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Usa un modelo entrenado de Speech-to-Text personalizado en tus flujos de trabajo de aplicación de producción o de comparativas. Debes implementar y exponer el modelo a través de un extremo dedicado, creado en parte para implementar el modelo en la región que elegiste. Obtienes automáticamente acceso programático a través de un objeto reconocedor. Se usa directamente a través de la API V2 o en la consola de Google Cloud . Puedes implementar tu modelo en una región diferente de donde se entrenó, pero se crea una copia del modelo en la región que especifica el extremo.
Para usar un modelo de voz personalizado, debes implementarlo y exponerlo a través de un extremo dedicado. Cuando creas un extremo, implementas el modelo en la región que elijas. Se te otorga automáticamente acceso programático a través de un objeto de reconocimiento que se usará directamente a través de la API V2 para la inferencia o en la Google Cloud consola.
Antes de comenzar
Asegúrate de haberte registrado en una cuenta de Google Cloud , de haber creado un proyecto y de haber entrenado un modelo de voz personalizado.
Ve a Speech en la Google Cloud consola y navega a Speech-to-Text.
Navega dentro de la sección Modelos personalizados de la barra de navegación que se encuentra a la izquierda.
Crea un extremo
Ve a la pestaña Extremos de la sección Modelos personalizados.
Haz clic en Nuevo extremo.
Define un nombre para tu extremo. Este actúa como un identificador único para tu recurso de extremo y se usa a fin de invocar tu modelo de voz personalizado para la inferencia.
Define la región en la que deseas que se implemente tu modelo de voz personalizado. Si el modelo se entrenó en una región diferente de la definida en la configuración del extremo, se crea una copia del modelo nueva de forma automática.
Selecciona el modelo de voz entrenado y personalizado de la lista que deseas exponer a través del extremo.
Haz clic en Crear y, tras unos instantes, se implementará tu modelo de voz personalizado en tu extremo, listo para usarlo en la inferencia y las comparativas.
Enumera tus extremos
Para administrar los extremos asociados en la consola, selecciona la pestaña Extremos en la sección Modelos personalizados. También puedes enumerar los extremos que creaste en la consola, junto con su estado actual y el modelo personalizado de Speech-to-Text asociado.
Borra un extremo
†
Antes de comenzar, asegúrate de que no se enrute tráfico a través del extremo, ya que, si lo borras, dejará de entregar solicitudes.
Ve a la pestaña Extremos de la sección Modelos personalizados.
En la pestaña Extremos, haz clic para expandir las opciones y, luego, haz clic en Borrar. En unos instantes, el extremo se borra y ya no entrega tráfico.
Compara el modelo
Con el modelo personalizado de Speech-to-Text y el conjunto de datos de comparativas para evaluar la exactitud de tu modelo, sigue la Guía de medición y mejora de la exactitud.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Deploy and manage endpoints\n\n| **Preview**\n|\n|\n| This feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nUse a trained Custom Speech-to-Text model in your production application or benchmarking workflows. You must deploy and expose the model through a dedicated endpoint, created in part to deploy the model in your chosen region. You automatically get programmatic access through a recognizer object. It is used directly through the V2 API or in the Google Cloud console. You can deploy your model in a region different from where it was trained, but a copy of the model is created in the region specified by the endpoint.\n\nTo use a custom speech model, you need to deploy and expose it through a dedicated endpoint. By creating an endpoint, you're deploying the model in the region of your choice. You're automatically granted programmatic access through a recognizer object to be used directly through the V2 API for inference or in the Google Cloud console.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nEnsure you have signed up for a Google Cloud account, created a project, and trained a custom speech model.\n\n1. Go to **Speech** in the Google Cloud console, and navigate to Speech-to-Text.\n2. Navigate within the **Custom Models** section of the navigation bar on the left.\n\nCreate an endpoint\n------------------\n\n1. Navigate to the **Endpoints** tab of the **Custom Models** section.\n2. Click **New Endpoint**.\n3. Define a name for your endpoint. This acts as a unique identifier for your endpoint resource and is used to invoke your custom speech model for inference.\n4. Define the region where you want your custom speech model to be deployed. If the model was trained in a different region than the one defined in the endpoint configuration, a new model copy is created automatically.\n5. Select the trained custom speech model from the list that you want to expose through the endpoint.\n6. Click **Create** and after a few moments your custom speech model is deployed in your endpoint, ready to be used for inference and benchmarking.\n\nList your endpoints\n-------------------\n\nYou can manage the associated endpoints in the console by selecting the Endpoints tab under the Custom Models section. You can also list the endpoints that you created in the console, along with their current state and associated custom Speech-to-Text model.\n\nDelete an endpoint\n------------------\n\nBefore you start, make sure that there is no traffic routed through your endpoint, because deleting it will stop it from serving any requests.\n\n1. Navigate to the **Endpoints** tab of the **Custom Models** section.\n2. Under the **Endpoints** tab, click to expand options and then click **Delete**. In a few moments, the endpoint is deleted and no longer serves any traffic.\n\nBenchmark the model\n-------------------\n\nUsing the Custom Speech-to-Text model and your benchmarking dataset to assess the accuracy of your model, follow the [Measure and improve accuracy guide](/speech-to-text/docs/measure-accuracy)."]]