Transcribe archivos de audio largos en texto

En esta página, se demuestra cómo transcribir archivos de audio largos (de más de un minuto) a texto con la API de Speech-to-Text y el reconocimiento de voz asíncrono.

Información sobre el reconocimiento de voz asíncrono

El reconocimiento de voz por lote inicia una operación de procesamiento de audio de larga duración. Usa el reconocimiento de voz asíncrono para transcribir audios de más de 60 segundos. Para audios más cortos, el reconocimiento de voz síncrono es más rápido y sencillo. El límite superior para el reconocimiento de voz asíncrono es de 480 minutos (8 horas).

El reconocimiento de voz por lotes solo puede transcribir audio almacenado en Cloud Storage. El resultado de la transcripción se puede proporcionar intercalado en la respuesta (para solicitudes de reconocimiento de lotes de un solo archivo) o se puede escribir en Cloud Storage.

La solicitud de reconocimiento por lotes muestra un Operation que contiene información sobre el procesamiento de reconocimiento continuo de tu solicitud. Puedes sondear la operación para saber cuándo está completa y hay transcripciones disponibles.

Antes de comenzar

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita las API de Speech-to-Text.
Habilita las API

Make sure that you have the following role or roles on the project: Cloud Speech Administrator

Check for the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
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.
For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Ir a IAM
Selecciona el proyecto.
Haz clic en Grant access.
En el campo Principales nuevas, ingresa tu identificador de usuario. Esta suele ser la dirección de correo electrónico de una Cuenta de Google.
En la lista Seleccionar un rol, elige un rol.
Para otorgar funciones adicionales, haz clic en Agregar otro rol y agrega cada rol adicional.
Haz clic en Guardar.
Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

Las bibliotecas cliente pueden usar las credenciales predeterminadas de la aplicación para autenticarse fácilmente con las APIs de Google y enviar solicitudes a esas API. Con las credenciales predeterminadas de la aplicación, puedes probar tu aplicación de forma local y, luego, implementarla sin cambiar el código subyacente. Para obtener más información, consulta <atrack-type="commonincludes" l10n-attrs-original-order="href,track-type,track-name" l10n-encrypted-href="WDE63JFVMK0YqIWBqG8nCycgwkRfOeEqRvzYs1N+2tJUEhcZvE5VtDH5LoWw0lj/" track-name="referenceLink"> Se autentica para usar las bibliotecas cliente.</atrack-type="commonincludes">

Create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```

También asegúrate de haber instalado la biblioteca cliente.

Habilita el acceso a Cloud Storage

Speech-to-Text usa una cuenta de servicio para acceder a tus archivos en Cloud Storage. De forma predeterminada, la cuenta de servicio tiene acceso a los archivos de Cloud Storage en el mismo proyecto.

La siguiente es la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio:

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com

Para transcribir archivos de Cloud Storage en otro proyecto, puedes otorgar a esta cuenta de servicio el rol Agente de servicio de Speech-to-Text en el otro proyecto:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/speech.serviceAgent

Para obtener más información sobre la política del IAM del proyecto, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes otorgar acceso a una cuenta de servicio más detallada si le das permiso a un bucket de Cloud Storage específico:

gsutil iam ch serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-speech.iam.gserviceaccount.com:admin \
    gs://BUCKET_NAME

Para obtener más información sobre la administración del acceso a Cloud Storage, consulta Crea y administra listas de control de acceso en la documentación de Cloud Storage.

Realiza reconocimiento por lotes con resultados intercalados

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un reconocimiento de voz por lotes en un archivo de audio en Cloud Storage y leer los resultados de la transcripción intercalados de la respuesta:

Python

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

def transcribe_batch_gcs_input_inline_output_v2(
    project_id: str,
    gcs_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        gcs_uri: The Google Cloud Storage URI.

    Returns:
        The RecognizeResponse.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=gcs_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[gcs_uri].transcript

Realiza reconocimiento por lotes y escribe resultados en Cloud Storage

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un reconocimiento de voz por lotes en un archivo de audio en Cloud Storage y leer los resultados de la transcripción del archivo de salida en Cloud Storage. Ten en cuenta que el archivo escrito en Cloud Storage es un mensaje BatchRecognizeResults en formato JSON:

Python

import re

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

def transcribe_batch_gcs_input_gcs_output_v2(
    project_id: str,
    gcs_uri: str,
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        gcs_uri: The Google Cloud Storage URI.
        gcs_output_path: The Cloud Storage URI to which to write the transcript.

