Mentranskripsikan file lokal menggunakan pengenalan ucapan yang ditingkatkan (beta)

Mentranskripsikan file audio lokal, tempat Anda menentukan model yang ditingkatkan.

Contoh kode

Python

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Cloud STT, lihat Library klien Cloud STT. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Dokumentasi referensi API Python Cloud STT.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud STT, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

client = speech.SpeechClient()

speech_file = "resources/commercial_mono.wav"

with open(speech_file, "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()

audio = speech.RecognitionAudio(content=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.results

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat browser contohGoogle Cloud .