Chirp 3 轉錄：提升多語言準確率

在 Google Cloud 控制台中試用 Chirp 3 在 Colab 中試用在 GitHub 中查看筆記本

Chirp 3 是最新一代的 Google 多語言自動語音辨識 (ASR) 專用生成模型，可根據意見回饋和使用體驗滿足使用者需求。Chirp 3 的準確度和速度都優於先前的 Chirp 模型，並提供說話者區分和自動語言偵測功能。

模型詳細資料

Chirp 3：語音轉錄功能僅適用於 Speech-to-Text API V2。

型號 ID

使用 API 時，只要在辨識要求中指定適當的模型 ID，或在 Google Cloud 控制台中指定模型名稱，即可像使用其他模型一樣使用 Chirp 3：轉錄。在辨識中指定適當的 ID。

型號	型號識別碼
Chirp 3	`chirp_3`

API 方法

並非所有辨識方法都支援相同的語言可用性組合，因為 Speech-to-Text API V2 提供 Chirp 3，因此支援下列辨識方法：

API 版本	API 方法	支援
V2	Speech.StreamingRecognize (適合串流和即時音訊)	有權限
V2	Speech.Recognize (適用於短於一分鐘的音訊)	有權限
V2	Speech.BatchRecognize (一般適用於 1 分鐘到 1 小時的長音訊，但如果啟用字詞層級的時間戳記，則最長可達 20 分鐘)	有權限

區域可用性

Chirp 3 目前在下列 Google Cloud 區域推出，未來將擴大適用範圍：

Google Cloud 可用區	發布準備完成度
`us (multi-region)`	正式發布版
`eu (multi-region)`	正式發布版
`asia-northeast1`	正式發布版
`asia-southeast1`	GA
`asia-south1`	預先發布版
`europe-west2`	預先發布版
`europe-west3`	預先發布版
`northamerica-northeast1`	預先發布版

