Transcrever arquivos de áudio longos em texto

Nesta página, veja como transcrever arquivos de áudio longos (com mais de um minuto) usando a API Speech-to-Text e o reconhecimento de fala assíncrono.

Sobre o reconhecimento de fala assíncrono

O reconhecimento de fala em lote inicia uma operação de processamento de áudio de longa duração. Use o reconhecimento de fala assíncrono para transcrever áudios com mais de 60 segundos. Para áudios mais curtos, o reconhecimento de fala síncrono é mais rápido e mais simples. O limite máximo para o reconhecimento de fala assíncrono é de 480 minutos (8 horas).

O reconhecimento de fala em lote só é capaz de transcrever áudios armazenados no Cloud Storage. O resultado da transcrição pode ser fornecido inline na resposta (para solicitações de reconhecimento em lote de arquivo único) ou gravada no Cloud Storage.

A solicitação de reconhecimento em lote retorna um Operation que contém informações sobre o processamento do reconhecimento contínuo da solicitação. É possível sondar a operação para saber quando ela foi concluída e se as transcrições estão disponíveis.

Antes de começar

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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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Speech-to-Text APIs.

Enable the APIs

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

Check for the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. 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.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Acessar o IAM
2. Selecione o projeto.
3. Clique em Conceder acesso.

4. No campo Novos principais, insira seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

5. Na lista Selecionar um papel, escolha um.
6. Para conceder outros papéis, adicione-os clicando em Adicionar outro papel.
7. Clique em Salvar.

Install the Google Cloud CLI.

Observação: se você já instalou a gcloud CLI, execute gcloud components update para verificar se você tem a versão mais recente.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Speech-to-Text APIs.

Enable the APIs

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

Check for the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. 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.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Acessar o IAM
2. Selecione o projeto.
3. Clique em Conceder acesso.

4. No campo Novos principais, insira seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

5. Na lista Selecionar um papel, escolha um.
6. Para conceder outros papéis, adicione-os clicando em Adicionar outro papel.
7. Clique em Salvar.

Install the Google Cloud CLI.

Observação: se você já instalou a gcloud CLI, execute gcloud components update para verificar se você tem a versão mais recente.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

As bibliotecas de cliente podem usar o Application Default Credentials para se autenticar facilmente nas APIs do Google e enviar solicitações para elas. Com o Application Default Credentials, é possível testar seu aplicativo localmente e implantá-lo sem alterar o código subjacente. Para mais informações, consulte Autenticação para usar bibliotecas de cliente.

1. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

Verifique também se você instalou a biblioteca de cliente.

Ativar o acesso ao Cloud Storage

O Speech-to-Text usa uma conta de serviço para acessar os arquivos no Cloud Storage. Por padrão, a conta de serviço tem acesso aos arquivos do Cloud Storage no mesmo projeto.

O endereço de e-mail da conta de serviço é:

[e-mail]

Para transcrever arquivos do Cloud Storage em outro projeto, conceda a essa conta de serviço o papel Agente de serviço do Speech-to-Text no outro projeto:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:[e-mail] \
    --role=roles/speech.serviceAgent

Mais informações sobre a política de IAM de projetos estão disponíveis em Gerenciar acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível atribuir à conta de serviço um acesso mais granular, concedendo permissão a um bucket específico do Cloud Storage:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://BUCKET_NAME \
    --member=serviceAccount:[e-mail] \
    --role=roles/storage.admin

Mais informações sobre como gerenciar o acesso ao Cloud Storage estão disponíveis em Criar e gerenciar listas de controle de acesso na documentação do Cloud Storage.

Realizar o reconhecimento em lote com resultados inline

Confira um exemplo de reconhecimento de fala em lote em um arquivo de áudio no Cloud Storage e leitura dos resultados de transcrição inline da resposta:

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 transcribe_batch_gcs_input_inline_output_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
        The transcription results are returned inline in the response.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # 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=audio_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[audio_uri].transcript.results:
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response.results[audio_uri].transcript

Realizar o reconhecimento em lote e gravar os resultados no Cloud Storage

Confira um exemplo de reconhecimento de fala em lote em um arquivo de áudio no Cloud Storage e leitura dos resultados de transcrição do arquivo de resposta no Cloud Storage. Observe que o arquivo gravado no Cloud Storage é uma mensagem BatchRecognizeResults no formato JSON:

Python

import os

import re

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

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_gcs_input_gcs_output_v2(
    audio_uri: str,
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uri (str): The Google Cloud Storage URI of the input audio file.
            E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript will be stored.
            E.g., gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the URI of the transcription results.
    """
    # 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=audio_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[audio_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

Realizar o reconhecimento em lote em vários arquivos

Confira um exemplo de reconhecimento de fala em lote em vários arquivos de áudio no Cloud Storage e leitura dos resultados de transcrição dos arquivos de resposta no Cloud Storage:

Python

import os
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

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def transcribe_batch_multiple_files_v2(
    audio_uris: List[str],
    gcs_output_path: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResponse:
    """Transcribes audio from multiple Google Cloud Storage URIs using the Google Cloud Speech-to-Text API.
    The transcription results are stored in another Google Cloud Storage bucket.
    Args:
        audio_uris (List[str]): The list of Google Cloud Storage URIs of the input audio files.
            E.g., ["gs://[BUCKET]/[FILE]", "gs://[BUCKET]/[FILE]"]
        gcs_output_path (str): The Google Cloud Storage bucket URI where the output transcript will be stored.
            E.g., gs://[BUCKET]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResponse: The response containing the URIs of the transcription results.
    """
    # 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 audio_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 audio_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

Ativar lotes dinâmicos no reconhecimento em lote

Os lotes dinâmicos permitem uma transcrição mais barata para maior latência. Esse recurso só está disponível no reconhecimento em lote.

Confira um exemplo de reconhecimento em lote em um arquivo de áudio no Cloud Storage com o lote dinâmico ativado:

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 transcribe_batch_dynamic_batching_v2(
    audio_uri: str,
) -> cloud_speech.BatchRecognizeResults:
    """Transcribes audio from a Google Cloud Storage URI using dynamic batching.
    Args:
        audio_uri (str): The Cloud Storage URI of the input audio.
        E.g., gs://[BUCKET]/[FILE]
    Returns:
        cloud_speech.BatchRecognizeResults: The response containing the transcription results.
    """
    # 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=audio_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[audio_uri].transcript.results:
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")

    return response.results[audio_uri].transcript

Substituir recursos de reconhecimento por arquivo

Por padrão, a identificação em lote usa a mesma configuração para cada arquivo na solicitação de identificação em lote. Se arquivos diferentes exigirem configurações ou recursos diferentes, a configuração poderá ser substituída por arquivo usando o campo config na mensagem [BatchRecognizeFileMetadata][batch-file-metadata-grpc]. Consulte a documentação dos identificadores para ver um exemplo de como substituir os recursos de identificação.

Limpeza

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga as etapas abaixo.

1. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.

   gcloud auth application-default revoke

2. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

   gcloud auth revoke

Console

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

A seguir

• Consulte a documentação de referência do reconhecimento em lote.
• Aprenda a transcrever um áudio de streaming.
• Pratique a transcrição de arquivos de áudio curtos.
• Transcreva arquivos de áudio usando o Chirp.
• Para ter o melhor desempenho e acurácia e ver outras dicas, consulte a documentação sobre práticas recomendadas.