    Returns:
        The BatchRecognizeResults message.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=gcs_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    file_results = response.results[gcs_uri]

    print(f"Operation finished. Fetching results from {file_results.uri}...")
    output_bucket, output_object = re.match(
        r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
    ).group(1, 2)

    # Instantiates a Cloud Storage client
    storage_client = storage.Client()

    # Fetch results from Cloud Storage
    bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
    blob = bucket.blob(output_object)
    results_bytes = blob.download_as_bytes()
    batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
        results_bytes, ignore_unknown_fields=True
    )

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

    return batch_recognize_results

Realiza reconocimiento por lotes en varios archivos

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un reconocimiento de voz por lotes en varios archivos de audio en Cloud Storage y leer los resultados de la transcripción de los archivos de salida en Cloud Storage:

Python

import re
from typing import List

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

def transcribe_batch_multiple_files_v2(
    project_id: str,
    gcs_uris: List[str],
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResponse:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        gcs_uris: The Google Cloud Storage URIs to transcribe.
        gcs_output_path: The Cloud Storage URI to which to write the transcript.

    Returns:
        The BatchRecognizeResponse message.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

    files = [cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=uri) for uri in gcs_uris]

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=files,
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            gcs_output_config=cloud_speech.GcsOutputConfig(
                uri=gcs_output_path,
            ),
        ),
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

    print("Operation finished. Fetching results from:")
    for uri in gcs_uris:
        file_results = response.results[uri]
        print(f"  {file_results.uri}...")
        output_bucket, output_object = re.match(
            r"gs://([^/]+)/(.*)", file_results.uri
        ).group(1, 2)

        # Instantiates a Cloud Storage client
        storage_client = storage.Client()

        # Fetch results from Cloud Storage
        bucket = storage_client.bucket(output_bucket)
        blob = bucket.blob(output_object)
        results_bytes = blob.download_as_bytes()
        batch_recognize_results = cloud_speech.BatchRecognizeResults.from_json(
            results_bytes, ignore_unknown_fields=True
        )

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

    return response

Habilita el procesamiento por lotes dinámico en el reconocimiento por lotes

El procesamiento por lotes dinámico permite una transcripción de menor costo para una latencia más alta. Esta característica solo está disponible para el reconocimiento por lotes.

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un reconocimiento por lotes en un archivo de audio en Cloud Storage con procesamiento por lotes dinámico habilitado:

Python

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

def transcribe_batch_dynamic_batching_v2(
    project_id: str,
    gcs_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        gcs_uri: The Google Cloud Storage URI.

    Returns:
        The RecognizeResponse.
    """
    # Instantiates a client
    client = SpeechClient()

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

    file_metadata = cloud_speech.BatchRecognizeFileMetadata(uri=gcs_uri)

    request = cloud_speech.BatchRecognizeRequest(
        recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_",
        config=config,
        files=[file_metadata],
        recognition_output_config=cloud_speech.RecognitionOutputConfig(
            inline_response_config=cloud_speech.InlineOutputConfig(),
        ),
        processing_strategy=cloud_speech.BatchRecognizeRequest.ProcessingStrategy.DYNAMIC_BATCHING,
    )

    # Transcribes the audio into text
    operation = client.batch_recognize(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    response = operation.result(timeout=120)

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

    return response.results[gcs_uri].transcript

Anula funciones de reconocimiento por archivo

El reconocimiento por lotes usa la misma configuración de reconocimiento para cada archivo en la solicitud de reconocimiento por lotes de forma predeterminada. Si diferentes archivos requieren una configuración o funciones distintas, la configuración se puede anular por archivo mediante el campo config en el [BatchRecognizeFileMetadata][batch-file -metadata-grpc]. Consulta la documentación de los reconocimientos para ver un ejemplo de anulación de las características de reconocimiento.

Realiza una limpieza

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en esta página.

Opcional: Revoca las credenciales de autenticación que creaste y borra el archivo local de credenciales.
```
gcloud auth application-default revoke
```

Opcional: Revoca credenciales desde gcloud CLI.
```
gcloud auth revoke
```

Consola

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.

Ir a Administrar recursos

En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.

En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

gcloud

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

Borra un proyecto de Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

¿Qué sigue?

Consulta la documentación de referencia para obtener reconocimiento por lotes.
Obtén más información sobre cómo transcribir audio con transmisión continua.
Practica transcribir archivos de audio cortos.
Transcribe archivos de audio con Chirp.
Para mejorar el rendimiento y la exactitud, así como ver otras sugerencias, consulta la documentación de prácticas recomendadas.