Mentranskripsikan file audio panjang ke teks

Halaman ini menunjukkan cara mentranskripsikan file audio panjang (dengan durasi lebih dari satu menit) ke teks menggunakan Speech-to-Text API dan pengenalan ucapan asinkron.

Tentang pengenalan ucapan asinkron

Pengenalan ucapan batch memulai operasi panjang pemrosesan audio. Gunakan pengenalan ucapan asinkron untuk mentranskripsikan audio yang berdurasi lebih dari 60 detik. Untuk audio berdurasi lebih pendek, pengenalan ucapan sinkron lebih cepat dan lebih mudah. Batas maksimal untuk pengenalan ucapan asinkron adalah 480 menit (8 jam).

Pengenalan ucapan batch hanya dapat mentranskripsikan audio yang disimpan di Cloud Storage. Output transkripsi dapat diberikan inline sebagai bagian dari respons (untuk permintaan pengenalan batch file tunggal) atau ditulis ke Cloud Storage.

Permintaan pengenalan batch menampilkan Operation yang berisi informasi tentang pemrosesan pengenalan yang sedang berlangsung atas permintaan Anda. Anda dapat melakukan polling operasi untuk mengetahui kapan operasi selesai dan transkripnya tersedia.

Sebelum memulai

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
- Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Speech-to-Text APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.
Enable the APIs

Make sure that you have the following role or roles on the project: Cloud Speech Administrator
Check for the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.
  Go to IAM
2. Select the project.
3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.
  Buka IAM
2. Pilih project.
3. Klik Grant access.
4. Di kolom New principals, masukkan ID pengguna Anda. Biasanya, ini adalah ID untuk pengguna dalam workforce identity pool. Untuk mengetahui detailnya, lihat Merepresentasikan pengguna workforce pool dalam kebijakan IAM, atau hubungi administrator Anda.
5. Di daftar Select a role, pilih peran.
6. Untuk memberikan peran tambahan, klik Add another role, lalu tambahkan setiap peran tambahan.
7. Klik Save.
Install the Google Cloud CLI.

Catatan: Jika Anda telah menginstal gcloud CLI, pastikan Anda memiliki versi terbaru dengan menjalankan gcloud components update.
Konfigurasi gcloud CLI agar menggunakan identitas gabungan Anda.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda.
Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:
```
gcloud init
```
Library klien dapat menggunakan Kredensial Default Aplikasi untuk dengan mudah melakukan autentikasi dengan Google API dan mengirim permintaan ke API tersebut. Dengan Kredensial Default Aplikasi, Anda dapat menguji aplikasi secara lokal dan men-deploy aplikasi tanpa mengubah kode yang mendasarinya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Melakukan autentikasi untuk menggunakan library klien.
Create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

Selain itu, pastikan Anda telah menginstal library klien.

Mengaktifkan akses ke Cloud Storage

Speech-to-Text menggunakan akun layanan untuk mengakses file Anda di Cloud Storage. Secara default, akun layanan memiliki akses ke file Cloud Storage dalam project yang sama.

Alamat email akun layanan adalah sebagai berikut:

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.

Untuk mentranskripsikan file Cloud Storage di project lain, Anda dapat memberi akun layanan ini peran [Agen Layanan Speech-to-Text][speech-service-agent] di project lainnya:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech. \
    --role=roles/speech.serviceAgent

Informasi selengkapnya tentang kebijakan IAM project tersedia di [Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi][manage-access].

Anda juga dapat memberi akun layanan akses yang lebih terperinci dengan memberinya izin ke bucket Cloud Storage tertentu:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://BUCKET_NAME \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech. \
    --role=roles/storage.admin

Informasi selengkapnya tentang cara mengelola akses ke Cloud Storage tersedia di bagian [Membuat dan Mengelola daftar kontrol akses][buckets-manage-acl] dalam dokumentasi Cloud Storage.

Melakukan pengenalan batch dengan hasil inline

Berikut adalah contoh cara melakukan pengenalan ucapan batch pada file audio di Cloud Storage dan membaca hasil transkripsi secara inline dari respons:

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_batch_gcs_input_inline_output_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
        The transcription results are returned inline in the response.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            Such as gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_3",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[audio_uri].transcript

Melakukan pengenalan batch dan menulis hasilnya ke Cloud Storage

Berikut adalah contoh cara melakukan pengenalan ucapan batch pada file audio di Cloud Storage dan membaca hasil transkripsi dari file output di Cloud Storage. Perhatikan bahwa file yang ditulis ke Cloud Storage adalah pesan BatchRecognizeResults dalam format JSON:

Python

import os

import re

from google.cloud import storage
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_batch_gcs_input_gcs_output_v2(
    audio_uri: str,
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript will be stored.
            E.g., gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the URI of the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_3",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    file_results = response.results[audio_uri]

    print(f"Operation finished. Fetching results from {file_results.uri}...")
    output_bucket, output_object = re.match(
        r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
    ).group(1, 2)

