如何基于Python创建自定义NLP语言模型实现小众语言语音识别

首先明确：你当前使用的SpeechRecognition库封装的免费公开Google语音识别接口，仅支持Google预设的公开语言列表，不支持自定义语言模型训练。要实现自定义语言/词库的定制化识别能力，需切换到Google Cloud官方的企业级Speech-to-Text服务，操作流程如下：

1 依赖安装 #

安装Google Cloud Speech-to-Text官方Python SDK：

pip install google-cloud-speech

2 自定义模型/词库训练 #

根据你的需求选择对应训练方式：

• 若仅需要给现有支持的语言添加专属领域词汇、提升特定短语识别权重：直接在Google Cloud Speech-to-Text控制台创建短语集，添加你需要的自定义词汇和对应权重即可，无需额外训练
• 若需要适配非常见小语种、或者定制特定场景的识别模型：上传标注完成的音频+对应文本的数据集到控制台，发起自定义模型训练，训练完成后会生成专属的模型ID

注意：如果是完全未被Google Speech-to-Text支持的全新语言，需要提前提交申请并提供至少几十小时的高质量标注音频数据，审核通过后才可开启训练

3 调用示例 #

训练完成后，你可以直接通过指定自定义模型ID的方式调用，效果和内置语言完全一致，示例代码如下：

from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

# 初始化客户端
client = speech.SpeechClient()

# 读取音频文件
with open("你的音频文件路径", "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()
audio = speech.RecognitionAudio(content=content)

config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=16000,
    # 填写模型基于的基础语言码，比如你训练的是自定义英语就填en-US
    language_code="en-US",
    # 填写你训练完成的自定义模型ID
    model="projects/你的项目ID/locations/global/customModels/你的自定义模型ID"
)

# 发起识别请求
response = client.recognize(config=config, audio=audio)
# 输出识别结果
for result in response.results:
    print("识别结果: {}".format(result.alternatives[0].transcript))

如果你想要沿用原SpeechRecognition库的调用风格，可以自行封装一层方法，将自定义模型ID的配置固化到封装逻辑中，即可实现和调用language="en-US"一致的使用体验。

注意事项 #

• 该服务为收费服务，每月有一定免费调用额度，超出部分按调用量计费
• 自定义模型的识别准确率和你上传的标注数据集质量、数量正相关

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