Chirp 2: precisione multilingue migliorata

Chirp 2 è l'ultima generazione di modelli multilingue specifici ASR di Google, progettati per soddisfare le esigenze degli utenti in base al feedback e all'esperienza. Migliora il modello Chirp originale in termini di accuratezza e velocità, oltre a espandersi in nuove funzionalità chiave come i timestamp a livello di parola, l'adattamento del modello e la traduzione vocale.

Prova un blocco note di Colab Visualizza blocco note su GitHub

Dettagli modello

Chirp 2 è disponibile esclusivamente nell'API Speech-to-Text V2.

Identificatori modello

Puoi utilizzare Chirp 2 come qualsiasi altro modello specificando l'identificatore del modello appropriato nella richiesta di riconoscimento quando utilizzi l'API o il nome del modello nella console Google Cloud.

Modello Identificatore modello
Chirp 2 chirp_2

Metodi API

Poiché Chirp 2 è disponibile esclusivamente nell'API Speech-to-Text V2, supporta i seguenti metodi di riconoscimento:

Modello Identificatore modello Supporto dei linguaggi
V2 Speech.StreamingRecognize (ottima per streaming e audio in tempo reale) Con restrizioni*
V2 Speech.Recognize (ideale per audio breve di durata inferiore a 1 minuto) Alla pari con Chirp
V2 Speech.BatchRecognize (ideale per audio lunghi da 1 min a 8 ore) Al pari di Chirp

* Puoi sempre trovare l'elenco più recente delle lingue e delle funzionalità supportate per ogni modello di trascrizione utilizzando l'API Locations.

Disponibilità a livello di area geografica

Chirp 2 è supportato nelle seguenti regioni:

Zona Google Cloud Preparazione al lancio
us-central1 GA
europe-west4 GA
asia-southeast1 Anteprima privata

Puoi sempre trovare l'elenco più recente delle regioni, delle lingue e delle funzionalità di Google Cloud supportate per ogni modello di trascrizione utilizzando l'API Locations come spiegato qui.

Lingue disponibili per la trascrizione

Consulta il nostro elenco di lingue di trascrizione supportate.

Lingue disponibili per la traduzione

Di seguito sono riportate le lingue supportate per la traduzione di contenuti vocali. Tieni presente che il supporto linguistico di Chirp 2 per la traduzione non è simmetrico. Ciò significa che, anche se potremmo essere in grado di tradurre dalla lingua A alla lingua B, la traduzione dalla lingua B alla lingua A potrebbe non essere disponibile. Per la funzionalità Traduzione vocale sono supportate le seguenti coppie di lingue.

Per la traduzione in inglese:

Lingua di origine -> Lingua di destinazione Sorgente -> Codice lingua di destinazione
Arabo (Egitto) -> Italiano ar-EG -> en-US
Arabo (Golfo) -> Italiano ar-x-gulf -> en-US
Arabo (Levante) -> Italiano ar-x-levant -> en-US
Arabo (Maghreb) -> Italiano ar-x-maghrebi -> en-US
Catalano (Spagna) -> Italiano ca-ES -> en-US
Gallese (Regno Unito) -> Inglese cy-GB -> en-US
Tedesco (Germania) -> Italiano de-DE -> en-US
Spagnolo (America Latina) -> Inglese es-419 -> en-US
Spagnolo (Spagna) -> Italiano es-ES -> en-US
Spagnolo (Stati Uniti) -> Inglese es-US -> en-US
Estone (Estonia) -> Inglese et-EE -> en-US
Francese (Canada) -> Inglese fr-CA -> en-US
Francese (Francia) -> Inglese fr-FR -> en-US
Persiano (Iran) -> Inglese fa-IR -> en-US
Indonesiano (Indonesia) -> Italiano id-ID -> en-US
Italiano (Italia) -> Italiano it-IT -> en-US
Giapponese (Giappone) -> Italiano ja-JP -> en-US
Lettone (Lettonia) -> Italiano lv-LV -> en-US
Mongolo (Mongolia) -> Inglese mn-MN -> en-US
Olandese (Paesi Bassi) -> Italiano nl-NL -> en-US
Portoghese (Brasile) -> Italiano pt-BR -> en-US
Russo (Russia) -> Inglese ru-RU -> en-US
Sloveno (Slovenia) -> Inglese sl-SI -> en-US
Svedese (Svezia) -> Italiano sv-SE -> en-US
Tamil (India) -> Inglese ta-IN -> en-US
Turco (Turchia) -> Italiano tr-TR -> en-US
Cinese (semplificato, Cina) -> Inglese zh-Hans-CN -> en-US

