Trascrizione di un file multilingue locale (beta)

Trascrivi un file audio locale che include più di una lingua.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Attivare il riconoscimento della lingua in Speech-to-Text

Esempio di codice

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud STT, consulta la sezione Librerie client Cloud STT. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud STT Java.

Per eseguire l'autenticazione in Cloud STT, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud STT, consulta la sezione Librerie client Cloud STT. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud STT Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Cloud STT, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud STT, consulta la sezione Librerie client Cloud STT. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud STT Python.

Per eseguire l'autenticazione in Cloud STT, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Passaggi successivi

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