使用客户端库将语音转写为文字

本页面介绍了如何使用 Google Cloud 客户端库以您喜爱的编程语言向 Speech-to-Text 发送语音识别请求。

Speech-to-Text 能够将 Google 语音识别技术轻松集成到开发者应用中。您可以向 Speech-to-Text API 发送音频数据，然后该 API 会返回该音频文件的文字转录。如需详细了解该服务，请参阅 Speech-to-Text 基础知识。

须知事项

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 启用 Speech-to-Text API。

   启用 API

5. 确保您拥有项目的以下一个或多个角色： Cloud Speech Administrator

   检查角色

   1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。

      转到 IAM
   2. 选择项目。

   3. 在主账号列中，找到您的电子邮件地址所在的行。

      如果您的电子邮件地址不在此列，则表示您没有任何角色。

   4. 在您的电子邮件地址所在的行对应的角色列中，检查角色列表是否包含所需的角色。

   授予角色

   1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。

      转到 IAM
   2. 选择项目。
   3. 点击 授予访问权限。
   4. 在新的主账号字段中，输入您的电子邮件地址。
   5. 在选择角色列表中，选择一个角色。
   6. 如需授予其他角色，请点击 添加其他角色，然后添加其他各个角色。
   7. 点击 Save（保存）。
6. 安装 Google Cloud CLI。

7. 如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

   gcloud init

   注意：如果您之前安装了 gcloud CLI，请确保通过运行 gcloud components update 获得最新版本。

8. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

9. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

10. 启用 Speech-to-Text API。

    启用 API

11. 确保您拥有项目的以下一个或多个角色： Cloud Speech Administrator

    检查角色

    1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。

       转到 IAM
    2. 选择项目。

    3. 在主账号列中，找到您的电子邮件地址所在的行。

       如果您的电子邮件地址不在此列，则表示您没有任何角色。

    4. 在您的电子邮件地址所在的行对应的角色列中，检查角色列表是否包含所需的角色。

    授予角色

    1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。

       转到 IAM
    2. 选择项目。
    3. 点击 授予访问权限。
    4. 在新的主账号字段中，输入您的电子邮件地址。
    5. 在选择角色列表中，选择一个角色。
    6. 如需授予其他角色，请点击 添加其他角色，然后添加其他各个角色。
    7. 点击 Save（保存）。
12. 安装 Google Cloud CLI。

13. 如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

    gcloud init

    注意：如果您之前安装了 gcloud CLI，请确保通过运行 gcloud components update 获得最新版本。

客户端库可以使用应用默认凭据轻松进行 Google API 身份验证，并向这些 API 发送请求。借助应用默认凭据，您可以在本地测试应用并部署它，无需更改底层代码。有关详情，请参阅<atrack-type="commonincludes" l10n-attrs-original-order="href,track-type,track-name" l10n-encrypted-href="WDE63JFVMK0YqIWBqG8nCycgwkRfOeEqRvzYs1N+2tJUEhcZvE5VtDH5LoWw0lj/" track-name="referenceLink">使用客户端库进行身份验证</atrack-type="commonincludes">。

14. 为您的 Google 账号创建本地身份验证凭据：

    gcloud auth application-default login

此外，请确保您已安装客户端库。

发出音频转录请求

请使用以下代码向 Speech-to-Text API 发送 Recognize 请求。

Java

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.speech.v2.AutoDetectDecodingConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.CreateRecognizerRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.OperationMetadata;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v2.Recognizer;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionResult;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class QuickstartSampleV2 {

  public static void main(String[] args) throws IOException, ExecutionException,
      InterruptedException {
    String projectId = "my-project-id";
    String filePath = "path/to/audioFile.raw";
    String recognizerId = "my-recognizer-id";
    quickstartSampleV2(projectId, filePath, recognizerId);
  }

  public static void quickstartSampleV2(String projectId, String filePath, String recognizerId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {
      Path path = Paths.get(filePath);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

      String parent = String.format("projects/%s/locations/global", projectId);

      // First, create a recognizer
      Recognizer recognizer = Recognizer.newBuilder()
          .setModel("latest_long")
          .addLanguageCodes("en-US")
          .build();

      CreateRecognizerRequest createRecognizerRequest = CreateRecognizerRequest.newBuilder()
          .setParent(parent)
          .setRecognizerId(recognizerId)
          .setRecognizer(recognizer)
          .build();

      OperationFuture<Recognizer, OperationMetadata> operationFuture =
          speechClient.createRecognizerAsync(createRecognizerRequest);
      recognizer = operationFuture.get();

      // Next, create the transcription request
      RecognitionConfig recognitionConfig = RecognitionConfig.newBuilder()
          .setAutoDecodingConfig(AutoDetectDecodingConfig.newBuilder().build())
          .build();

      RecognizeRequest request = RecognizeRequest.newBuilder()
          .setConfig(recognitionConfig)
          .setRecognizer(recognizer.getName())
          .setContent(audioBytes)
          .build();

      RecognizeResponse response = speechClient.recognize(request);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
        // first (most likely) one here.
        if (result.getAlternativesCount() > 0) {
          SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);
          System.out.printf("Transcription: %s%n", alternative.getTranscript());
        }
      }
    }
  }
}

Python

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

def quickstart_v2(
    project_id: str,
    audio_file: str,
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file."""
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

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

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        content=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

您向 Speech-to-Text 发送了第一个请求。

清理

为避免因本页中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请按照以下步骤操作。

1. 可选：撤消您创建的身份验证凭据，并删除本地凭据文件。

   gcloud auth application-default revoke

2. 可选：从 gcloud CLI 撤消凭据。

   gcloud auth revoke

控制台

警告：删除项目会产生以下影响

• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。

如果您打算探索多个架构、教程或快速入门，则重复使用项目可以帮助您避免超出项目配额限制。

在 Google Cloud 控制台中，进入管理资源页面。

转到“管理资源”

在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击删除。

在对话框中输入项目 ID，然后点击关闭以删除项目。

gcloud

警告：删除项目会产生以下影响

• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。

如果您打算探索多个架构、教程或快速入门，则重复使用项目可以帮助您避免超出项目配额限制。

删除 Google Cloud 项目：

gcloud projects delete PROJECT_ID

后续步骤

• 练习转录短音频文件。
• 了解如何转写流式传输音频。
• 了解如何转录长音频文件。
• 如需了解关于最佳性能、准确度和其他方面的提示，请参阅最佳实践文档。