    # Instantiates a Cloud Storage client
    storage_client = storage.Client()

    # Fetch results from Cloud Storage
    bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
    blob = bucket.blob(output_object)
    results_bytes = blob.download_as_bytes()
    batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
        results_bytes, ignore_unknown_fields=True
    )

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

    return batch_recognize_results

Melakukan pengenalan batch pada beberapa file

Berikut adalah contoh cara melakukan pengenalan ucapan batch pada beberapa file audio di Cloud Storage dan membaca hasil transkripsi dari file output di Cloud Storage:

Python

import os
import re
from typing import List

from google.cloud import storage
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_batch_multiple_files_v2(
    audio_uris: List[str],
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResponse:
    """Transcribes audio from multiple Google Cloud Storage URIs using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uris (List[str]): The list of Google Cloud Storage URIs of the input audio files.
            Such as ["gs://[BUCKET]/[FILE]", "gs://[BUCKET]/[FILE]"]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript is stored.
            Such as gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResponse: The response containing the URIs of the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_3",
    )

    files = [cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=uri) for uri in audio_uris]

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=files,
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    print("Operation finished. Fetching results from:")
    for uri in audio_uris:
        file_results = response.results[uri]
        print(f"  {file_results.uri}...")
        output_bucket, output_object = re.match(
            r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
        ).group(1, 2)

        # Instantiates a Cloud Storage client
        storage_client = storage.Client()

        # Fetch results from Cloud Storage
        bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
        blob = bucket.blob(output_object)
        results_bytes = blob.download_as_bytes()
        batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
            results_bytes, ignore_unknown_fields=True
        )

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

    return response

Mengaktifkan pembuatan batch dinamis pada pengenalan batch

Pembuatan batch dinamis memungkinkan transkripsi dengan biaya yang lebih rendah untuk latensi yang lebih tinggi. Fitur ini hanya tersedia untuk pengenalan batch.

Berikut adalah contoh melakukan pengenalan batch pada file audio di Cloud Storage dengan mengaktifkan pembuatan batch dinamis:

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

def transcribe_batch_dynamic_batching_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using dynamic batching.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio.
        E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    config = cloud_speech.RecognitionConfig(
        auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
        language_codes=["en-US"],
        model="chirp_3",
    )

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=audio_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
        processing_strategy=cloud_speech.BatchRecognizeRequest.ProcessingStrategy.DYNAMIC_BATCHING,
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[audio_uri].transcript

Mengganti fitur pengenalan per file

Pengenalan batch secara default menggunakan konfigurasi pengenalan yang sama untuk setiap file dalam permintaan pengenalan batch. Jika file yang berbeda memerlukan konfigurasi atau fitur yang berbeda, konfigurasi dapat diganti per file menggunakan kolom config dalam pesan BatchRecognizeFileMetadata. Lihat dokumentasi pengenal untuk mengetahui contoh penggantian fitur pengenalan.

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan di halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.
```
gcloud auth application-default revoke
```
Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.
```
gcloud auth revoke
```

Konsol

Peringatan: Menghapus project akan mengakibatkan:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika Anda menggunakan project yang ada untuk mengerjakan tugas di dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain dalam project tersebut juga akan dihapus.
Project ID kustom akan hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin juga membuat project ID kustom yang masih ingin digunakan pada masa mendatang. Agar tidak kehilangan URL yang menggunakan project ID tersebut, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, project dapat digunakan kembali agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Peringatan: Menghapus project akan mengakibatkan:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika Anda menggunakan project yang ada untuk mengerjakan tugas di dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain dalam project tersebut juga akan dihapus.
Project ID kustom akan hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin juga membuat project ID kustom yang masih ingin digunakan pada masa mendatang. Agar tidak kehilangan URL yang menggunakan project ID tersebut, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, project dapat digunakan kembali agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Langkah berikutnya

Lihat dokumentasi referensi untuk pengenalan batch.
Pelajari cara mentranskripsikan audio streaming.
Pelajari cara mentranskripsikan file audio panjang.
Untuk performa terbaik, akurasi, dan tips lainnya, lihat dokumentasi praktik terbaik.

Mentranskripsikan file audio panjang ke teks Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Tentang pengenalan ucapan asinkron

Sebelum memulai

Check for the roles

Grant the roles

Mengaktifkan akses ke Cloud Storage

Melakukan pengenalan batch dengan hasil inline

Python

Melakukan pengenalan batch dan menulis hasilnya ke Cloud Storage

Python

Melakukan pengenalan batch pada beberapa file

Python

Mengaktifkan pembuatan batch dinamis pada pengenalan batch

Python

Mengganti fitur pengenalan per file

Pembersihan

Konsol

gcloud

Langkah berikutnya

Mentranskripsikan file audio panjang ke teks