如要查看各轉錄模型支援的 Google Cloud 區域、語言和語言代碼，以及功能，請按照本文說明使用 Locations API。

語音轉錄功能支援的語言

Chirp 3 支援下列語言的StreamingRecognize、Recognize 和 BatchRecognize 語音轉錄：

語言	`BCP-47 Code`	上線準備
卡達隆尼亞文 (西班牙)	`ca-ES`	GA
簡體中文	`cmn-Hans-CN`	GA
克羅埃西亞文 (克羅埃西亞)	`hr-HR`	GA
丹麥文 (丹麥)	`da-DK`	GA
荷蘭文 (荷蘭)	`nl-NL`	GA
英文 (澳洲)	`en-AU`	GA
英文 (英國)	`en-GB`	GA
英文 (印度)	`en-IN`	GA
英文 (美國)	`en-US`	GA
芬蘭文 (芬蘭)	`fi-FI`	GA
法文 (加拿大)	`fr-CA`	GA
法文 (法國)	`fr-FR`	GA
德文 (德國)	`de-DE`	GA
希臘文 (希臘)	`el-GR`	GA
北印度文 (印度)	`hi-IN`	GA
義大利文 (義大利)	`it-IT`	GA
日文 (日本)	`ja-JP`	GA
韓文 (韓國)	`ko-KR`	GA
波蘭文 (波蘭)	`pl-PL`	GA
葡萄牙文 (巴西)	`pt-BR`	GA
葡萄牙文 (葡萄牙)	`pt-PT`	GA
羅馬尼亞文 (羅馬尼亞)	`ro-RO`	GA
俄文 (俄羅斯)	`ru-RU`	GA
西班牙文 (西班牙)	`es-ES`	GA
西班牙文 (美國)	`es-US`	GA
瑞典文 (瑞典)	`sv-SE`	GA
土耳其文 (土耳其)	`tr-TR`	GA
烏克蘭文 (烏克蘭)	`uk-UA`	GA
越南文 (越南)	`vi-VN`	GA
阿拉伯文	`ar-XA`	預先發布版
阿拉伯文 (阿爾及利亞)	`ar-DZ`	預先發布版
阿拉伯文 (巴林)	`ar-BH`	預先發布版
阿拉伯文 (埃及)	`ar-EG`	預先發布版
阿拉伯文 (以色列)	`ar-IL`	預先發布版
阿拉伯文 (約旦)	`ar-JO`	預先發布版
阿拉伯文 (科威特)	`ar-KW`	預先發布版
阿拉伯文 (黎巴嫩)	`ar-LB`	預先發布版
阿拉伯文 (茅利塔尼亞)	`ar-MR`	預先發布版
阿拉伯文 (摩洛哥)	`ar-MA`	預先發布版
阿拉伯文 (阿曼)	`ar-OM`	預先發布版
阿拉伯文 (卡達)	`ar-QA`	預先發布版
阿拉伯文 (沙烏地阿拉伯)	`ar-SA`	預先發布版
阿拉伯文 (巴勒斯坦國)	`ar-PS`	預先發布版
阿拉伯文 (敘利亞)	`ar-SY`	預先發布版
阿拉伯文 (突尼西亞)	`ar-TN`	預先發布版
阿拉伯文 (阿拉伯聯合大公國)	`ar-AE`	預先發布版
阿拉伯文 (葉門)	`ar-YE`	預先發布版
亞美尼亞文 (亞美尼亞)	`hy-AM`	預先發布版
孟加拉文 (孟加拉)	`bn-BD`	預先發布版
孟加拉文 (印度)	`bn-IN`	預先發布版
保加利亞文 (保加利亞)	`bg-BG`	預先發布版
緬甸文 (緬甸)	`my-MM`	預先發布版
中庫德文 (伊拉克)	`ar-IQ`	預先發布版
中文，粵語 (繁體，香港)	`yue-Hant-HK`	預先發布版
繁體中文 (台灣)	`cmn-Hant-TW`	預先發布版
捷克文 (捷克共和國)	`cs-CZ`	預先發布版
英文 (菲律賓)	`en-PH`	預先發布版
愛沙尼亞文 (愛沙尼亞)	`et-EE`	預先發布版
菲律賓文 (菲律賓)	`fil-PH`	預先發布版
古吉拉特文 (印度)	`gu-IN`	預先發布版
希伯來文 (以色列)	`iw-IL`	預先發布版
匈牙利文 (匈牙利)	`hu-HU`	預先發布版
印尼文 (印尼)	`id-ID`	預先發布版
卡納達文 (印度)	`kn-IN`	預先發布版
高棉文 (柬埔寨)	`km-KH`	預先發布版
寮文 (寮國)	`lo-LA`	預先發布版
拉脫維亞文 (拉脫維亞)	`lv-LV`	預先發布版
立陶宛文 (立陶宛)	`lt-LT`	預先發布版
馬來文 (馬來西亞)	`ms-MY`	預先發布版
馬拉雅拉姆文 (印度)	`ml-IN`	預先發布版
馬拉地文 (印度)	`mr-IN`	預先發布版
尼泊爾文 (尼泊爾)	`ne-NP`	預先發布版
挪威文 (挪威)	`no-NO`	預先發布版
波斯文 (伊朗)	`fa-IR`	預先發布版
旁遮普文 (古爾穆基文，印度)	`pa-Guru-IN`	預先發布版
塞爾維亞文 (塞爾維亞)	`sr-RS`	預先發布版
斯洛伐克文 (斯洛伐克)	`sk-SK`	預先發布版
斯洛維尼亞文 (斯洛維尼亞)	`sl-SI`	預先發布版
西班牙文 (墨西哥)	`es-MX`	預先發布版
史瓦西里文	`sw`	預先發布版
泰米爾文 (印度)	`ta-IN`	預先發布版
泰盧固文 (印度)	`te-IN`	預先發布版
泰文 (泰國)	`th-TH`	預先發布版
烏茲別克文 (烏茲別克)	`uz-UZ`	預先發布版

