Filter für vulgäre Sprache aktivieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Speech-to-Text vulgäre Sprache in Ihren Audiodaten automatisch erkennen und im Transkript zensieren.

Sie können den Filter für vulgäre Sprache aktivieren, indem Sie profanityFilter=true in RecognitionFeatures festlegen. Wenn diese Option aktiviert ist, versucht Cloud Speech-to-Text, vulgäre Wörter zu erkennen und nur den ersten Buchstaben gefolgt von Sternchen im Transkript zurückzugeben (z. B. f***). Wenn dieses Feld auf false festgelegt oder nicht festgelegt ist, versucht Cloud Speech-to-Text nicht, vulgäre Sprache zu filtern.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie der Filter für vulgäre Sprache aktiviert wird, um in einem Cloud Storage-Bucket gespeicherte Audiodaten zu erkennen.

Python

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 Python.

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. 

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