Abilitazione del filtro per il linguaggio volgare

Questa pagina descrive come utilizzare Speech-to-Text per rilevare automaticamente le parole volgari nei dati audio e censurarle nella trascrizione.

Puoi attivare il filtro per il linguaggio volgare impostando profanityFilter=true in RecognitionConfig. Se abilitata, Speech-to-Text tenterà di rilevare le parole volgari e restituirà solo la prima lettera seguita da asterischi nella trascrizione (ad esempio, c***). Se questo campo è impostato su false o non è impostato, Speech-to-Text non tenterà di filtrare le parolacce.

Il seguente esempio mostra come abilitare il filtro per il linguaggio volgare per riconoscere l'audio archiviato in un bucket Google Cloud Storage.

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la sezione Librerie client di Speech-to-Text. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text per Java.

Per autenticarti in Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionAudio;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig.AudioEncoding;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionResult;
import java.util.List;

public class SpeechProfanityFilter {

  public void speechProfanityFilter() throws Exception {
    String uriPath = "gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac";
    speechProfanityFilter(uriPath);
  }

  /**
   * Transcribe a remote audio file with multi-channel recognition
   *
   * @param gcsUri the path to the audio file
   */
  public static void speechProfanityFilter(String gcsUri) throws Exception {
    // Instantiates a client with GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
    try (SpeechClient speech = SpeechClient.create()) {

      // Configure remote file request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.FLAC)
              .setLanguageCode("en-US")
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setProfanityFilter(true)
              .build();

      // Set the remote path for the audio file
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la sezione Librerie client di Speech-to-Text. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text per Node.js.

Per autenticarti in Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Filters profanity

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const gcsUri = 'gs://my-bucket/audio.raw';

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

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

  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };

  const config = {
    encoding: 'FLAC',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
    profanityFilter: true, // set this to true
  };
  const request = {
    audio: audio,
    config: config,
  };

  // 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}`);
}
syncRecognizeWithProfanityFilter().catch(console.error);

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Speech-to-Text, consulta la sezione Librerie client di Speech-to-Text. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Speech-to-Text per Python.

Per autenticarti in Speech-to-Text, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import RecognizeResponse


def sync_recognize_with_profanity_filter_gcs(audio_uri: str) -> RecognizeResponse:
    """Recognizes speech from an audio file in Cloud Storage and filters out profane language.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio, e.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The full response object which includes the transcription results.
    """
    # Define the audio source
    audio = {"uri": audio_uri}

    client = speech.SpeechClient()
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,  # Audio format
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
        # Enable profanity filter
        profanity_filter=True,
    )

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

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

    return response.results