Cloud Storage의 다국어 파일 텍스트 변환(베타)

2개 이상의 채널이 포함된 Cloud Storage에 저장된 오디오 파일을 텍스트로 변환합니다.

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이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

코드 샘플

Java

Cloud STT용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud STT 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Cloud STT Java API 참고 문서를 확인하세요.

Cloud STT에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

/**
 * Transcribe a remote audio file with multi-language recognition
 *
 * @param gcsUri the path to the remote audio file
 */
public static void transcribeMultiLanguageGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

    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();

    // Set the remote path for the audio file
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use non-blocking call for getting file transcription
    OperationFuture<LongRunningRecognizeResponse, LongRunningRecognizeMetadata> response =
        speechClient.longRunningRecognizeAsync(config, audio);

    while (!response.isDone()) {
      System.out.println("Waiting for response...");
      Thread.sleep(10000);
    }

    for (SpeechRecognitionResult result : response.get().getResultsList()) {

      // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
      // first (most likely) one here.
      SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);

      // Print out the result
      System.out.printf("Transcript : %s\n\n", alternative.getTranscript());
    }
  }
}

Node.js

Cloud STT용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud STT 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Cloud STT Node.js API 참고 문서를 확인하세요.

Cloud STT에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

// 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 line before running the sample.
 */
// const uri = path to GCS audio file e.g. `gs:/bucket/audio.wav`;

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

const audio = {
  uri: gcsUri,
};

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

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

Python

Cloud STT용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud STT 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Cloud STT Python API 참고 문서를 확인하세요.

Cloud STT에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 


from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech


def transcribe_file_with_multilanguage_gcs(audio_uri: str) -> str:
    """Transcribe a remote audio file with multi-language recognition
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage path to an audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        str: The generated transcript from the audio file provided.
    """

    client = speech.SpeechClient()

    first_language = "es-ES"
    alternate_languages = ["en-US", "fr-FR"]

    # Configure request to enable multiple languages
    recognition_config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=44100,
        language_code=first_language,
        alternative_language_codes=alternate_languages,
    )

    # Set the remote path for the audio file
    audio = speech.RecognitionAudio(uri=audio_uri)

    # Use non-blocking call for getting file transcription
    response = client.long_running_recognize(
        config=recognition_config, audio=audio
    ).result(timeout=300)

    transcript_builder = []
    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        transcript_builder.append("-" * 20 + "\n")
        transcript_builder.append(f"First alternative of result {i}: {alternative}")
        transcript_builder.append(f"Transcript: {alternative.transcript} \n")

    transcript = "".join(transcript_builder)
    print(transcript)

    return transcript

다음 단계

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