Per la traduzione dall'inglese:

Sorgente -> Lingua di destinazione Origine -> Codice lingua di destinazione
Inglese -> Arabo (Egitto) en-US -> ar-EG
Inglese -> Arabo (Golfo) en-US -> ar-x-gulf
Inglese -> Arabo (Levante) en-US -> ar-x-levant
Inglese -> Arabo (Maghreb) en-US -> ar-x-maghrebi
Inglese -> Catalano (Spagna) en-US -> ca-ES
Inglese -> Gallese (Regno Unito) en-US -> cy-GB
Inglese -> Tedesco (Germania) en-US -> de-DE
Inglese -> Estone (Estonia) en-US -> et-EE
Inglese -> Persiano (Iran) en-US -> fa-IR
Inglese -> Indonesiano (Indonesia) en-US -> id-ID
Inglese -> Giapponese (Giappone) en-US -> ja-JP
Inglese -> Lettone (Lettonia) en-US -> lv-LV
Inglese -> Mongolo (Mongolia) en-US -> mn-MN
Inglese -> Sloveno (Slovenia) en-US -> sl-SI
Inglese -> Svedese (Svezia) en-US -> sv-SE
Inglese -> Tamil (India) en-US -> ta-IN
Inglese -> Turco (Turchia) en-US -> tr-TR
Inglese -> Cinese (semplificato, Cina) en-US -> zh-Hans-CN

Supporto e limitazioni delle funzionalità

Chirp 2 supporta le seguenti funzionalità:

Funzionalità Descrizione
Punteggiatura automatica Generato automaticamente dal modello e può essere disattivato facoltativamente.
Maiuscole automatiche Generato automaticamente dal modello e può essere facoltativamente disattivato.
Adattamento vocale (bias) Fornisci suggerimenti al modello sotto forma di parole o frasi semplici per migliorare l'accuratezza del riconoscimento di termini specifici o nomi propri. I token di classe o le classi personalizzate non sono supportati.
Tempistiche delle parole (timestamp) Generato automaticamente dal modello e può essere attivato facoltativamente. È possibile che la qualità e la velocità della trascrizione peggiorino leggermente.
Trascrizione audio indipendente dalla lingua Il modello deduce automaticamente la lingua parlata nel file audio e la trascrive nella lingua più prevalente.
Traduzione specifica per lingua Il modello traduce automaticamente dalla lingua parlata alla lingua di destinazione.
Normalizzazione forzata Se definito nel corpo della richiesta, l'API eseguirà sostituzioni di stringhe su termini o frasi specifici, garantendo la coerenza della trascrizione.
Punteggi di confidenza a livello di parola L'API restituisce un valore, ma non è un vero e proprio punteggio di affidabilità. Nel caso della traduzione, i punteggi di confidenza non vengono restituiti.

Chirp 2 non supporta le seguenti funzionalità:

Funzionalità Descrizione
Distribuzione dei turni di parola Non supportata
Rilevamento della lingua Non supportata

Trascrivi con Chirp 2

Scopri come utilizzare Chirp 2 per le tue esigenze di trascrizione e traduzione.

Esecuzione del riconoscimento vocale in streaming

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_streaming_chirp2(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.StreamingRecognizeResponse:
    """Transcribes audio from audio file stream using the Chirp 2 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API.

    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"

    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API V2 containing
        the transcription results.        
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        content = f.read()

    # In practice, stream should be a generator yielding chunks of audio data
    chunk_length = len(content) // 5
    stream = [
        content[start : start + chunk_length]
        for start in range(0, len(content), chunk_length)
    ]
    audio_requests = (
        cloud_speech.StreamingRecognizeRequest(audio=audio) for audio in stream
    )

    recognition_config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),        
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_2",
    )
    streaming_config = cloud_speech.StreamingRecognitionConfig(
        config=recognition_config
    )
    config_request = cloud_speech.StreamingRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        streaming_config=streaming_config,
    )

    def requests(config: cloud_speech.RecognitionConfig, audio: list) -> list:
        yield config
        yield from audio

    # Transcribes the audio into text
    responses_iterator = client.streaming_recognize(
        requests=requests(config_request, audio_requests)
    )
    responses = []
    for response in responses_iterator:
        responses.append(response)
        for result in response.results:
            print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return responses

Eseguire il riconoscimento vocale sincrono

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_sync_chirp2(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes an audio file using the Chirp 2 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the transcription results.
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_2",
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Esecuzione del riconoscimento vocale batch

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_batch_chirp2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes an audio file from a Google Cloud Storage URI using the Chirp 2 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the transcription results.
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_2",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/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

