Los nuevos usuarios de Cloud Speech-to-Text deben usar la API V2. Consulta nuestra guía de migración para saber cómo migrar proyectos a la versión más reciente.

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Transcribir archivos de audio cortos

En esta página se muestra cómo transcribir un archivo de audio corto a texto mediante el reconocimiento de voz síncrono.

El reconocimiento de voz síncrono devuelve el texto reconocido de audios cortos (de menos de 60 segundos). Para procesar una solicitud de reconocimiento de voz de audio de más de 60 segundos, usa Reconocimiento de voz asíncrono.

El contenido de audio se puede enviar directamente a Cloud Speech-to-Text desde un archivo local, o bien Cloud Speech-to-Text puede procesar el contenido de audio almacenado en un segmento de Cloud Storage. Consulta la página de cuotas y límites para ver los límites de las solicitudes de reconocimiento de voz síncronas.

Realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo local

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo de audio local:

REST

Consulta todos los detalles en el endpoint de la API speech:recognize. Consulta la documentación de referencia de RecognitionConfig para obtener más información sobre cómo configurar el cuerpo de la solicitud.

El contenido de audio proporcionado en el cuerpo de la solicitud debe estar codificado en Base64. Para obtener más información sobre cómo codificar audio en Base64, consulta Codificar contenido de audio en Base64. Para obtener más información sobre el campo content, consulta RecognitionAudio.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

LANGUAGE_CODE: el código BCP-47 del idioma que se habla en el clip de audio.
ENCODING: la codificación del audio que quieras transcribir.
SAMPLE_RATE_HERTZ: frecuencia de muestreo en hercios del audio que quieres transcribir.
ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: habilita este campo si quieres que se devuelvan los desplazamientos de la hora de inicio y de finalización de las palabras (marcas de tiempo).
INPUT_AUDIO: cadena codificada en base64 de los datos de audio que quieras transcribir.
PROJECT_ID: el ID alfanumérico de tu proyecto de Google Cloud .

Método HTTP y URL:

POST https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "config": {
      "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
      "encoding": "ENCODING",
      "sampleRateHertz": SAMPLE_RATE_HERTZ,
      "enableWordTimeOffsets": ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS
  },
  "audio": {
    "content": "INPUT_AUDIO"
  }
}

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize"

PowerShell (Windows)

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge",
          "confidence": 0.98267895
        }
      ]
    }
  ]
}

gcloud

Consulta todos los detalles sobre el comando recognize.

Para realizar el reconocimiento de voz en un archivo local, usa la CLI de Google Cloud e indica la ruta del archivo local en el que quieres realizar el reconocimiento de voz.

gcloud ml speech recognize PATH-TO-LOCAL-FILE --language-code='en-US'

Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve una respuesta en formato JSON:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "confidence": 0.9840146,
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge"
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Cloud STT, consulta Bibliotecas de cliente de Cloud STT. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Cloud STT Go.

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


func recognize(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	data, err := os.ReadFile(file)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Send the contents of the audio file with the encoding and
	// and sample rate information to be transcripted.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	})

	// Print the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
	return nil
}

Java

/**
 * Performs speech recognition on raw PCM audio and prints the transcription.
 *
 * @param fileName the path to a PCM audio file to transcribe.
 */
public static void syncRecognizeFile(String fileName) throws Exception {
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    Path path = Paths.get(fileName);
    byte[] data = Files.readAllBytes(path);
    ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

    // Configure request with local raw PCM audio
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(16000)
            .build();
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setContent(audioBytes).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

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

// 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 encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
const audio = {
  content: fs.readFileSync(filename).toString('base64'),
};

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

// 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);

Python

from google.cloud import speech


def transcribe_file(audio_file: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe the given audio file.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results
    """
    client = speech.SpeechClient()

    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=audio_content)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

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

    # Each result is for a consecutive portion of the audio. Iterate through
    # them to get the transcripts for the entire audio file.
    for result in response.results:
        # The first alternative is the most likely one for this portion.
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de STT de Cloud para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Cloud STT para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Cloud STT para Ruby.

Realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo remoto

Para tu comodidad, la API Cloud Speech-to-Text puede realizar el reconocimiento de voz síncrono directamente en un archivo de audio ubicado en Cloud Storage, sin necesidad de enviar el contenido del archivo de audio en el cuerpo de tu solicitud.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo ubicado en Cloud Storage:

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

LANGUAGE_CODE: el código BCP-47 del idioma que se habla en el clip de audio.
ENCODING: la codificación del audio que quieras transcribir.
SAMPLE_RATE_HERTZ: frecuencia de muestreo en hercios del audio que quieres transcribir.
ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS: habilita este campo si quieres que se devuelvan los desplazamientos de la hora de inicio y de finalización de las palabras (marcas de tiempo).
STORAGE_BUCKET: un segmento de Cloud Storage.
INPUT_AUDIO: el archivo de datos de audio que quieras transcribir.
PROJECT_ID: el ID alfanumérico de tu proyecto de Google Cloud .

Método HTTP y URL:

POST https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "config": {
      "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
      "encoding": "ENCODING",
      "sampleRateHertz": SAMPLE_RATE_HERTZ,
      "enableWordTimeOffsets": ENABLE_WORD_TIME_OFFSETS
  },
  "audio": {
    "uri": "gs://STORAGE_BUCKET/INPUT_AUDIO"
  }
}

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize"

PowerShell (Windows)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge",
          "confidence": 0.98267895
        }
      ]
    }
  ]
}

gcloud

Consulta todos los detalles sobre el comando recognize.

Para realizar el reconocimiento de voz en un archivo local, usa la CLI de Google Cloud y proporciona la ruta del archivo local en el que quieres realizar el reconocimiento de voz.

gcloud ml speech recognize 'gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac' \
--language-code='en-US'

Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve una respuesta en formato JSON:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "confidence": 0.9840146,
          "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge"
        }
      ]
    }
  ]
}

Go


func recognizeGCS(w io.Writer, gcsURI string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	// Send the request with the URI (gs://...)
	// and sample rate information to be transcripted.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: gcsURI},
		},
	})

	// Print the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
	return nil
}

Java

/**
 * Performs speech recognition on remote FLAC file and prints the transcription.
 *
 * @param gcsUri the path to the remote FLAC audio file to transcribe.
 */
public static void syncRecognizeGcs(String gcsUri) throws Exception {
  // Instantiates a client with GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    // Builds the request for remote FLAC file
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
            .setLanguageCode("en-US")
            .setSampleRateHertz(16000)
            .build();
    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    // Use blocking call for getting 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

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';
// const encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
const audio = {
  uri: gcsUri,
};

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

// 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);

Python

def transcribe_gcs(audio_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
    """Transcribes the audio file specified by the gcs_uri.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://cloud-samples-data/speech/audio.flac
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results
    """
    from google.cloud import speech

    client = speech.SpeechClient()

    audio = speech.RecognitionAudio(uri=audio_uri)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

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

    # Each result is for a consecutive portion of the audio. Iterate through
    # them to get the transcripts for the entire audio file.
    for result in response.results:
        # The first alternative is the most likely one for this portion.
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de STT de Cloud para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Cloud STT para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Cloud STT para Ruby.

Transcribir archivos de audio cortos Organízate con las colecciones Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.

Realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo local

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

gcloud

Go

Java

Node.js

Python

Idiomas adicionales

Realizar el reconocimiento de voz síncrono en un archivo remoto

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

gcloud

Go

Java

Node.js

Python

Idiomas adicionales

Transcribir archivos de audio cortos