Transcrire un fichier local

Transcrivez un fichier audio court.

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Exemple de code

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Cloud STT, consultez Bibliothèques clientes Cloud STT. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud STT en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Cloud STT, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

def transcribe_onprem(
    local_file_path: str,
    api_endpoint: str,
) -> speech_v1p1beta1.RecognizeResponse:
    """
    Transcribe a short audio file using synchronous speech recognition on-prem

    Args:
      local_file_path: The path to local audio file, e.g. /path/audio.wav
      api_endpoint: Endpoint to call for speech recognition, e.g. 0.0.0.0:10000

    Returns:
      The speech recognition response
          {
    """
    # api_endpoint = '0.0.0.0:10000'
    # local_file_path = '../resources/two_channel_16k.raw'

    # Create a gRPC channel to your server
    channel = grpc.insecure_channel(target=api_endpoint)
    transport = speech_v1p1beta1.services.speech.transports.SpeechGrpcTransport(
        channel=channel
    )

    client = speech_v1p1beta1.SpeechClient(transport=transport)

    # The language of the supplied audio
    language_code = "en-US"

    # Sample rate in Hertz of the audio data sent
    sample_rate_hertz = 16000

    # Encoding of audio data sent. This sample sets this explicitly.
    # This field is optional for FLAC and WAV audio formats.
    encoding = speech_v1p1beta1.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16
    config = {
        "encoding": encoding,
        "language_code": language_code,
        "sample_rate_hertz": sample_rate_hertz,
    }
    with io.open(local_file_path, "rb") as f:
        content = f.read()
    audio = {"content": content}

    response = client.recognize(request={"config": config, "audio": audio})
    for result in response.results:
        # First alternative is the most probable result
        alternative = result.alternatives[0]
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

    return response

Étape suivante

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