrizione audio, devi impostare il campo model su uno dei valori consentiti, ad esempio latest_long, latest_short, telephony o telephony_short, nel RecognitionConfig parametri per la richiesta. Speech-to-Text supporta la selezione dei modelli per tutta la voce metodi di riconoscimento: speech:recognize, speech:longrunningrecognize, e Streaming.

Eseguire la trascrizione di un file audio locale

Protocollo

Fai riferimento all'endpoint API speech:recognize per i dettagli completi.

Per eseguire il riconoscimento vocale sincrono, effettua una richiesta POST e fornisci il corpo della richiesta appropriato. Di seguito è riportato un esempio di richiesta POST che utilizza curl. L'esempio utilizza Google Cloud CLI per generare un accesso di accesso. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, consulta la guida rapida.

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize \
    --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "sampleRateHertz": 16000,
        "languageCode": "en-US",
        "model": "video"
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"
    }
}'

Consulta la documentazione di riferimento di RecognitionConfig documentazione per saperne di più sulla configurazione del corpo della richiesta.

Se la richiesta riesce, il server restituisce un HTTP 200 OK codice di stato e la risposta in formato JSON:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "OK Google stream stranger things from
            Netflix to my TV okay stranger things from
            Netflix playing on TV from the people that brought you
            Google home comes the next evolution of the smart home
            and it's just outside your window me Google know hi
            how can I help okay no what's the weather like outside
            the weather outside is sunny and 76 degrees he's right
            okay no turn on the hose I'm holding sure okay no I'm can
            I eat this lemon tree leaf yes what about this Daisy yes
            but I wouldn't recommend it but I could eat it okay
            Nomad milk to my shopping list I'm sorry that sounds like
            an indoor request I keep doing that sorry you do keep
            doing that okay no is this compost really we're all
            compost if you think about it pretty much everything is
            made up of organic matter and will return",
          "confidence": 0.9251011
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Go di Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// path = "../testdata/Google_Gnome.wav"
	data, err := ioutil.ReadFile(path)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %w", err)
	}

	req := &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
			Model:           "video",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recognize: %w", err)
	}

	for i, result := range resp.Results {
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "Result %d\n", i+1)
		for j, alternative := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "Alternative %d: %s\n", j+1, alternative.Transcript)
		}
	}
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Java di Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * Performs transcription of the given audio file synchronously with the selected model.
 *
 * @param fileName the path to a audio file to transcribe
 */
public static void transcribeModelSelection(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig recConfig =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();

    RecognizeResponse recognizeResponse = speech.recognize(recConfig, recognitionAudio);
    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = recognizeResponse.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);
    System.out.printf("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;
const fs = require('fs');

// 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 model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// 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,
  model: model,
};
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, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def transcribe_model_selection(
    speech_file: str,
    model: str,
) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file synchronously with
    the selected model."""
    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",
        model=model,
    )

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

    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        print("-" * 20)
        print(f"First alternative of result {i}")
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

    return response

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita 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 visita Documentazione di riferimento di Speech-to-Text per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Speech-to-Text per Ruby.

Eseguire la trascrizione di un file audio Cloud Storage

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Go Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"

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

// transcribe_model_selection_gcs Transcribes the given audio file asynchronously with
// the selected model.
func transcribe_model_selection_gcs(w io.Writer, gcsUri string, model string) error {
	// Google Cloud Storage URI pointing to the audio content.
	// gcsUri := "gs://bucket-name/path_to_audio_file"

	// The speech recognition model to use
	// See, https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/speech-to-text-requests#select-model
	// model := "default"
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	audio := &speechpb.RecognitionAudio{
		AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: gcsUri},
	}

	recognitionConfig := &speechpb.RecognitionConfig{
		Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
		SampleRateHertz: 16000,
		LanguageCode:    "en-US",
		Model:           model,
	}

	longRunningRecognizeRequest := &speechpb.LongRunningRecognizeRequest{
		Config: recognitionConfig,
		Audio:  audio,
	}

	operation, err := client.LongRunningRecognize(ctx, longRunningRecognizeRequest)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error running recognize %w", err)
	}

	response, err := operation.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	for i, result := range response.Results {
		alternative := result.Alternatives[0]
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "First alternative of result %d", i)
		fmt.Fprintf(w, "Transcript: %s", alternative.Transcript)
	}
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * Performs transcription of the remote audio file asynchronously with the selected model.
 *
 * @param gcsUri the path to the remote audio file to transcribe.
 */
public static void transcribeModelSelectionGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use non-blocking call for getting file transcription
    OperationFuture<LongRunningRecognizeResponse, LongRunningRecognizeMetadata> response =
        speech.longRunningRecognizeAsync(config, audio);

    while (!response.isDone()) {
      System.out.println("Waiting for response...");
      Thread.sleep(10000);
    }

    List<SpeechRecognitionResult> results = response.get().getResultsList();

    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = results.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);
    System.out.printf("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, vedi Librerie client di Speech-to-Text. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Speech-to-Text documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Speech-to-Text, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

// 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 model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// 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,
  model: model,
};
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);

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita 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 visita Documentazione di riferimento di Speech-to-Text per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Speech-to-Text per Ruby.