說話者分段標記功能支援的語言

Chirp 3 僅支援BatchRecognize和Recognize的轉錄和說話者辨識功能，支援語言如下：

語言	BCP-47 代碼
中文 (簡體，中國)	cmn-Hans-CN
德文 (德國)	de-DE
英文 (英國)	en-GB
英文 (印度)	en-IN
英文 (美國)	en-US
西班牙文 (西班牙)	es-ES
西班牙文 (美國)	es-US
法文 (加拿大)	fr-CA
法文 (法國)	fr-FR
北印度文 (印度)	hi-IN
義大利文 (義大利)	it-IT
日文 (日本)	ja-JP
韓文 (韓國)	ko-KR
葡萄牙文 (巴西)	pt-BR

功能支援與限制

Chirp 3 支援下列功能：

功能	說明	推出階段
自動加上標點符號	由模型自動生成，可選擇停用。	GA
自動大寫	由模型自動生成，可選擇停用。	GA
語句層級時間戳記	由模型自動生成。僅適用於 `Speech.StreamingRecognize`	GA
說話者分段標記	自動識別單一聲道音訊樣本中的不同說話者。僅適用於 `Speech.BatchRecognize`	GA
語音調整 (偏誤)	以詞組或字詞的形式向模型提供提示，提高特定字詞或專有名詞的辨識準確度。	GA
不限語言的音訊轉錄	自動推斷並轉錄最常用的語言。	GA

Chirp 3 不支援下列功能：

功能	說明
字詞層級時間戳記	由模型自動生成，可選擇啟用，但預期會造成部分轉錄品質下降。僅適用於`Speech.Recognize`和`Speech.BatchRecognize`
字詞層級信賴度分數	API 會傳回值，但並非真正的信心分數。

使用 Chirp 3 轉錄

瞭解如何使用 Chirp 3 執行轉錄工作。

執行串流語音辨識

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_streaming_chirp3(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.StreamingRecognizeResponse:
   """Transcribes audio from audio file stream using the Chirp 3 model of Google Cloud Speech-to-Text v2 API.

   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"

   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API V2 containing
       the transcription results.
   """

   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       content = f.read()

   # In practice, stream should be a generator yielding chunks of audio data
   chunk_length = len(content) // 5
   stream = [
       content[start : start + chunk_length]
       for start in range(0, len(content), chunk_length)
   ]
   audio_requests = (
       cloud_speech.StreamingRecognizeRequest(audio=audio) for audio in stream
   )

   recognition_config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],
       model="chirp_3",
   )
   streaming_config = cloud_speech.StreamingRecognitionConfig(
       config=recognition_config
   )
   config_request = cloud_speech.StreamingRecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       streaming_config=streaming_config,
   )

   def requests(config: cloud_speech.RecognitionConfig, audio: list) -> list:
       yield config
       yield from audio

   # Transcribes the audio into text
   responses_iterator = client.streaming_recognize(
       requests=requests(config_request, audio_requests)
   )
   responses = []
   for response in responses_iterator:
       responses.append(response)
       for result in response.results:
           print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

   return responses

執行同步語音辨識

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_sync_chirp3(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
   """Transcribes an audio file using the Chirp 3 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API.
   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """

   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       audio_content = f.read()

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],
       model="chirp_3",
   )

   request = cloud_speech.RecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       content=audio_content,
   )

   # Transcribes the audio into text
   response = client.recognize(request=request)

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

   return response

執行批次語音辨識

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_batch_3(
   audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
   """Transcribes an audio file from a Google Cloud Storage URI using the Chirp 3 model of Google Cloud Speech-to-Text v2 API.
   Args:
       audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
           E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """

   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],
       model="chirp_3",
   )

   file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

   request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       files=[file_metadata],
       recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
           inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
       ),
   )

   # Transcribes the audio into text
   operation = client.batch_recognize(request=request)

   print("Waiting for operation to complete...")
   response = operation.result(timeout=120)

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

   return response.results[audio_uri].transcript

使用 Chirp 3 功能

透過程式碼範例，瞭解如何使用最新功能：

執行不限語言的轉錄作業

Chirp 3 可自動辨識音訊中使用的主要語言並轉錄成文字，這對多語言應用程式來說至關重要。如要達成這個目標，請按照程式碼範例所示設定 language_codes=["auto"]：

