基于google云平台实现音频转文字

本文详细介绍如何利用谷歌云平台的speech-to-text API将音频文件转换为文字,涵盖注册账号、新建工程、生成密钥、启用API、音频文件准备、上传文件及调用API等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、注册账号

1. 打开https://console.cloud.google.com
2. 首先要注册google账号,有gmail就可以直接用;
3. 使用云平台服务需要填写一些信息,其中绑定信用卡是关键,最好使用VISA卡。当然google的说法是确定非机器人操作,并不会扣款; 

二、新建工程

初次进入时会要求新建工程,如无特殊要求使用默认名称也可以。

三、生成密钥

在调用云平台API时要有身份认证,依据便是密钥。密钥生成以后记得复制下来,后面调用API时要用到。

四、启用API

google云平台包含了相当多的服务,而我们本次的目的是实现将音频识别为文字,所以需要查找并添加speech recognition方法。

  1. 在左侧菜单的“API和服务”下找到“库”,并输入“speech recognition"。

  2. 点击进入后选择启用即可。

五、准备音频文件

speech-to-text API对音频文件的编码格式有具体的要求。

无论是录音还是从影视文件中分离音频出来,都必须按照上述格式选取一种进行编码。

我使用的是开源工具ffmpeg进行音频处理,示例如下:

ffmpeg -i one.mp3 -ss 00:03:00 -t 30 -ac 1 -ar 16000 -f flac one4.flac

命令行解释:

-ss:要处理的起始位置,示例中表示从第3分钟开始处理;

-t:要处理的时长,示例中表示处理30秒的内容;

-ac:单声道mono设置;

-ar:采样率为16000

-f:文件封装格式为flac

参考网址:https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/encoding#audio-encodings

六、开通存储并上传文件

文件处理好之后便可以通过预先上传到google云存储上再进行处理。打开左侧“存储”->“浏览器”,选择创建存储分区,会要求输入一个不可重复的名称。创建成功以后就可以上传文件了。上传以后一个重要的步骤便是要设置文件可以公开访问了,否则音频到文本的转换会失败,报访问权限受限错误。

  1. 在右侧选择“修改权限”项;

     2. 点击“添加一项”,名称设置为“allUsers",访问权限为读取者。

七、调用API完成转换工作

  1. 首先编辑一个配置json文件,内容如下:

{
  "config":
  {
    "encoding":"FLAC",
    "sampleRateHertz": 16000,
    "languageCode":"cmn-Hans-CN"
  },

  "audio":
  {
    "uri":"gs://audio_migu/one4.flac"
  }
}

    2. 使用curl命令行进行API调用的工作,示例如下:

curl -H "Content-Type: application/json" -d @config.json "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize?key=AIzaSyA7baQsAp"

注意:key值便是第三步生成的密钥值。

等待一段时间后会有结果返回,我是从一段影视文件中截取的30秒内容,从结果来看并不理想,不过也可能是时长不够,仅供参考:

{
  "results": [
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "柔然发来西文称陛下是符串位同室操戈正山东各方陶华碧想和任泉岗工人背叛",
          "confidence": 0.94101095
        }
      ]
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "大成功显然",
          "confidence": 0.74435216
        }
      ]
    },
    {
      "alternatives": [
        {
          "transcript": "电邮他们一个动力臂下原列王子后来进重我大会想来这次对比一下只执行Ruby下能释放高阳王让高阳王对只小雨大雨",
          "confidence": 0.91948324
        }
      ]
    }
  ]
}

参考网址:https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/basics

<think>好,用户需要找一个跨平台的C++语音文字的库。首先,我得考虑哪些库支持C++并且能在多个平台上运行。常见的语音识别库比如CMU Sphinx,但它是用C写的,不过可能有C++的封装。然后是Kaldi,但Kaldi主要是C++的,不过可能比较复杂。另外,微软的Speech SDK和Google的Cloud Speech-to-Text有API,但可能依赖网络,并且需要处理HTTP请求,这可能需要C++的HTTP客户端库。 还有Mozilla的DeepSpeech,这是开源的,基于TensorFlow,支持C++ API,并且跨平台。这可能是个不错的选择。另外,Vosk也是一个选项,它支持离线识别,有C++的API,并且跨平台。需要检查它们的文档,看看是否满足需求。 需要比较这些库的优缺点。比如DeepSpeech需要自己训练模型或者使用预训练的,而Vosk提供了预训练的模型,可能更容易集成。另外,跨平台方面,这些库是否有Windows、Linux、macOS的支持。此外,许可协议也是一个考虑因素,比如是否商用友好。 最后,根据用户的需求,可能需要推荐几个选项,并说明各自的特点。例如,DeepSpeech和Vosk都是不错的选择,而如果用户需要云服务,可以考虑微软或Google的API。同时,要给出一个简单的示例代码,比如使用Vosk的C++接口进行语音识别的步骤。</think><< 推荐使用**Vosk**或**Mozilla DeepSpeech**作为跨平台的C++语音文字库。以下是具体实现方法: --- ### 1. **Vosk** **特点**: - 支持离线识别,无需网络 - 跨平台(Windows/Linux/macOS/Android/iOS) - 提供预训练中文模型 - 轻量级API,C++原生支持 **示例代码**: ```cpp #include <vosk_api.h> int main() { // 初始化模型和识别器 VoskModel* model = vosk_model_new("path/to/zh-cn-model"); VoskRecognizer* recognizer = vosk_recognizer_new(model, 16000.0); // 读取音频数据(假设已加载到audio_data中) short audio_data[16000]; // ... 填充音频数据 ... // 进行识别 vosk_recognizer_accept_waveform_s(recognizer, audio_data, 16000); const char* result = vosk_recognizer_final_result(recognizer); printf("识别结果: %s\n", result); // 释放资源 vosk_recognizer_free(recognizer); vosk_model_free(model); return 0; } ``` --- ### 2. **Mozilla DeepSpeech** **特点**: - 基于TensorFlow的端到端语音识别 - 支持C++接口(需编译动态库) - 跨平台,需自行下载中文模型 **示例代码**: ```cpp #include <deepspeech.h> int main() { // 加载模型和语言模型 ModelState* model; DS_CreateModel("deepspeech-zh.pbmm", &model); // 创建音频流 short audio_data[16000]; // ... 填充音频数据 ... // 进行识别 const char* result = DS_SpeechToText(model, audio_data, 16000); printf("识别结果: %s\n", result); // 释放资源 DS_FreeModel(model); return 0; } ``` --- ### **选择依据**: - 若需离线使用,优先选择**Vosk**(集成更简单) - 若需自定义模型训练,选择**DeepSpeech** - 若需云端API(如Google/Microsoft),需通过HTTP调用其REST接口 --- ### **依赖安装**: - Vosk:需下载[预编译库](https://alphacephei.com/vosk) - DeepSpeech:需从源码编译[官方仓库](https://github.com/mozilla/DeepSpeech) ---
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