Transcrire des fichiers audio enregistrés à partir d'un téléphone avec des modèles améliorés

Ce tutoriel explique comment transcrire un fichier audio enregistré à partir d'un téléphone 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 de modèles de machine learning entraînés pour gérer des données semblables à celles de vos fichiers.

Attention : Ce tutoriel utilise le modèle de reconnaissance vocale amélioré. Speech-to-Text propose deux types de modèles d'appels téléphoniques pour la reconnaissance vocale : un modèle standard et un modèle amélioré. Le modèle amélioré peut fournir de meilleurs résultats, et son prix est plus élevé (vous pouvez toutefois réduire ce prix en optant pour la journalisation des données).

Envoyer une requête

Pour transcrire au mieux un fichier audio enregistré sur un téléphone (provenant par exemple d'un appel téléphonique ou d'un message vocal), vous pouvez définir le champ model de la charge utile RecognitionConfig sur phone_call. Le champ model indique à l'API Speech-to-Text quel modèle de reconnaissance vocale utiliser pour la requête de transcription.

Remarque : Consultez la page Langues acceptées pour connaître les modèles disponibles pour votre langue.

Vous pouvez améliorer les résultats de la transcription d'un fichier audio provenant d'un téléphone en utilisant un modèle amélioré. Pour utiliser un modèle amélioré, définissez le champ useEnhanced sur true dans la charge utile RecognitionConfig.

Remarque : Si vous ne souhaitez pas utiliser le modèle amélioré dans ce tutoriel, vous pouvez supprimer le champ useEnhanced de votre requête adressée à Speech-to-Text.

Les exemples de code suivants montrent comment sélectionner un modèle de transcription spécifique lorsque vous appelez Speech-to-Text.

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",
        "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 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 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
}

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.

/**
 * 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

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 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);
});

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


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

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.

Attention : Les modèles améliorés coûtent plus cher que les modèles standards. Consultez les tarifs pour plus de détails.