指定区域级端点

Speech-to-Text 提供美国和欧盟区域 API 端点。如果使用区域端点，则静态数据和使用中的数据都将存放在欧洲大陆边界或美国内。如果必须控制数据的位置以符合当地法规的要求，则指定端点很重要。该 API 的行为功能在功能上没有变化。

使用区域端点时，请务必在 parent 字符串中包含匹配的 us 或 eu 位置。如需详细了解如何配置识别请求正文，请参阅 RecognitionConfig 文档。

协议

如需使用区域级端点执行语音识别，请运行下表中的相应命令以配置正确的端点：

多区域	端点替换
欧盟	`$ export CLOUD_SPEECH_ENDPOINT=https://eu-speech.googleapis.com`
美国	`$ export CLOUD_SPEECH_ENDPOINT=https://us-speech.googleapis.com`

以下代码示例演示了如何发送 recognize request 以将所有数据都限于指定的区域中。可以使用 EU 或 US 区域端点替换 CLOUD_SPEECH_ENDPOINT 变量。


$ curl   -H "Content-Type: application/json"  \
         -H  "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)   \
          $CLOUD_SPEECH_ENDPOINT/v1/speech:recognize \
         --data "{
        'config': {
            'encoding': 'LINEAR16',
            'languageCode': 'en-US'
        },
        'audio': {
            'uri':'gs://speech-samples-00/commercial_mono.wav'
        }
    }"

该示例针对通过 Google Cloud CLI 为项目设置的服务帐号使用访问令牌。如需了解有关安装 gcloud CLI、使用服务帐号设置项目以及获取访问令牌的说明，请参阅快速入门。

请求正文中提供的音频内容采用 base64 编码。如需详细了解如何对音频执行 base64 编码，请参阅 Base64 编码音频内容。如需详细了解 content 字段，请参阅 RecognitionAudio。

gcloud CLI

以下命令设置区域端点：

多区域	端点替换
欧盟	`gcloud config set api_endpoint_overrides/speech https://eu-speech.googleapis.com/`
美国	`gcloud config set api_endpoint_overrides/speech https://us-speech.googleapis.com/`

设置区域端点后，当您发送后续的 recognize requests 时，所有数据都将限于指定的区域。以下示例演示了识别请求。

$ gcloud ml speech recognize gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac \
    --language-code=en-US --log-http

Python

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# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import speech
from google.api_core import client_options

# Instantiates a client

# Pass an additional argument, ClientOptions, to specify the new endpoint.
client_options = client_options.ClientOptions(
    api_endpoint="eu-speech.googleapis.com"
)

client = speech.SpeechClient(client_options=client_options)

# The name of the audio file to transcribe
gcs_uri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

audio = speech.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)

config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=16000,
    language_code="en-US",
)

# Detects speech in the audio file
response = client.recognize(config=config, audio=audio)

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