Audio aus einer Videodatei mit Speech-to-Text transkribieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie mithilfe von Cloud Speech-to-Text die Audiospur einer Videodatei transkribieren.

Audiodateien und -daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen, z. B. von der Mailbox eines Smartphones oder von der Tonspur einer Videodatei.

Cloud STT kann eines von mehreren Modellen für maschinelles Lernen verwenden, um Audiodateien so zu transkribieren, dass sie möglichst genau dem ursprünglichen Audiomaterial entsprechen. Sie erhalten bei der Sprachtranskription bessere Ergebnisse, wenn Sie die Quelle dieses Materials angeben. Cloud STT kann die Audiodateien dann mit einem Modell für maschinelles Lernen verarbeiten, das speziell für die Art von Daten trainiert wurde, die in der Audiodatei enthalten sind.

Ziele

Anfrage zur Audiotranskription für eine Videodatei an Cloud STT senden

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

Cloud Speech-to-Text

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen.

Neuen Nutzern von Google Cloud steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Hinweis

Diese Anleitung setzt Folgendes voraus:

Sie haben in der Google Cloud -Console ein Cloud Speech-to-Text-Projekt eingerichtet.
Sie haben Ihre Umgebung mit Standardanmeldedaten für Anwendungen in der Google Cloud -Console eingerichtet.
Sie haben die Entwicklungsumgebung für die gewählte Programmiersprache eingerichtet.
Sie haben die Google Cloud-Clientbibliothek für die gewählte Programmiersprache installiert.

Audiodaten vorbereiten

Bevor Sie Audio aus einem Video transkribieren können, müssen Sie die Daten aus der Videodatei extrahieren. Nachdem Sie die Audiodaten extrahiert haben, müssen Sie sie in einem Cloud Storage-Bucket speichern oder in die base64-Codierung konvertieren.

Audiodaten extrahieren

Sie können ein beliebiges Dateikonvertierungstool verwenden, das Audio- und Videodateien verarbeitet, beispielsweise FFmpeg.

Verwenden Sie das folgende Code-Snippet, um eine Videodatei mithilfe von ffmpeg in eine Audiodatei zu konvertieren.

ffmpeg -i video-input-file audio-output-file

Audiodaten speichern oder konvertieren

Sie können eine Audiodatei transkribieren, die auf Ihrem lokalen Computer oder in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert ist.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Audiodatei mit der Google Cloud CLI in einen vorhandenen Cloud Storage-Bucket hochzuladen.

gcloud storage cp audio-output-file storage-bucket-uri

Wenn Sie eine lokale Datei verwenden und planen, eine Anfrage mit dem curl-Tool über die Befehlszeile zu senden, müssen Sie die Audiodatei zuerst in base64-codierte Daten konvertieren.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Audiodatei in eine Textdatei zu konvertieren.

base64 audio-output-file -w 0 > audio-data-text

Transkriptionsanfrage senden

Verwenden Sie den folgenden Code, um eine Transkriptionsanfrage an Cloud STT zu senden.

Anfrage mit lokaler Datei

Protokoll

Ausführliche Informationen finden Sie unter dem API-Endpunkt speech:recognize.

Für eine synchrone Spracherkennung senden Sie eine POST-Anfrage und geben den entsprechenden Anfragetext an. Das folgende Beispiel zeigt eine POST-Anfrage mit curl. In diesem Beispiel wird die Google Cloud CLI verwendet, um ein Zugriffstoken zu generieren. Eine Anleitung zur Installation der gcloud CLI finden Sie in der Kurzanleitung.

curl -s -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    https://speech.googleapis.com/v2/speech:recognize \
    --data '{
    "config": {
        "encoding": "LINEAR16",
        "sampleRateHertz": 16000,
        "languageCode": "en-US",
        "model": "video"
    },
    "audio": {
        "uri": "gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"
    }
}'

Weitere Informationen zum Konfigurieren des Anfragetexts erhalten Sie in der Referenzdokumentation zu RecognitionConfig.

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "OK Google stream stranger things from
            Netflix to my TV okay stranger things from
            Netflix playing on TV from the people that brought you
            Google home comes the next evolution of the smart home
            and it's just outside your window me Google know hi
            how can I help okay no what's the weather like outside
            the weather outside is sunny and 76 degrees he's right
            okay no turn on the hose I'm holding sure okay no I'm can
            I eat this lemon tree leaf yes what about this Daisy yes
            but I wouldn't recommend it but I could eat it okay
            Nomad milk to my shopping list I'm sorry that sounds like
            an indoor request I keep doing that sorry you do keep
            doing that okay no is this compost really we're all
            compost if you think about it pretty much everything is
            made up of organic matter and will return",
          "confidence": 0.9251011
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

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 Go.

