我正在对Google Cloud Speech API执行异步请求,而且我不知道如何获得操作结果:
请求POST: https://speech.googleapis.com/v1beta1/speech:asyncrecognize
体:
{
"config":{
"languageCode" : "pt-BR",
"encoding" : "LINEAR16",
"sampleRate" : 16000
},
"audio":{
"uri":"gs://bucket/audio.flac"
}
}
返回:
{ "name": "469432517" }
所以,我做了一个POST:https://speech.googleapis.com/v1beta1/operations/469432517
返回:
{
"name": "469432517",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.speech.v1beta1.AsyncRecognizeMetadata",
"progressPercent": 100,
"startTime": "2016-08-11T21:18:29.985053Z",
"lastUpdateTime": "2016-08-11T21:18:31.888412Z"
},
"done": true,
"response": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.speech.v1beta1.AsyncRecognizeResponse"
}
}
我需要获得操作的结果:转录文本。
我该怎么做?
答案 0 :(得分:7)
您已获得操作结果且为空。结果为空的原因是格式不匹配。您应该已经提交了" LINEAR16"文件(PCM未压缩数据,基本上是WAV文件),您尝试提交FLAC(压缩格式)。
结果为空的其他原因可能是采样率不正确,通道数不正确等等。
最后,具有纯静音的文件将导致空响应。
答案 1 :(得分:3)
Google语音识别API结果可能为空,因为参数不正确。我的建议是首先分析音频属性,例如使用命令行工具,如ffmpeg。
我的完整例子:
$ ffmpeg -i 1515244791.flac -hide_banner
Input #0, flac, from '1515244791.flac':
Metadata:
ARTIST : artist
YEAR : year
Duration: 00:00:59.98, start: 0.000000, bitrate: 363 kb/s
Stream #0:0: Audio: flac, 44100 Hz, mono, s16
然后使用正确的配置:
import io
from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types
LANG = "es-MX"
RATE = 44100
ENC = enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC
def transcribe_streaming(stream_file):
"""Streams transcription of the given audio file."""
client = speech.SpeechClient()
with io.open(stream_file, 'rb') as audio_file:
content = audio_file.read()
# In practice, stream should be a generator yielding chunks of audio data.
stream = [content]
requests = (types.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk)
for chunk in stream)
config = types.RecognitionConfig(
encoding=ENC,
sample_rate_hertz=RATE,
language_code=LANG)
streaming_config = types.StreamingRecognitionConfig(config=config)
# streaming_recognize returns a generator.
print(streaming_config)
responses = client.streaming_recognize(streaming_config, requests)
for response in responses:
print(response)
# Once the transcription has settled, the first result will contain the
# is_final result. The other results will be for subsequent portions of
# the audio.
for result in response.results:
print('Finished: {}'.format(result.is_final))
print('Stability: {}'.format(result.stability))
alternatives = result.alternatives
# The alternatives are ordered from most likely to least.
for alternative in alternatives:
print('Confidence: {}'.format(alternative.confidence))
print('Transcript: {}'.format(alternative.transcript))
所以转录服务有效:
config {
encoding: FLAC
sample_rate_hertz: 44100
language_code: "es-MX"
}
results {
alternatives {
transcript: "lo tienes que saber tienes derecho a recibir informaci\303\263n de todas las instituciones que reciben recursos p\303\272blicos M\303\251xico 4324 plataformadetransparencia.org.mx derecho Porque adem\303\241s de defender tu voto te atiende si no se respetan tus derechos pol\303\255tico-electorales imparten justicia cuando existen inconformidades en elecciones internas de partidos pol\303\255ticos comit\303\251s ciudadanos y consejos de los pueblos resuelve controversias en elecciones de autoridades en la Ciudad de M\303\251xico y en consulta ciudadana en tu elecci\303\263n MVS 102.5 espacio a las nuevas voces de la radio continuamos"
confidence: 0.9409132599830627
}
is_final: true
}
Finished: True
Stability: 0.0
Confidence: 0.9409132599830627
Transcript: lo tienes que saber tienes derecho a recibir información de todas las instituciones que reciben recursos públicos México 4324 plataformadetransparencia.org.mx derecho Porque además de defender tu voto te atiende si no se respetan tus derechos político-electorales imparten justicia cuando existen inconformidades en elecciones internas de partidos políticos comités ciudadanos y consejos de los pueblos resuelve controversias en elecciones de autoridades en la Ciudad de México y en consulta ciudadana en tu elección MVS 102.5 espacio a las nuevas voces de la radio continuamos
答案 2 :(得分:3)
我也遇到了这个问题。问题可能在于编码和速率。以下是我找到适当编码和速率的方法:
audio = types.RecognitionAudio(content = content )
ENCODING = [enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16, enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.MULAW,enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.AMR,enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.AMR_WB,enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.OGG_OPUS,enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.SPEEX_WITH_HEADER_BYTE]
SAMPLE_RATE_HERTZ = [8000, 12000, 16000, 24000, 48000]
for enco in ENCODING:
for rate in SAMPLE_RATE_HERTZ:
config = types.RecognitionConfig(
encoding=enco,
sample_rate_hertz=rate,
language_code='fa-IR')
# Detects speech in the audio file
response = []
try:
response = CLIENT.recognize(config, audio)
except:
pass
print("-----------------------------------------------------")
print(str(rate) + " " + str(enco))
print("response: ", str(response))