Provare Speech-to-Text

Questa guida illustra la procedura per eseguire un test di Speech-to-Text utilizzando il servizio Vertex AI Speech di Google.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

1. Crea un file Python speech-to-text-test.py. Sostituisci il valore image_uri_to_test con l'URI di un'immagine di origine, come mostrato:

   from google.cloud import speech
   
   def transcribe_gcs_audio(gcs_uri: str) -> speech.RecognizeResponse:
       client = speech.SpeechClient()
   
       audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)
       config = speech.RecognitionConfig(
           encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.FLAC,
           sample_rate_hertz=16000,
           language_code="en-US", # Specify the language code (e.g., "en-US" for US English)
           # You can add more features here, e.g.:
           # enable_automatic_punctuation=True,
           # model="default" # or "latest_long", "phone_call", "video", "chirp" (v2 API)
       )
   
       # Performs synchronous speech recognition on the audio file
       response = client.recognize(config=config, audio=audio)
   
       # Print the transcription
       for result in response.results:
           print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")
           if result.alternatives[0].confidence:
               print(f"Confidence: {result.alternatives[0].confidence:.2f}")
   
       return response
   
   if __name__ == "__main__":
       # Replace with the URI of your audio file in Google Cloud Storage
       audio_file_uri = "AUDIO_FILE_URI"
   
       print(f"Transcribing audio from: {audio_file_uri}")
       transcribe_gcs_audio(audio_file_uri)
   

   Sostituisci quanto segue:

   • AUDIO_FILE_URI: l'URI di un file audio "gs://your-bucket/your-image.png"

2. Crea un Dockerfile:

   ROM python:3.9-slim
   
   WORKDIR /app
   
   COPY speech-to-text-test.py /app/
   
   # Install 'requests' for HTTP calls
   RUN pip install --no-cache-dir requests
   
   CMD ["python", "speech-to-text-test.py"]
   

3. Crea l'immagine Docker per l'applicazione Speech-to-Text:

   docker build -t speech-to-text-app .
   

4. Segui le istruzioni riportate in Configura Docker per:

   1. Configura Docker,
   2. Crea un secret e
   3. Carica l'immagine su HaaS.

5. Accedi al cluster utente e genera il relativo file kubeconfig con un'identità utente. Assicurati di impostare il percorso kubeconfig come variabile di ambiente:

   export KUBECONFIG=${CLUSTER_KUBECONFIG_PATH}
   

6. Crea un secret Kubernetes eseguendo il seguente comando nel terminale e incollando la chiave API:

   kubectl create secret generic gcp-api-key-secret \
     --from-literal=GCP_API_KEY='PASTE_YOUR_API_KEY_HERE'
   

   Questo comando crea un secret denominato gcp-api-key-secret con una chiave GCP_API_KEY.

7. Applica il manifest Kubernetes:

   apiVersion: batch/v1
   kind: Job
   metadata:
     name: speech-to-text-test-job
   spec:
     template:
       spec:
         containers:
         - name: speech-to-text-test-container
           image: HARBOR_INSTANCE_URL/HARBOR_PROJECT/speech-to-text-app:latest # Your image path
           # Mount the API key from the secret into the container
           # as an environment variable named GCP_API_KEY.
           imagePullSecrets:
           - name: SECRET
           envFrom:
           - secretRef:
               name: gcp-api-key-secret
         restartPolicy: Never
     backoffLimit: 4
   
   

   Sostituisci quanto segue:

   • HARBOR_INSTANCE_URL: l'URL dell'istanza Harbor.
   • HARBOR_PROJECT: il progetto Harbor.
   • SECRET: il nome del secret creato per archiviare le credenziali Docker.

8. Controlla lo stato del job:

   kubectl get jobs/speech-to-text-test-job
   # It will show 0/1 completions, then 1/1 after it succeeds
   

9. Al termine del job, puoi visualizzare l'output nei log del pod:

   kubectl logs -l job-name=speech-to-text-test-job