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.


func modelSelection(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	data, err := os.ReadFile("../testdata/Google_Gnome.wav")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ReadFile: %w", err)
	}

	req := &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
			Model:           "video",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Content{Content: data},
		},
	}

	resp, err := client.Recognize(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("recognize: %w", err)
	}

	for i, result := range resp.Results {
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "Result %d\n", i+1)
		for j, alternative := range result.Alternatives {
			fmt.Fprintf(w, "Alternative %d: %s\n", j+1, alternative.Transcript)
		}
	}
	return nil
}

Java

/**
 * Performs transcription of the given audio file synchronously with the selected model.
 *
 * @param fileName the path to a audio file to transcribe
 */
public static void transcribeModelSelection(String fileName) throws Exception {
  Path path = Paths.get(fileName);
  byte[] content = Files.readAllBytes(path);

  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {
    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig recConfig =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio recognitionAudio =
        RecognitionAudio.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();

    RecognizeResponse recognizeResponse = speech.recognize(recConfig, recognitionAudio);
    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = recognizeResponse.getResultsList().get(0);
    // 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("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
const speech = require('@google-cloud/speech').v1p1beta1;
const fs = require('fs');

// 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 model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// 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,
  model: model,
};
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

# Instantiates a client
client = speech.SpeechClient()
# Reads a file as bytes
with open("resources/Google_Gnome.wav", "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",
    model="video",  # Chosen model
)

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}")
    print(f"Transcript: {alternative.transcript}")

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie dem Einrichtungsleitfaden für C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie dem Einrichtungsleitfaden für PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Remote-Dateianfrage

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"

	speech "cloud.google.com/go/speech/apiv1"
	"cloud.google.com/go/speech/apiv1/speechpb"
)

// transcribe_model_selection_gcs Transcribes the given audio file asynchronously with
// the selected model.
func transcribe_model_selection_gcs(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	audio := &speechpb.RecognitionAudio{
		AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: "gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"},
	}

	// The speech recognition model to use
	// See, https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/speech-to-text-requests#select-model
	recognitionConfig := &speechpb.RecognitionConfig{
		Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
		SampleRateHertz: 16000,
		LanguageCode:    "en-US",
		Model:           "video",
	}

	longRunningRecognizeRequest := &speechpb.LongRunningRecognizeRequest{
		Config: recognitionConfig,
		Audio:  audio,
	}

	operation, err := client.LongRunningRecognize(ctx, longRunningRecognizeRequest)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error running recognize %w", err)
	}

	response, err := operation.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	for i, result := range response.Results {
		alternative := result.Alternatives[0]
		fmt.Fprintf(w, "%s\n", strings.Repeat("-", 20))
		fmt.Fprintf(w, "First alternative of result %d", i)
		fmt.Fprintf(w, "Transcript: %s", alternative.Transcript)
	}
	return nil
}

Java

/**
 * Performs transcription of the remote audio file asynchronously with the selected model.
 *
 * @param gcsUri the path to the remote audio file to transcribe.
 */
public static void transcribeModelSelectionGcs(String gcsUri) throws Exception {
  try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

    // Configure request with video media type
    RecognitionConfig config =
        RecognitionConfig.newBuilder()
            // encoding may either be omitted or must match the value in the file header
            .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
            .setLanguageCode("en-US")
            // sample rate hertz may be either be omitted or must match the value in the file
            // header
            .setSampleRateHertz(16000)
            .setModel("video")
            .build();

    RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

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

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

    List<SpeechRecognitionResult> results = response.get().getResultsList();

    // Just print the first result here.
    SpeechRecognitionResult result = results.get(0);
    // 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("Transcript : %s\n", alternative.getTranscript());
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library for Beta API
/**
 * TODO(developer): Update client library import to use new
 * version of API when desired features become available
 */
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 gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';
// const model = 'Model to use, e.g. phone_call, video, default';
// 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,
  model: model,
};
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

from google.cloud import speech

client = speech.SpeechClient()

audio = speech.RecognitionAudio(
    uri="gs://cloud-samples-tests/speech/Google_Gnome.wav"
)

config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=16000,
    language_code="en-US",
    model="video",  # Chosen model
)

operation = client.long_running_recognize(config=config, audio=audio)

print("Waiting for operation to complete...")
response = operation.result(timeout=90)

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

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie dem Einrichtungsleitfaden für C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie dem Einrichtungsleitfaden für PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Cloud STT-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, können Sie entweder das Projekt löschen, das die Ressourcen enthält, oder das Projekt beibehalten und die einzelnen Ressourcen löschen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, zum Beispiel eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, anstatt das gesamte Projekt.

Wenn Sie weitere Architekturen, Tutorials oder Kurzanleitungen nutzen möchten, können Sie vorhandene Projekte wiederverwenden und somit vermeiden, dass Projektkontingente überschritten werden.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Instanzen löschen

So löschen Sie eine Compute Engine-Instanz:

In the Google Cloud console, go to the VM instances page.
Go to VM instances
Select the checkbox for the instance that you want to delete.
To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.

Firewallregeln für das Standardnetzwerk löschen

So löschen Sie eine Firewallregel:

In the Google Cloud console, go to the Firewall page.
Go to Firewall
Select the checkbox for the firewall rule that you want to delete.
To delete the firewall rule, click Delete.

Nächste Schritte

Überzeugen Sie sich selbst

Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, mit dem sie sich dann von der Leistungsfähigkeit von Cloud STT in der Praxis überzeugen können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Cloud STT kostenlos testen

Audio aus einer Videodatei mit Speech-to-Text transkribieren Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Ziele

Kosten

Hinweis

Audiodaten vorbereiten

Audiodaten extrahieren

Audiodaten speichern oder konvertieren

Transkriptionsanfrage senden

Anfrage mit lokaler Datei

Protokoll

Go

Java

Node.js

Python

Weitere Sprachen

Remote-Dateianfrage

Go

Java

Node.js

Python

Weitere Sprachen

Bereinigen

Projekt löschen

Instanzen löschen

Firewallregeln für das Standardnetzwerk löschen

Nächste Schritte

Überzeugen Sie sich selbst

Audio aus einer Videodatei mit Speech-to-Text transkribieren