Reconhecedores

A API Cloud Speech-to-Text V2 permite o uso de um recurso do Google Cloud chamado identificadores. Os identificadores representam a configuração de reconhecimento armazenada e reutilizável. Você pode usá-los para agrupar logicamente as transcrições ou o tráfego do seu aplicativo.

Antes de começar

1. 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

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. 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

4. 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.

      Acessar o IAM
   2. Selecione o projeto.
   3. Clique em Conceder acesso.

   4. No campo Novos principais, digite seu identificador de usuário. Normalmente, é o identificador de um usuário em um pool de identidades de força de trabalho. Saiba mais em Representar usuários do pool de força de trabalho nas políticas do IAM ou entre em contato com seu administrador.

   5. Na lista Selecionar papel, escolha um.
   6. Para conceder outros papéis, adicione-os clicando em Adicionar outro papel.
   7. Clique em Salvar.

5. Install the Google Cloud CLI.

   Observação: se você já tiver instalado a gcloud CLI, execute gcloud components update para verificar se está usando a versão mais recente.

6. Configure a gcloud CLI para usar sua identidade federada.

   Para mais informações, consulte Fazer login na gcloud CLI com sua identidade federada.

7. Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

   gcloud init

   As bibliotecas de cliente podem usar o Application Default Credentials para se autenticar facilmente nas APIs do Google e enviar solicitações para elas. Com o Application Default Credentials, é possível testar seu aplicativo localmente e implantá-lo sem alterar o código. Para mais informações, consulte Autenticação para usar bibliotecas de cliente.

8. 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.

Verifique também se você instalou a biblioteca de cliente.

Entender os reconhecedores

Os reconhecedores são configurações de reconhecimento configuráveis e reutilizáveis. A criação de reconhecedores com a configuração de reconhecimento usada com frequência ajuda a simplificar e reduzir o tamanho das solicitações de reconhecimento.

O elemento principal de um reconhecedor é a configuração padrão. Essa é a configuração de cada solicitação de reconhecimento que este reconhecedor realiza. É possível substituir esse padrão por solicitação. Mantenha a configuração padrão para os recursos necessários em solicitações de um determinado reconhecedor e modifique recursos específicos para solicitações específicas.

Reutilize os detectores sempre que possível. A criação de um para cada solicitação aumenta drasticamente a latência do seu aplicativo e consome suas cotas de recursos. Crie-os com pouca frequência durante a integração e configuração e reutilize-os para solicitações de reconhecimento.

Criar reconhecedores

Este é um exemplo de criação de um reconhecedor que pode ser usado para enviar solicitações de reconhecimento:

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 create_recognizer(recognizer_id: str) -> cloud_speech.Recognizer:
    """Сreates a recognizer with an unique ID and default recognition configuration.
    Args:
        recognizer_id (str): The unique identifier for the recognizer to be created.
    Returns:
        cloud_speech.Recognizer: The created recognizer object with configuration.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
        parent=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global",
        recognizer_id=recognizer_id,
        recognizer=cloud_speech.Recognizer(
            default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                language_codes=["en-US"], model="long"
            ),
        ),
    )
    # Sends the request to create a recognizer and waits for the operation to complete
    operation = client.create_recognizer(request=request)
    recognizer = operation.result()

    print("Created Recognizer:", recognizer.name)
    return recognizer

Usar um reconhecedor para enviar solicitações

Confira um exemplo de envio de várias solicitações de reconhecimento usando o mesmo reconhecedor:

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_reuse_recognizer(
    audio_file: str,
    recognizer_id: str,
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file using an existing recognizer.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
        recognizer_id (str): The ID of the existing recognizer to be used for transcription.
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Ativar recursos em um reconhecedor

Os reconhecedores podem ser usados para ativar vários recursos de reconhecimento, como pontuação automática ou filtragem de linguagem obscena.

Confira um exemplo de como ativar a pontuação automática em um reconhecedor, que a ativa na solicitação de reconhecimento usando este reconhecedor:

Observação: as amostras de toda a documentação ilustram repetidamente a criação de reconhecedores. No entanto, é preciso criá-los com pouca frequência e reutilizá-los com frequência.

Python

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

from google.api_core.exceptions import NotFound

# Instantiates a client
client = SpeechClient()

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# recognizer_id = "id-recognizer"
recognizer_name = (
    f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}"
)
try:
    # Use an existing recognizer
    recognizer = client.get_recognizer(name=recognizer_name)
    print("Using existing Recognizer:", recognizer.name)
except NotFound:
    # Create a new recognizer
    request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
        parent=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global",
        recognizer_id=recognizer_id,
        recognizer=cloud_speech.Recognizer(
            default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
                language_codes=["en-US"],
                model="latest_long",
                features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                    enable_automatic_punctuation=True,
                ),
            ),
        ),
    )
    operation = client.create_recognizer(request=request)
    recognizer = operation.result()
    print("Created Recognizer:", recognizer.name)

# Reads a file as bytes
with open(audio_file, "rb") as f:
    audio_content = f.read()

request = cloud_speech.RecognizeRequest(
    recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
    content=audio_content,
)

# Transcribes the audio into text
response = client.recognize(request=request)

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

Substituir recursos do reconhecedor em solicitações de reconhecimento

Confira um exemplo de como ativar vários recursos em um reconhecedor, mas desativar a pontuação automática para essa solicitação de reconhecimento:

Python

import os

from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
from google.protobuf.field_mask_pb2 import FieldMask

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_override_recognizer(
    audio_file: str,
    recognizer_id: str,
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file using an existing recognizer with overridden settings for the recognition request.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
            Example: "resources/audio.wav"
        recognizer_id (str): The unique ID of the recognizer to be used for transcription.
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

    request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
        parent=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global",
        recognizer_id=recognizer_id,
        recognizer=cloud_speech.Recognizer(
            default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
                language_codes=["en-US"],
                model="latest_long",
                features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                    enable_automatic_punctuation=True,
                    enable_word_time_offsets=True,
                ),
            ),
        ),
    )

    operation = client.create_recognizer(request=request)
    recognizer = operation.result()

    print("Created Recognizer:", recognizer.name)

    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
        config=cloud_speech.RecognitionConfig(
            features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                enable_word_time_offsets=False,
            ),
        ),
        config_mask=FieldMask(paths=["features.enable_word_time_offsets"]),
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Enviar solicitações sem reconhecedores

Os identificadores são opcionais em solicitações de reconhecimento. Para fazer uma solicitação sem um identificador, use o ID do recurso de identificador _ no local em que você está fazendo uma solicitação. Confira um exemplo:

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 quickstart_v2(audio_file: str) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The response from the recognize request, containing
        the transcription results
    """
    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

    request = cloud_speech.RecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        content=audio_content,
    )

    # Transcribes the audio into text
    response = client.recognize(request=request)

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

    return response

Limpeza

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga as etapas abaixo.

1. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.

   gcloud auth application-default revoke

2. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

   gcloud auth revoke

Console

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

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

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

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.

A seguir

• Aprenda a transcrever arquivos de áudio curtos.
• Aprenda a transcrever áudios de streaming.
• Aprenda a transcrever arquivos de áudio longos.
• Para otimizar o desempenho e a acurácia e conferir outras dicas, consulte a documentação sobre práticas recomendadas.