答案：通过创建短语集合和适配器模型提升Google AI视频生文准确率。首先启用Speech-to-Text API并配置权限，接着在控制台创建带权重的短语集合以增强关键词识别，然后在转录请求中绑定该集合路径，最后结合至少30分钟标注数据训练适配器模型，联合优化专业术语识别效果。
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如果您尝试在Google AI视频生文功能中提高特定术语或专有名词的识别准确率，但系统未能正确识别某些关键词，则可能是由于默认词汇表未包含这些特殊用语。以下是创建和设置自定义词汇表以优化语音转文字结果的步骤：
一、访问Google Cloud控制台并启用Speech-to-Text API
在使用自定义词汇表之前，需要确保您的项目已启用Speech-to-Text API，并配置了正确的权限。该步骤为后续创建自定义词汇提供技术支持。
1、登录Google Cloud控制台，选择或创建一个项目。
2、导航至“API和服务” > “库”，搜索“Cloud Speech-to-Text API”。
3、点击进入后选择“启用”，确保API已在当前项目中激活。
4、在左侧菜单中选择“凭据”，创建服务账号密钥并下载JSON文件，用于本地身份验证。
二、使用短语集合（Phrase Sets）提升关键词识别精度
Google AI的视频生文功能通过“短语集合”实现类似自定义词汇表的功能。它允许您添加一组关键词或短语，从而提高特定术语在语音识别过程中的优先级。
1、在Cloud控制台中，进入“Speech-to-Text” > “自定义模型与短语”部分。
2、点击“创建短语集合”，输入唯一的资源名称，如“medical-terms-phrases”。
3、在“短语列表”中逐条添加需要增强识别的词汇，例如“心电图”、“MRI扫描”等专业术语。
4、每条短语可设置权重值（boost value），建议关键术语设置为10到20之间，以显著提升其识别优先级。
三、将短语集合绑定到实时转录请求
创建完成后，必须在调用Speech-to-Text API时显式引用该短语集合，才能生效。此步骤确保视频音频流中的目标词汇被重点处理。
1、在发起语音识别请求时，在参数中加入“speechContexts”字段。
2、指定“phrases”指向已创建的短语集合资源路径，格式为：projects/PROJECT_ID/locations/global/phraseSets/PHRASE_SET_ID。
3、发送带有上下文信息的长运行操作（Long-Running Operation）请求，适用于较长视频内容的处理。
4、确保音频配置中languageCode与实际语言一致，否则短语集合可能不生效。
四、通过适配器模型进一步优化领域词汇识别
对于高度专业化的词汇场景，仅使用短语集合可能不足以达到理想效果。此时可结合Adapter Model技术，在基础模型上叠加领域微调层。
1、准备至少30分钟带时间戳的高质量转录音频数据，涵盖目标词汇的实际发音样本。
2、在Speech-to-Text训练界面中选择“创建适配器模型”，上传训练数据包。
3、在训练配置中关联先前创建的短语集合，使模型同时学习词汇优先级与发音模式。
4、训练完成后，调用API时通过“customModel”参数指定适配器模型ID，启动增强识别模式。