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_sync_chirp3_auto_detect_language(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
   """Transcribes an audio file and auto-detect spoken language using Chirp 3.
   Please see https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/encoding for more
   information on which audio encodings are supported.
   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """
   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       audio_content = f.read()

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["auto"],  # Set language code to auto to detect language.
       model="chirp_3",
   )

   request = cloud_speech.RecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       content=audio_content,
   )

   # Transcribes the audio into text
   response = client.recognize(request=request)

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

   return response

執行語言限制的轉錄作業

Chirp 3 可以自動辨識及轉錄音訊檔案中的主要語言。您也可以根據預期的特定語言代碼設定條件，例如：["en-US", "fr-FR"]，將模型資源集中在最有可能的語言，以取得更可靠的結果，如以下程式碼範例所示：

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_sync_3_auto_detect_language(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
   """Transcribes an audio file and auto-detect spoken language using Chirp 3.
   Please see https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/encoding for more
   information on which audio encodings are supported.
   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """
   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       audio_content = f.read()

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US", "fr-FR"],  # Set language codes of the expected spoken locales
       model="chirp_3",
   )

   request = cloud_speech.RecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       content=audio_content,
   )

   # Transcribes the audio into text
   response = client.recognize(request=request)

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

   return response

執行轉錄和說話者分段標記

使用 Chirp 3 執行轉錄和說話者辨識工作。

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_batch_chirp3(
   audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
   """Transcribes an audio file from a Google Cloud Storage URI using the Chirp 3 model of Google Cloud Speech-to-Text V2 API.
   Args:
       audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input
         audio file. E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the
         Speech-to-Text API containing the transcription results.
   """

   # Instantiates a client.
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],  # Use "auto" to detect language.
       model="chirp_3",
       features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
           # Enable diarization by setting empty diarization configuration.
           diarization_config=cloud_speech.SpeakerDiarizationConfig(),
       ),
   )

   file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

   request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       files=[file_metadata],
       recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
           inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
       ),
   )

   # Creates audio transcription job.
   operation = client.batch_recognize(request=request)

   print("Waiting for transcription job to complete...")
   response = operation.result(timeout=120)

   for result in response.results[audio_uri].transcript.results:
       print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")
       print(f"Detected Language: {result.language_code}")
       print(f"Speakers per word: {result.alternatives[0].words}")

   return response.results[audio_uri].transcript

透過模型調整功能提高準確率

Chirp 3 可透過模型調整機制，提升特定音訊的轉錄準確度。您可以提供特定字詞和詞組的清單，提高模型辨識這些字詞和詞組的機率。這項功能特別適合處理特定領域的詞彙、專有名詞或獨特的詞彙。

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.api_core.client_options import ClientOptions

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
REGION = "us"

def transcribe_sync_chirp3_model_adaptation(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
   """Transcribes an audio file using the Chirp 3 model with adaptation, improving accuracy for specific audio characteristics or vocabulary.
   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """

   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       audio_content = f.read()

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],
       model="chirp_3",
       # Use model adaptation
       adaptation=cloud_speech.SpeechAdaptation(
         phrase_sets=[
             cloud_speech.SpeechAdaptation.AdaptationPhraseSet(
                 inline_phrase_set=cloud_speech.PhraseSet(phrases=[
                   {
                       "value": "alphabet",
                   },
                   {
                         "value": "cell phone service",
                   }
                 ])
             )
         ]
       )
   )

   request = cloud_speech.RecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       content=audio_content,
   )

   # Transcribes the audio into text
   response = client.recognize(request=request)

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

   return response

啟用降噪器

Chirp 3 可減少背景噪音，提升音訊品質。啟用內建降噪器，即可改善在吵雜環境中的通話品質。

設定 denoiser_audio=true 可有效減少背景音樂或噪音，例如雨聲和街上車流聲。

Python

 import os

 from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
 from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
 from google.api_core.client_options import ClientOptions

 PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
 REGION = "us"

def transcribe_sync_chirp3_with_timestamps(
   audio_file: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
   """Transcribes an audio file using the Chirp 3 model of Google Cloud Speech-to-Text v2 API, which provides word-level timestamps for each transcribed word.
   Args:
       audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
           Example: "resources/audio.wav"
   Returns:
       cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the Speech-to-Text API containing
       the transcription results.
   """

   # Instantiates a client
   client = SpeechClient(
       client_options=ClientOptions(
           api_endpoint=f"{REGION}-speech.googleapis.com",
       )
   )

   # Reads a file as bytes
   with open(audio_file, "rb") as f:
       audio_content = f.read()

   config = cloud_speech.RecognitionConfig(
       auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
       language_codes=["en-US"],
       model="chirp_3",
       denoiser_config={
           denoise_audio: True,
           snr_threshold: 0.0, # snr_threshold is deprecated in Chirp3; set to 0.0 to maintain compatibility.
       }
   )

   request = cloud_speech.RecognizeRequest(
       recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/recognizers/_",
       config=config,
       content=audio_content,
   )

   # Transcribes the audio into text
   response = client.recognize(request=request)

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

   return response

在 Google Cloud 控制台中使用 Chirp 3

註冊 Google Cloud 帳戶並建立專案。
前往 Google Cloud 控制台的「Speech」頁面。
如果 API 尚未啟用，請啟用 API。
請確認您有 STT 控制台 Workspace。如果沒有工作區，請建立工作區。
1. 前往轉錄稿頁面，然後按一下「新增轉錄稿」。
2. 開啟「工作區」下拉式選單，然後按一下「新工作區」，建立語音轉錄工作區。
3. 在「建立新工作區」導覽側欄中，按一下「瀏覽」。
4. 按一下即可建立新的值區。
5. 輸入值區名稱，然後按一下「繼續」。
6. 按一下「建立」建立 Cloud Storage 值區。
7. 建立值區後，按一下「選取」即可選取要使用的值區。
8. 按一下「建立」，完成 Speech-to-Text API V2 控制台的工作區建立作業。
轉錄實際音訊。

「語音轉文字」轉錄稿建立頁面，顯示檔案選取或上傳畫面。

在「New Transcription」(新轉錄內容)頁面中，透過上傳 (「Local upload」(本機上傳)) 或指定現有的 Cloud Storage 檔案 (「Cloud storage」(Cloud Storage))，選取音訊檔案。
按一下「繼續」，前往「轉錄選項」。
1. 從先前建立的辨識器中，選取您打算用於 Chirp 辨識的口語語言。
2. 在模型下拉式選單中，選取「chirp_3」chirp_3。
3. 在「辨識器」下拉式選單中，選取新建立的辨識器。
4. 按一下「提交」，使用 chirp_3 執行第一次辨識要求。
查看 Chirp 3 的轉錄結果。
1. 在「轉錄稿」頁面中，按一下轉錄稿名稱即可查看結果。
2. 在「轉錄稿詳細資料」頁面中查看轉錄結果，並視需要透過瀏覽器播放音訊。

後續步驟

瞭解如何轉錄短音訊檔案。

瞭解如何轉錄串流音訊。

瞭解如何轉錄長音訊檔案。

如要獲得最佳效能、準確率與其他提示，請參閱最佳做法說明文件。

Chirp 3 轉錄：提升多語言準確率 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

模型詳細資料

型號 ID

API 方法

區域可用性

語音轉錄功能支援的語言

說話者分段標記功能支援的語言

功能支援與限制

使用 Chirp 3 轉錄

執行串流語音辨識

Python

執行同步語音辨識

Python

執行批次語音辨識

Python

使用 Chirp 3 功能

執行不限語言的轉錄作業

Python

執行語言限制的轉錄作業

Python

執行轉錄和說話者分段標記

Python

透過模型調整功能提高準確率

Python

啟用降噪器

Python

在 Google Cloud 控制台中使用 Chirp 3

後續步驟

Chirp 3 轉錄：提升多語言準確率