Uso delle funzionalità di Chirp 2

Scopri come utilizzare le funzionalità più recenti con esempi di codice:

Eseguire una trascrizione indipendente dalla lingua

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_sync_chirp2_auto_detect_language(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes an audio file and auto-detect spoken language using Chirp 2.
    Please see https://cloud.google.com/speech-to-text/v2/docs/encoding for more
    information on which audio encodings are supported.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["auto"],  # Set language code to auto to detect language.
        model="chirp_2",
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Eseguire la traduzione vocale

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def translate_sync_chirp2(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Translates an audio file using Chirp 2.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be translated.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the translated results.
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["fr-FR"],  # Set language code to targeted to detect language.
        translation_config=cloud_speech.TranslationConfig(target_language="fr-FR"), # Set target language code.
        model="chirp_2",
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Attiva i timestamp a livello di parola

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_sync_chirp2_with_timestamps(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes an audio file using the Chirp 2 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API, providing word-level timestamps for each transcribed word. 
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the transcription results.
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="telephony",
        features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
            enable_word_time_offsets=True, # Enabling word-level timestamps
        )
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Migliorare l'accuratezza con l'adattamento del modello

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_sync_chirp2_model_adaptation(
    audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes an audio file using the Chirp 2 model with adaptation, improving accuracy for specific audio characteristics or vocabulary.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
        the transcription results.
    """

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint="us-central1-speech.googleapis.com",
        )
    )

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_2",
        # Use model adaptation
        adaptation=cloud_speech.SpeechAdaptation( 
          phrase_sets=[
              cloud_speech.SpeechAdaptation.AdaptationPhraseSet(
                  inline_phrase_set=cloud_speech.PhraseSet(phrases=[
                    {
                        "value": "alphabet",
                    },
                    {
                          "value": "cell phone service",
                    }
                  ])
              )
          ]
        )
    )

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Utilizzare Chirp 2 nella console Google Cloud

  1. Assicurati di aver eseguito la registrazione per un account Google Cloud e di aver creato un progetto.
  2. Vai a Speech nella console Google Cloud.
  3. Abilita l'API se non è già abilitata.

  4. Assicurati di disporre di una Workspace per la console STT. Se non ne hai già uno, devi creare uno spazio di lavoro.

    1. Visita la pagina delle trascrizioni e fai clic su Nuova trascrizione.

    2. Apri il menu a discesa Area di lavoro e fai clic su Nuova area di lavoro per creare un'area di lavoro per la trascrizione.

    3. Nella barra laterale di navigazione Crea una nuova area di lavoro, fai clic su Sfoglia.

    4. Fai clic per creare un nuovo bucket.

    5. Inserisci un nome per il bucket e fai clic su Continua.

    6. Fai clic su Crea per creare il bucket Cloud Storage.

    7. Una volta creato il bucket, fai clic su Seleziona per selezionarlo per l'utilizzo.

    8. Fai clic su Crea per completare la creazione dell'area di lavoro per la console dell'API Speech-to-Text V2.

  5. Esegui una trascrizione dell'audio effettivo.

    Screenshot della pagina di creazione della trascrizione di sintesi vocale, che mostra la selezione o il caricamento del file.

    Nella pagina Nuova trascrizione, seleziona il file audio tramite il caricamento (Caricamento locale) o specificando un file Cloud Storage esistente (Cloud Storage).

  6. Fai clic su Continua per passare alle Opzioni di trascrizione.

    Screenshot della pagina di creazione della trascrizione della voce in testo che mostra la selezione del modello Chirp e l'invio di un job di trascrizione.

    1. Seleziona la Lingua parlata che intendi utilizzare per il riconoscimento con Chirp dal tuo riconoscitore creato in precedenza.

    2. Nel menu a discesa del modello, seleziona Chirp - Universal Speech Model.

    3. Nel menu a discesa Rilevatore, seleziona il rilevatore appena creato.

    4. Fai clic su Invia per eseguire la tua prima richiesta di riconoscimento utilizzando Chirp.

  7. Visualizza il risultato della trascrizione di Chirp 2.

    1. Nella pagina Trascrizioni, fai clic sul nome della trascrizione per visualizzare il relativo risultato.

    2. Nella pagina Dettagli trascrizione, visualizza il risultato della trascrizione e, facoltativamente, riproduci l'audio nel browser.

Esegui la pulizia

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

  1. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file. 

    gcloud auth application-default revoke

  2. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI. 

    gcloud auth revoke

Console

  • 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

    Delete a Google Cloud project:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

    Passaggi successivi