Transcribir un archivo multilingüe local (beta)

Transcribe un archivo de audio local que incluya más de un idioma.

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Para obtener documentación detallada en la que se incluya esta muestra de código, consulta lo siguiente:

• Habilita el reconocimiento de idioma en Speech-to-Text

Muestra de código

Java

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud STT, consulta las bibliotecas cliente de Cloud STT. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud STT Java.

Para autenticarte en Cloud STT, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

/**
 * Transcribe a local audio file with multi-language recognition
 *
 * @param fileName the path to the audio file
 */
public static void transcribeMultiLanguage(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  // Get the contents of the local audio file
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();
    ArrayList<String> languageList = new ArrayList<>();
    languageList.add("es-ES");
    languageList.add("en-US");

    // Configure request to enable multiple languages
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setLanguageCode("ja-JP")
            .addAllAlternativeLanguageCodes(languageList)
            .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

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud STT, consulta las bibliotecas cliente de Cloud STT. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud STT Node.js.

Para autenticarte en Cloud STT, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

const fs = require('fs');

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;

// 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 config = {
  encoding: 'LINEAR16',
  sampleRateHertz: 44100,
  languageCode: 'en-US',
  alternativeLanguageCodes: ['es-ES', 'en-US'],
};

const audio = {
  content: fs.readFileSync(fileName).toString('base64'),
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

const [response] = await client.recognize(request);
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log(`Transcription: ${transcription}`);

Python

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud STT, consulta las bibliotecas cliente de Cloud STT. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud STT Python.

Para autenticarte en Cloud STT, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

client = speech.SpeechClient()

speech_file = "resources/multi.wav"
first_lang = "en-US"
second_lang = "es"

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=44100,
    audio_channel_count=2,
    language_code=first_lang,
    alternative_language_codes=[second_lang],
)

print("Waiting for operation to complete...")
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}: {alternative}")
    print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

return response.results

¿Qué sigue?

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