Guía de inicio rápido: Usa bibliotecas cliente

En esta página, se muestra cómo enviar una solicitud de reconocimiento de voz a Speech-to-Text en el lenguaje de programación que prefieras mediante las bibliotecas cliente de Google Cloud.

Con Speech-to-Text, se puede realizar una integración sencilla de las tecnologías de reconocimiento de voz de Google en las aplicaciones de los desarrolladores. Puedes enviar datos de audio a la API de Speech-to-Text que, a su vez, muestra una transcripción de texto de ese archivo de audio. Para obtener más información sobre el servicio, consulta Conceptos básicos de Speech-to-Text.

Antes de comenzar

1. Accede a tu Cuenta de Google.

   Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

2. Configura un proyecto de Cloud Console.

   Configurar un proyecto

   Haz clic para realizar alguna de las siguientes acciones:

   • Crea o selecciona un proyecto.
   • Habilita la API de Cloud Speech-to-Text para ese proyecto.
   • Crea una cuenta de servicio.
   • Descargar una clave privada como JSON

   Puedes ver y administrar estos recursos en cualquier momento desde Cloud Console.

3. Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

   Ejemplo: Linux o macOS

   Reemplaza [PATH] por la ruta de acceso del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   Por ejemplo:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Ejemplo: Windows

   Reemplaza [PATH] por la ruta de acceso del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio.

   Con PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   Por ejemplo:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"

   Con el símbolo del sistema:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

4. Instala e inicializa el SDK de Cloud.

Instala la biblioteca cliente

C#

Install-Package Google.Cloud.Speech.V1 -Pre

Go

go get -u cloud.google.com/go/speech/apiv1

Java

Si usas Maven, agrega lo siguiente al archivo pom.xml. Para obtener más información sobre las BOM, consulta Las bibliotecas de BOM de Google Cloud Platform.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>17.0.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-speech</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

Si usas Gradle, agrega lo siguiente a las dependencias:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:16.4.0')

compile 'com.google.cloud:google-cloud-speech'

Si usas sbt, agrega lo siguiente a las dependencias:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-speech" % "1.24.11"

Si usas IntelliJ o Eclipse, puedes agregar bibliotecas cliente a tu proyecto mediante los siguientes complementos de IDE:

• Cloud Code para IntelliJ
• Cloud Tools for Eclipse

Los complementos brindan funcionalidades adicionales, como administración de claves para las cuentas de servicio. Consulta la documentación de cada complemento para obtener más detalles.

Nota: En este momento, las bibliotecas cliente de Cloud para Java no son compatibles con Android.

Node.js

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

npm install --save @google-cloud/speech

PHP

composer require google/cloud-speech

Python

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

pip install --upgrade google-cloud-speech

Ruby

gem install google-cloud-speech

Realiza una solicitud de transcripción de audio

Ahora puedes usar Speech-to-Text para transcribir un archivo de audio a texto. Usa el siguiente código para enviar una solicitud de recognize a la API de Speech-to-Text.

C#

Ver en GitHub

using Google.Cloud.Speech.V1;
using System;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class QuickStart
    {
        // The GCS URI of the audio file to transcribe.
        public static string GcsUri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw";

        public static void Main(string[] args)
        {
            var speech = SpeechClient.Create();
            var response = speech.Recognize(new RecognitionConfig()
            {
                Encoding = RecognitionConfig.Types.AudioEncoding.Linear16,
                SampleRateHertz = 16000,
                LanguageCode = "en",
            }, RecognitionAudio.FromStorageUri(GcsUri));

            foreach (var result in response.Results)
            {
                foreach (var alternative in result.Alternatives)
                {
                    Console.WriteLine(alternative.Transcript);
                }
            }
        }
    }
}

Go

Ver en GitHub

// Sample speech-quickstart uses the Google Cloud Speech API to transcribe
// audio.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	speech "cloud.google.com/go/speech/apiv1"
	speechpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/speech/v1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := speech.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	// The path to the remote audio file to transcribe.
	fileURI := "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw"

	// Detects speech in the audio file.
	resp, err := client.Recognize(ctx, &speechpb.RecognizeRequest{
		Config: &speechpb.RecognitionConfig{
			Encoding:        speechpb.RecognitionConfig_LINEAR16,
			SampleRateHertz: 16000,
			LanguageCode:    "en-US",
		},
		Audio: &speechpb.RecognitionAudio{
			AudioSource: &speechpb.RecognitionAudio_Uri{Uri: fileURI},
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to recognize: %v", err)
	}

