Transcrire la piste audio d'un fichier vidéo à l'aide de Speech-to-Text


Ce tutoriel explique comment transcrire la piste audio d'un fichier vidéo à l'aide de Speech-to-Text.

Les fichiers audio peuvent provenir de nombreuses sources différentes et contenir des données audio enregistrées à partir d'un téléphone, par exemple d'une messagerie vocale ou de la bande-son incluse dans un fichier vidéo.

Speech-to-Text peut s'appuyer sur différents modèles de machine learning pour transcrire votre fichier audio afin que le résultat corresponde au mieux à la source audio d'origine. Vous pouvez obtenir de meilleurs résultats de transcription vocale en spécifiant la source du fichier audio d'origine. Speech-to-Text peut ainsi traiter vos fichiers audio à l'aide d'un modèle de machine learning entraîné pour gérer des données semblables à celles de vos fichiers.

Objectifs

  • Envoyer une requête de transcription de la piste audio d'un fichier vidéo à Speech-to-Text

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

  • Speech-to-Text

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Avant de commencer

Ce tutoriel a plusieurs prérequis :

Préparer les données audio

Avant de pouvoir transcrire les données audio d'une vidéo, vous devez les extraire du fichier vidéo. Une fois les données audio extraites, vous devez les stocker dans un bucket Cloud Storage ou les encoder en base64.

Extraire les données audio

Vous pouvez utiliser n'importe quel outil de conversion de fichier compatible avec les fichiers audio et vidéo, tel que FFmpeg.

L'extrait de code ci-dessous permet de convertir un fichier vidéo en fichier audio à l'aide de ffmpeg.

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

Stocker ou convertir les données audio

Vous pouvez transcrire un fichier audio stocké sur votre ordinateur local ou dans un bucket Cloud Storage.

La commande suivante permet d'importer votre fichier audio dans un bucket Cloud Storage existant à l'aide de Google Cloud CLI.

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

Si vous utilisez un fichier local et prévoyez d'envoyer une requête à l'aide de l'outil curl via la ligne de commande, vous devez d'abord convertir le fichier audio en données encodées en base64.

La commande suivante convertit un fichier audio en fichier texte.

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

Envoyer une requête de transcription

Le code suivant permet d'envoyer une requête de transcription à Speech-to-Text.

Requête à l'aide d'un fichier local

Protocole

Reportez-vous au point de terminaison speech:recognize de l'API pour obtenir des informations complètes.

Pour réaliser une reconnaissance vocale synchrone, exécutez une requête POST en fournissant le corps de requête approprié. Voici un exemple de requête POST utilisant curl. L'exemple utilise Google Cloud CLI pour générer un jeton d'accès. Pour obtenir des instructions sur l'installation de gcloud CLI, consultez le guide de démarrage rapide.

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"
    }
}'

Pour en savoir plus sur la configuration du corps de la requête, consultez la documentation de référence sur RecognitionConfig.

Si la requête aboutit, le serveur renvoie un code d'état HTTP 200 OK ainsi que la réponse au format 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


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

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

	data, err := ioutil.ReadFile("../testdata/Google_Gnome.wav")
	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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Java.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

/**
 * 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import speech

# Instantiates a client
client = speech.SpeechClient()
# Reads a file as bytes
with open("resources/Google_Gnome.wav", "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",
    model="video",  # Chosen 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}")

Langues supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la page Documentation de référence sur Speech-to-Text pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la page Documentation de référence sur Speech-to-Text pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Speech-to-Text pour Ruby.

Requête à l'aide d'un fichier distant

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


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) error {
	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: "gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"},
	}

	// The speech recognition model to use
	// See, https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/speech-to-text-requests#select-model
	recognitionConfig := &speechpb.RecognitionConfig{
		Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
		SampleRateHertz: 16000,
		LanguageCode:    "en-US",
		Model:           "video",
	}

	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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Java.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

/**
 * 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Speech-to-Text, consultez la page Bibliothèques clientes Speech-to-Text. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Speech-to-Text en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Speech-to-Text, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import speech

client = speech.SpeechClient()

audio = speech.RecognitionAudio(
    uri="gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"
)

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

Langues supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la page Documentation de référence sur Speech-to-Text pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la page Documentation de référence sur Speech-to-Text pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Speech-to-Text pour Ruby.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

Supprimer le projet

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Supprimer des instances

Pour supprimer une instance Compute Engine, procédez comme suit :

  1. In the Google Cloud console, go to the VM instances page.

    Go to VM instances

  2. Select the checkbox for the instance that you want to delete.
  3. To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.

Supprimer des règles de pare-feu pour le réseau par défaut

Pour supprimer une règle de pare-feu, procédez comme suit :

  1. In the Google Cloud console, go to the Firewall page.

    Go to Firewall

  2. Select the checkbox for the firewall rule that you want to delete.
  3. To delete the firewall rule, click Delete.

Étape suivante

Faites l'essai

Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de Speech-to-Text en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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