Neue Nutzer von Cloud Speech-to-Text sollten die V2 API verwenden. In unserer Migrationsanleitung erfahren Sie, wie Sie bestehende Projekte auf die aktuelle Version migrieren.

Obszönitätenfilter aktivieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie sich anhand von Cloud Speech-to-Text anstößige Wörter in Audiodaten automatisch erkennen und im Transkript zensieren lassen.

Sie können den Filter für vulgäre Sprache aktivieren, indem Sie profanityFilter=true in RecognitionConfig festlegen. Wenn diese Option aktiviert ist, versucht Cloud Speech-to-Text, vulgäre Begriffe zu erkennen und gibt dann nur den ersten Buchstaben gefolgt von Sternchen im Transkript zurück (z. B. f***). Wenn dieses Feld auf false oder nicht festgelegt ist, wird vulgäre Sprache nicht herausgefiltert.

In folgendem Beispiel wird der Filter für vulgäre Sprache aktiviert, um entsprechende Inhalte in Audiodaten eines Cloud Storage-Buckets zu erkennen.

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Cloud STT finden Sie unter Cloud STT-Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation zu Cloud STT für Java.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud STT zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionAudio;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig.AudioEncoding;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionResult;
import java.util.List;

public class SpeechProfanityFilter {

  public void speechProfanityFilter() throws Exception {
    String uriPath = "gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac";
    speechProfanityFilter(uriPath);
  }

  /**
   * Transcribe a remote audio file with multi-channel recognition
   *
   * @param gcsUri the path to the audio file
   */
  public static void speechProfanityFilter(String gcsUri) throws Exception {
    // Instantiates a client with GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
    try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

      // Configure remote file request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
              .setLanguageCode("en-US")
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setProfanityFilter(true)
              .build();

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

      // Use blocking call to get audio transcript
      RecognizeResponse response = speech.recognize(config, audio);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // 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);
        System.out.printf("Transcription: %s\n", alternative.getTranscript());
      }
    }
  }
}

Node.js

// Filters profanity

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';

async function syncRecognizeWithProfanityFilter() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const speech = require('@google-cloud/speech');

  // Creates a client
  const client = new speech.SpeechClient();

  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };

  const config = {
    encoding: 'FLAC',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
    profanityFilter: true, // set this to true
  };
  const request = {
    audio: audio,
    config: config,
  };

  // Detects speech in the audio file
  const [response] = await client.recognize(request);
  const transcription = response.results
    .map(result => result.alternatives[0].transcript)
    .join('\n');
  console.log(`Transcription: ${transcription}`);
}
syncRecognizeWithProfanityFilter().catch(console.error);

Python

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import RecognizeResponse


def sync_recognize_with_profanity_filter_gcs(audio_uri: str) -> RecognizeResponse:
    """Recognizes speech from an audio file in Cloud Storage and filters out profane language.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio, e.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The full response object which includes the transcription results.
    """
    # Define the audio source
    audio = {"uri": audio_uri}

    client = speech.SpeechClient()
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,  # Audio format
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
        # Enable profanity filter
        profanity_filter=True,
    )

    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    for result in response.results:
        alternative = result.alternatives[0]
        print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

    return response.results

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