Les nouveaux utilisateurs de Cloud Speech-to-Text doivent utiliser l'API V2. Consultez notre guide de migration pour découvrir comment migrer des projets existants vers la dernière version.

Reconnaissez des paroles à l'aide de modèles améliorés.

Vous trouverez sur cette page la procédure à suivre pour obtenir un modèle de reconnaissance vocale amélioré lorsque vous envoyez une requête de transcription à Cloud Speech-to-Text.

Il existe actuellement deux modèles améliorés : l'appel téléphonique et la vidéo. Ces modèles ont été optimisés pour transcrire avec plus de justesse les données audio issues de ces sources spécifiques. Consultez la page Langues prises en charge pour voir si ces modèles améliorés sont disponibles pour votre langue.

Google crée et perfectionne des modèles améliorés en fonction des données collectées via la journalisation des données. Il n'est pas obligatoire d'accepter la journalisation des données pour utiliser des modèles améliorés. Toutefois, en acceptant ce programme, vous pouvez aider Google à améliorer ces modèles et vous bénéficiez d'une remise sur votre utilisation.

Pour utiliser les modèles de reconnaissance améliorés, définissez les champs suivants dans RecognitionConfig :

Définissez useEnhanced sur true.
Ajoutez la chaîne phone_call ou video dans le champ model.

Cloud STT prend en charge les modèles améliorés pour toutes les méthodes de reconnaissance vocale : speech:recognize, speech:longrunningrecognize et Streaming.

Les exemples de code suivants montrent comment demander l'utilisation d'un modèle amélioré pour une requête de transcription.

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 la 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",
        "languageCode": "en-US",
        "enableWordTimeOffsets": false,
        "enableAutomaticPunctuation": true,
        "model": "phone_call",
        "useEnhanced": true
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/commercial_mono.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": "Hi, I'd like to buy a Chromecast. I was wondering whether you could help me with that.",
          "confidence": 0.8930228
        }
      ],
      "resultEndTime": "5.640s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Certainly, which color would you like? We are blue black and red.",
          "confidence": 0.9101991
        }
      ],
      "resultEndTime": "10.220s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Let's go with the black one.",
          "confidence": 0.8818244
        }
      ],
      "resultEndTime": "13.870s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Would you like the new Chromecast Ultra model or the regular Chromecast?",
          "confidence": 0.94733626
        }
      ],
      "resultEndTime": "18.460s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Regular Chromecast is fine. Thank you. Okay. Sure. Would you like to ship it regular or Express?",
          "confidence": 0.9519095
        }
      ],
      "resultEndTime": "25.930s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Express, please.",
          "confidence": 0.9101229
        }
      ],
      "resultEndTime": "28.260s"
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": " Terrific. It's on the way. Thank you. Thank you very much. Bye.",
          "confidence": 0.9321616
        }
      ],
      "resultEndTime": "34.150s"
    }
 ]
}

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Cloud STT, consultez Bibliothèques clientes Cloud STT. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de Cloud STT en langage Go.

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


func enhancedModel(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 := os.ReadFile("../testdata/commercial_mono.wav")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %w", err)
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 8000,
			LanguageCode:    "en-US",
			UseEnhanced:     true,
			// A model must be specified to use enhanced model.
			Model: "phone_call",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.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
}

Python


from google.cloud import speech


def transcribe_file_with_enhanced_model(audio_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file using an enhanced model.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/commercial_mono.wav"
    Returns:
        speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
    """

    client = speech.SpeechClient()

    # audio_file = 'resources/commercial_mono.wav'
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=audio_content)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=8000,
        language_code="en-US",
        use_enhanced=True,
        # A model must be specified to use enhanced model.
        model="phone_call",
    )

    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

Java

/**
 * Transcribe the given audio file using an enhanced model.
 *
 * @param fileName the path to an audio file.
 */
public static void transcribeFileWithEnhancedModel(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {
    // Get the contents of the local audio file
    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();

    // Configure request to enable enhanced models
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(8000)
            .setUseEnhanced(true)
            // A model must be specified to use enhanced model.
            .setModel("phone_call")
            .build();

    // Perform the transcription request
    RecognizeResponse recognizeResponse = speechClient.recognize(config, recognitionAudio);

    // Print out the results
    for (SpeechRecognitionResult result : recognizeResponse.getResultsList()) {
      // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
      // first (most likely) one here.
      SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternatives(0);
      System.out.format("Transcript: %s\n\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 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,
  languageCode: languageCode,
  useEnhanced: true,
  model: 'phone_call',
};
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);
response.results.forEach(result => {
  const alternative = result.alternatives[0];
  console.log(alternative.transcript);
});

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence de Cloud STT pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence de Cloud STT pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la documentation de référence de Cloud STT pour Ruby.

Étape suivante

Consultez la procédure à suivre pour envoyer des requêtes de transcription synchrones.

Reconnaissez des paroles à l'aide de modèles améliorés. Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.