Google Speech是否支持自定义词典及定位音频特定词汇时间点

1. 特定词汇精确时间点定位功能 #

该功能原生支持。
你只需要在发起识别请求时开启word_time_offsets（词时间偏移）参数，不管是短音频同步识别、还是长音频异步识别接口，返回的识别结果都会给每个识别出的词汇标注对应的start_time（起始时间）和end_time（结束时间）字段，时间精度可达10-100毫秒级别。拿到返回结果后直接匹配你要找的目标词汇，就能提取到该词汇被说出的精确时间点。

2. 自定义新增词汇识别功能 #

该功能可通过官方提供的语音适配能力实现，不需要修改底层通用语言词典。
你可以通过创建PhraseSet（自定义短语集）录入需要识别的新词、专有名词、领域术语，还可以给特定词汇设置权重提升识别优先级，识别时模型会优先匹配你录入的自定义词汇，覆盖通用模型暂不支持的词汇识别需求。如果有大量同领域的标注音频数据，还可以通过自定义模型微调功能进一步提升新词的识别准确率，识别结果同样可以搭配词时间戳功能完成新词在音频中的检索。

如果Google的语音服务因为网络、场景适配等原因无法满足需求，可以选择以下方案：

• 开源模型本地方案：选用Whisper等开源端到端语音识别模型，原生支持词级时间戳输出，既可以通过提示词注入、热词增强的方式快速添加自定义新词，也可以基于自有场景的音频数据做微调进一步提升识别效果，本地部署无数据外流风险，自定义调整自由度高，通用场景下时间戳精度和识别率完全能满足使用需求。
• 国内商用语音服务：阿里云、腾讯云、百度智能云等厂商提供的语音识别接口，都原生支持热词上传、词级时间戳返回能力，针对中文场景的适配优于Google服务，对中文网络热词、行业专有名词、方言词汇的识别效果更贴合国内使用场景。
• 垂直领域定制方案：如果是医疗、法律、工业等强垂直领域的特殊词汇识别需求，可以基于开源预训练模型，搭配自定义发音词典、领域标注数据集微调构建专属识别引擎，新词识别准确率、时间戳精度都可以根据业务需求定向调优，适合对识别精度要求极高的生产场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1052610