	// Prints the results.
	for _, result := range resp.Results {
		for _, alt := range result.Alternatives {
			fmt.Printf("\"%v\" (confidence=%3f)\n", alt.Transcript, alt.Confidence)
		}
	}
}

Java

samples/snippets/src/main/java/com/example/speech/QuickstartSample.java

Ver en GitHub

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionAudio;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognitionConfig.AudioEncoding;
import com.google.cloud.speech.v1.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v1.SpeechRecognitionResult;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {

  /** Demonstrates using the Speech API to transcribe an audio file. */
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {

      // The path to the audio file to transcribe
      String gcsUri = "gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw";

      // Builds the sync recognize request
      RecognitionConfig config =
          RecognitionConfig.newBuilder()
              .setEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
              .setSampleRateHertz(16000)
              .setLanguageCode("en-US")
              .build();
      RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

      // Performs speech recognition on the audio file
      RecognizeResponse response = speechClient.recognize(config, audio);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
        // first (most likely) one here.
        SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);
        System.out.printf("Transcription: %s%n", alternative.getTranscript());
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

Ver en GitHub

// Imports the Google Cloud client library
const speech = require('@google-cloud/speech');

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

async function quickstart() {
  // The path to the remote LINEAR16 file
  const gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/speech/brooklyn_bridge.raw';

  // The audio file's encoding, sample rate in hertz, and BCP-47 language code
  const audio = {
    uri: gcsUri,
  };
  const config = {
    encoding: 'LINEAR16',
    sampleRateHertz: 16000,
    languageCode: 'en-US',
  };
  const request = {
    audio: audio,
    config: config,
  };

  // Detects speech in the audio file
  const [response] = await client.recognize(request);
  const transcription = response.results
    .map(result => result.alternatives[0].transcript)
    .join('\n');
  console.log(`Transcription: ${transcription}`);
}
quickstart();

PHP

Ver en GitHub

# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Speech\V1\SpeechClient;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionAudio;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionConfig;
use Google\Cloud\Speech\V1\RecognitionConfig\AudioEncoding;

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

# set string as audio content
$audio = (new RecognitionAudio())
    ->setUri($gcsURI);

# The audio file's encoding, sample rate and language
$config = new RecognitionConfig([
    'encoding' => AudioEncoding::LINEAR16,
    'sample_rate_hertz' => 16000,
    'language_code' => 'en-US'
]);

# Instantiates a client
$client = new SpeechClient();

# Detects speech in the audio file
$response = $client->recognize($config, $audio);

# Print most likely transcription
foreach ($response->getResults() as $result) {
    $alternatives = $result->getAlternatives();
    $mostLikely = $alternatives[0];
    $transcript = $mostLikely->getTranscript();
    printf('Transcript: %s' . PHP_EOL, $transcript);
}

$client->close();

Python

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

samples/snippets/quickstart.py

Ver en GitHub

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

# Instantiates a client
client = speech.SpeechClient()

# 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))

Ruby

Ver en GitHub

# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/speech"

# Instantiates a client
speech = Google::Cloud::Speech.speech

# The name of the audio file to transcribe
file_name = "./resources/brooklyn_bridge.raw"

# The raw audio
audio_file = File.binread file_name

# The audio file's encoding and sample rate
config = { encoding:          :LINEAR16,
           sample_rate_hertz: 16_000,
           language_code:     "en-US" }
audio  = { content: audio_file }

# Detects speech in the audio file
response = speech.recognize config: config, audio: audio

results = response.results

# Get first result because we only processed a single audio file
# Each result represents a consecutive portion of the audio
results.first.alternatives.each do |alternatives|
  puts "Transcription: #{alternatives.transcript}"
end

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Si recibes un error o una respuesta vacía de Speech-to-Text, consulta los pasos de Solución de problemas y Mensajes de error.

Limpia

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• Usa Cloud Console para borrar tu proyecto si no lo necesitas.

¿Qué sigue?

• Practica transcribir archivos de audio cortos.
• Aprende a agrupar archivos de audio largos para reconocimiento de voz.
• Aprende a transcribir audio con transmisión continua como, por ejemplo, desde un micrófono.
• Comienza a usar Speech-to-Text en el idioma de tu preferencia mediante una biblioteca cliente de Speech-to-Text.
• Trabaja con las aplicaciones de muestra.
• Para mejorar el rendimiento y la exactitud, así como ver otras sugerencias, consulta la documentación de prácticas recomendadas.