Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Trascrivi lunghi file audio in testo

Questa pagina mostra come trascrivere file audio lunghi (più lunghi di al minuto) in testo utilizzando l'API Speech-to-Text e la sintesi vocale e riconoscimento degli oggetti.

Informazioni sul riconoscimento vocale asincrono

Il riconoscimento vocale batch avvia un'elaborazione audio a lunga esecuzione operativa. Utilizza il riconoscimento vocale asincrono per trascrivere l'audio più di 60 secondi. Per audio più brevi, il riconoscimento vocale sincrono è più rapido e semplice. Il limite massimo per il riconoscimento vocale asincrono è di 480 minuti (8 ore).

Il riconoscimento vocale batch è in grado di trascrivere solo l'audio memorizzato in di archiviazione ideale in Cloud Storage. L'output della trascrizione può essere fornito in linea nella risposta (per le richieste di riconoscimento batch di singoli file) o scritto in Cloud Storage.

La richiesta di riconoscimento batch restituisce un Operation contenente informazioni sull'elaborazione in corso della richiesta. Puoi Effettua un polling dell'operazione per sapere quando l'operazione è stata completata e le trascrizioni vengono disponibili.

Prima di iniziare

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Speech-to-Text APIs.

Enable the APIs

Make sure that you have the following role or roles on the project: Cloud Speech Administrator

Check for the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Vai a IAM
Seleziona il progetto.
Fai clic su Concedi accesso.
Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
Fai clic su Salva.
Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

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For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

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Seleziona il progetto.
Fai clic su Concedi accesso.
Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
Fai clic su Salva.
Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

Le librerie client possono utilizzare le credenziali predefinite dell'applicazione per autenticarsi facilmente con le API di Google e inviare richieste a queste API. Con Credenziali predefinite dell'applicazione, puoi testare l'applicazione in locale ed eseguirne il deployment senza modificare il codice sottostante. Per ulteriori informazioni, consulta Autentica per l'utilizzo delle librerie client.

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.

Assicurati inoltre di aver installato la libreria client.

Abilita l'accesso a Cloud Storage

Speech-to-Text utilizza un account di servizio per accedere ai file in Cloud Storage. Per impostazione predefinita, l'account di servizio ha accesso ai file Cloud Storage nello stesso progetto.

L'indirizzo email dell'account di servizio è il seguente:

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com

Per trascrivere i file Cloud Storage in un altro progetto, puoi fornire l'agente di servizio Speech-to-Text nell'altro progetto:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/speech.serviceAgent

Ulteriori informazioni sul criterio IAM del progetto sono disponibili all'indirizzo Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Puoi anche concedere all'account di servizio un accesso più granulare assegnandogli per uno specifico bucket Cloud Storage:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://BUCKET_NAME \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/storage.admin

Ulteriori informazioni sulla gestione dell'accesso a Cloud Storage sono disponibili all'indirizzo Creare e gestire elenchi di controllo dell'accesso disponibile nella documentazione di Cloud Storage.

Esecuzione del riconoscimento batch con risultati in linea

Ecco un esempio di esecuzione del riconoscimento vocale batch su un audio in Cloud Storage e leggere i risultati della trascrizione in linea risposta:

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_gcs_input_inline_output_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
        The transcription results are returned inline in the response.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="long",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[audio_uri].transcript

Esegui il riconoscimento collettivo e scrivi i risultati in Cloud Storage

Ecco un esempio di esecuzione del riconoscimento vocale batch su un file audio in Cloud Storage e di lettura dei risultati della trascrizione dal file di output in Cloud Storage. Tieni presente che il file scritto in Cloud Storage è un BatchRecognizeResults messaggio in formato JSON:

Python

import os

import re

from google.cloud import storage
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_gcs_input_gcs_output_v2(
    audio_uri: str,
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript will be stored.
            E.g., gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the URI of the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="long",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    file_results = response.results[audio_uri]

    print(f"Operation finished. Fetching results from {file_results.uri}...")
    output_bucket, output_object = re.match(
        r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
    ).group(1, 2)

    # Instantiates a Cloud Storage client
    storage_client = storage.Client()

    # Fetch results from Cloud Storage
    bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
    blob = bucket.blob(output_object)
    results_bytes = blob.download_as_bytes()
    batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
        results_bytes, ignore_unknown_fields=True
    )

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

    return batch_recognize_results

Esecuzione del riconoscimento batch su più file

Ecco un esempio di esecuzione del riconoscimento vocale batch su più file audio in Cloud Storage e leggere i risultati della trascrizione dall'output in Cloud Storage:

Python

import os
import re
from typing import List

from google.cloud import storage
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_multiple_files_v2(
    audio_uris: List[str],
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResponse:
    """Transcribes audio from multiple Google Cloud Storage URIs using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uris (List[str]): The list of Google Cloud Storage URIs of the input audio files.
            E.g., ["gs://[BUCKET]/[FILE]", "gs://[BUCKET]/[FILE]"]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript will be stored.
            E.g., gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResponse: The response containing the URIs of the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="long",
    )

    files = [cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=uri) for uri in audio_uris]

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=files,
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    print("Operation finished. Fetching results from:")
    for uri in audio_uris:
        file_results = response.results[uri]
        print(f"  {file_results.uri}...")
        output_bucket, output_object = re.match(
            r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
        ).group(1, 2)

        # Instantiates a Cloud Storage client
        storage_client = storage.Client()

        # Fetch results from Cloud Storage
        bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
        blob = bucket.blob(output_object)
        results_bytes = blob.download_as_bytes()
        batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
            results_bytes, ignore_unknown_fields=True
        )

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

    return response

Attivare il raggruppamento dinamico per il riconoscimento batch

Il batch dinamico consente una trascrizione a un costo inferiore, ma con una latenza più elevata. Questa funzionalità è disponibile solo per il riconoscimento collettivo.

Ecco un esempio di esecuzione del riconoscimento batch su un file audio in Cloud Storage con il raggruppamento dinamico abilitato:

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_dynamic_batching_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using dynamic batching.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio.
        E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="long",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
        processing_strategy=cloud_speech.BatchRecognizeRequest.ProcessingStrategy.DYNAMIC_BATCHING,
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[audio_uri].transcript

Sostituire le funzionalità di riconoscimento per file

Per impostazione predefinita, il riconoscimento batch utilizza la stessa configurazione di riconoscimento per ogni nella richiesta di riconoscimento batch. Se file diversi richiedono configurazioni o funzionalità diverse, la configurazione può essere sostituita per file utilizzando il campo config nel messaggio [BatchRecognizeFileMetadata][batch-file-metadata-grpc]. Consulta le documentazione relativa al riconoscimento per un esempio di sostituzione di riconoscimento dei volti delle celebrità basata su rigidi criteri di controllo.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.
```
gcloud auth application-default revoke
```
Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.
```
gcloud auth revoke
```

Console

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

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

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Passaggi successivi

Consulta la documentazione di riferimento per il riconoscimento batch.
Scopri come trascrivere l'audio in streaming.
Esercitati a trascrivere file audio brevi.
Trascrivere i file audio utilizzando Chirp.
Per prestazioni ottimali, precisione e altri suggerimenti, consulta la best practice.