Seleccionar un modelo de transcripción

En esta página, se describe cómo usar un modelo de aprendizaje automático específico para las solicitudes de transcripción de audio a Speech-to-Text.

Modelos de transcripción

Speech-to-Text detecta palabras en un clip de audio mediante la comparación de los datos de entrada en uno de muchos modelos de aprendizaje automático. Cada modelo se ha entrenado mediante el análisis de millones de ejemplos, en este caso, muchísimas grabaciones de audio de personas hablando.

En Speech-to-Text, hay modelos especializados entrenados con audio proveniente de fuentes específicas, como llamadas telefónicas o videos. Debido a este proceso de entrenamiento, estos modelos especializados brindan mejores resultados cuando se aplican a tipos similares de datos de audio.

Por ejemplo, Speech-to-Text tiene un modelo de transcripción entrenado para reconocer la voz capturada en un teléfono. Cuando Speech-to-Text usa el modelo phone_call, telephony o telephony_short para transcribir el audio del teléfono, produce resultados de transcripción más precisos que si se transcribiera audio del teléfono usando los modelos default, command_and_search o video.

En la siguiente tabla, se muestran los modelos de transcripción disponibles para usar con Speech-to-Text.

Nombre del modelo	Descripción
`latest_long`	Usa este modelo para cualquier tipo de contenido de formato largo, como el contenido multimedia o las conversaciones espontáneas. Considera usar este modelo en lugar del modelo de video, en especial si el modelo de video no está disponible en tu idioma objetivo. También puedes usar esto en lugar del modelo predeterminado.
`latest_short`	Usa este modelo para expresiones cortas que duran pocos segundos. Es útil para intentar capturar comandos u otro caso de uso de expresiones únicas de voz dirigida. Considera usar este modelo en lugar del modelo de comando y búsqueda.
`phone_call`	La mejor opción para audios que pertenecen a una llamada telefónica (en general, grabada con una tasa de muestreo de 8 kHz).
`telephony`	Versión mejorada del modelo “phone_call”, ideal para el audio que se originó de una llamada telefónica, generalmente grabada con una tasa de muestreo de 8 kHz.
`telephony_short`	Versión dedicada del modelo moderno de “telecomunicaciones” para declaraciones cortas o incluso de una sola palabra en audio que se originó desde una llamada telefónica, generalmente grabada con una tasa de muestreo de 8 kHz.
`medical_dictation`	Usa este modelo para transcribir notas dictadas por un profesional médico. Este es un modelo premium que cuesta más que la tarifa estándar. Consulta la página de precios para obtener más detalles.
`medical_conversation`	Usa este modelo para transcribir una conversación entre un profesional de la salud y un paciente. Este es un modelo Premium que cuesta más que la tarifa estándar. Consulta la página de precios y obtén más información.
Los modelos siguientes se basan en arquitecturas clásicas que no cumplen con las normas y se conservan principalmente por razones de compatibilidad con versiones anteriores y heredadas.
`command_and_search`	La mejor opción para expresiones cortas o de una sola palabra, como comandos por voz o búsqueda por voz.
`default`	La mejor opción para los audios no incluidos en los demás modelos, como audios largos y dictados. El modelo predeterminado producirá resultados de transcripciones para cualquier tipo de audio, incluidos audios como clips de video que tengan un modelo separado adaptado específicamente a él. Sin embargo, es probable que reconocer audio de clip de video con el modelo predeterminado genere resultados de menor calidad que con el modelo de video. Idealmente, este audio es de alta fidelidad y está grabado con una tasa de muestreo de 16 khz o superior.
`video`	La mejor opción para audios de clips de video y otras fuentes (como podcasts) que tienen varios interlocutores. Este modelo también suele ser la mejor opción para audio que se grabó con un micrófono de alta calidad o que tiene mucho ruido de fondo. Para obtener los mejores resultados, proporciona audio grabado a 16,000 Hz o con una tasa de muestreo mayor.

Selecciona un modelo para la transcripción de audio

A fin de especificar un modelo determinado para la transcripción de audio, debes configurar el campo model con uno de los valores permitidos (latest_long, latest_short, video, phone_call, command_and_search o default) en los parámetros RecognitionConfig de la solicitud. Speech-to-Text admite la selección de modelos para todos los métodos de reconocimiento de voz: speech:recognize, speech:longrunningrecognize y transmisión.

Realiza la transcripción de un archivo de audio local

Protocolo

Consulta el extremo de la API de speech:recognize para obtener todos los detalles.

Para realizar un reconocimiento de voz síncrono, haz una solicitud POST y proporciona el cuerpo de la solicitud apropiado. A continuación, se muestra un ejemplo de una solicitud POST con curl. En el ejemplo, se usa el token de acceso correspondiente a la configuración de una cuenta de servicio para el proyecto con Google Cloud CLI. Si deseas obtener instrucciones para instalar la gcloud CLI, configurar un proyecto con una cuenta de servicio y conseguir un token de acceso, consulta la guía de inicio rápido.

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 documentación de referencia de RecognitionConfig para obtener más información sobre la configuración del cuerpo de la solicitud.

Si la solicitud se realiza correctamente, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en 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

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Speech-to-Text, consulta las bibliotecas cliente de Speech-to-Text. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Speech-to-Text Go.

Para autenticar en Speech-to-Text, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Ver en GitHub Comentarios


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

Ver en GitHub Comentarios

/**
 * 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

Ver en GitHub Comentarios

// 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

Ver en GitHub Comentarios

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

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para .NET

PHP: Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para Ruby.

Realiza la transcripción de un archivo de audio de Google Cloud Storage

Go

Ver en GitHub Comentarios


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 %v", 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

Ver en GitHub Comentarios

/**
 * 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

Ver en GitHub Comentarios

// 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);

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para .NET

PHP: Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Speech-to-Text para Ruby.