Migra de Speech-to-Text v1 a v2

La API de Speech-to-Text v2 ofrece el diseño más reciente de la API de Google Cloud para que los clientes cumplan con los requisitos normativos y de seguridad empresarial con las funciones listas para usar.

Estos requisitos se cumplen a través de lo siguiente:

Residencia de datos: Speech-to-Text v2 ofrece la amplia gama de nuestros modelos de transcripción existentes en Regiones de Google Cloud como Bélgica o Singapur. Esto permite la invocación de nuestros modelos de transcripción a través de un servicio completamente regionalizado.
Capacidad de reconocimiento: Los reconocedores son configuraciones de reconocimiento reutilizables, que pueden contener una combinación de modelo, lenguaje y funciones. La implementación de esta capacidad elimina la necesidad de cuentas de servicio dedicadas para la autenticación y la autorización.
Registro: La creación y las transcripciones de recursos generan registros disponibles en la consola de Google Cloud, lo que permite una mejor telemetría y depuración.
Encriptación: Speech-to-Text v2 admite claves de encriptación administradas por el cliente para todos los recursos y la transcripción por lotes.
Detección automática de audio: Speech-to-Text v2 puede detectar de forma automática la tasa de muestreo, el recuento de canales y el formato de tus archivos de audio, sin necesidad de proporcionar esa información en la configuración de la solicitud.

Migrar de v1 a v2

La migración de la v1 a la v2 de la API no se realiza automáticamente. Se requieren cambios mínimos en la implementación para aprovechar el conjunto de atributos.

Migración en la API

Al igual que con Speech-to-Text v1, para transcribir audio, debes crear un RecognitionConfig seleccionando el idioma de tu audio y el modelo de reconocimiento que elijas:

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

Si es necesario, selecciona una región en la que deseas usar la API de Speech-to-Text y verifica la disponibilidad del idioma y el modelo en esa región:

Python

import os

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def change_speech_v2_location(
    audio_file: str, location: str
) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
    """Transcribe an audio file in a specific region. It allows for specifying the location
        to potentially reduce latency and meet data residency requirements.
    Args:
        audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
        location (str): The region where the Speech API will be accessed.
            E.g., "europe-west3"
    Returns:
        cloud_speech.RecognizeResponse: The full response object which includes the transcription results.
    """
    # Reads a file as bytes
    with open(audio_file, "rb") as f:
        audio_content = f.read()

    # Instantiates a client to a regionalized Speech endpoint.
    client = SpeechClient(
        client_options=ClientOptions(
            api_endpoint=f"{location}-speech.googleapis.com",
        )
    )

    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/{location}/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

De manera opcional, crea un recurso de reconocimiento si necesitas reutilizar una configuración de reconocimiento específica en muchas solicitudes de transcripción:

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

Existen otras diferencias en las solicitudes y respuestas de la nueva API v2. Para obtener más detalles, consulta la documentación de referencia.

Migración en la IU

Para migrar a través de Speech en la consola de Google Cloud, sigue estos pasos:

Ve a Speech en Google Cloud Console.
Navega a la página Transcripciones.
Haz clic en Nueva transcripción y selecciona el audio en la pestaña Configuración de audio.
En la pestaña Opciones de transcripción, selecciona V2.