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Audio aus einer Videodatei mit Speech-to-Text transkribieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie mithilfe von Speech-to-Text die Audiospur einer Videodatei transkribieren.

Audiodateien und -daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen, z. B. von der Mailbox eines Smartphones oder von der Tonspur einer Videodatei.

Speech-to-Text kann eines von mehreren Modellen für maschinelles Lernen verwenden, um Audiodateien so zu transkribieren, dass sie möglichst genau dem ursprünglichen Audiomaterial entsprechen. Sie erhalten bei der Sprachtranskription bessere Ergebnisse, wenn Sie die Quelle dieses Materials angeben. Speech-to-Text kann die Audiodateien dann nämlich mit einem Modell für maschinelles Lernen verarbeiten, das speziell für die Art von Daten trainiert wurde, die in Ihrer Audiodatei enthalten sind.

Lernziel

Anfrage zur Audiotranskription für eine Videodatei an Speech-to-Text senden

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

Speech-to-Text

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Hinweise

Diese Anleitung setzt Folgendes voraus:

Sie haben in der Google Cloud Console ein Speech-to-Text-Projekt eingerichtet.
Sie haben Ihre Umgebung mit Standardanmeldedaten für Anwendungen in der Google Cloud Console eingerichtet.
Sie haben die Entwicklungsumgebung für die gewählte Programmiersprache eingerichtet.
Sie haben die Google Cloud-Clientbibliothek für die gewählte Programmiersprache installiert.

Audiodaten vorbereiten

Bevor Sie Audio aus einem Video transkribieren können, müssen Sie die Daten aus der Videodatei extrahieren. Nachdem Sie die Audiodaten extrahiert haben, müssen Sie sie in einem Cloud Storage-Bucket speichern oder in die base64-Codierung konvertieren.

Audiodaten extrahieren

Sie können ein beliebiges Dateikonvertierungstool verwenden, das Audio- und Videodateien verarbeitet, beispielsweise FFmpeg.

Verwenden Sie das folgende Code-Snippet, um eine Videodatei mithilfe von ffmpeg in eine Audiodatei zu konvertieren.

ffmpeg -i video-input-file audio-output-file

Audiodaten speichern oder konvertieren

Sie können eine Audiodatei transkribieren, die auf Ihrem lokalen Computer oder in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert ist.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Audiodatei mit dem gsutil-Tool in einen vorhandenen Cloud Storage-Bucket hochzuladen.

gsutil cp audio-output-file storage-bucket-uri

Wenn Sie eine lokale Datei verwenden und planen, eine Anfrage mit dem curl-Tool über die Befehlszeile zu senden, müssen Sie die Audiodatei zuerst in base64-codierte Daten konvertieren.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Audiodatei in eine Textdatei zu konvertieren.

base64 audio-output-file -w 0 > audio-data-text

Transkriptionsanfrage senden

Verwenden Sie den folgenden Code, um eine Transkriptionsanfrage an Speech-to-Text zu senden.

Anfrage mit lokaler Datei

Protokoll

Ausführliche Informationen finden Sie unter dem API-Endpunkt speech:recognize.

Für eine synchrone Spracherkennung senden Sie eine POST-Anfrage und geben den entsprechenden Anfragetext an. Das folgende Beispiel zeigt eine POST-Anfrage mit curl. In diesem Beispiel wird die Google Cloud CLI verwendet, um ein Zugriffstoken zu generieren. Eine Anleitung zur Installation der gcloud CLI finden Sie in der Kurzanleitung.

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"
    }
}'

Weitere Informationen zum Konfigurieren des Anfragetexts erhalten Sie in der Referenzdokumentation zu RecognitionConfig.

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück:

{
  "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

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Speech-to-Text finden Sie unter Speech-to-Text-Clientbibliotheken Weitere Informationen finden Sie in der Speech-to-Text Go API Referenzdokumentation.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Speech-to-Text Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


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

/**
 * 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

// 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

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

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite "Clientbibliotheken" und rufen Sie dann die Speech-to-Text-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Remote-Dateianfrage

Go


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

/**
 * 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

// 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);

Python

def transcribe_model_selection_gcs(
    gcs_uri: str,
    model: str,
) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file asynchronously with
    the selected model."""
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)

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

    operation = client.long_running_recognize(config=config, audio=audio)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=90)

    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

Weitere Sprachen

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Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

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Firewallregeln für das Standardnetzwerk löschen

So löschen Sie eine Firewallregel:

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