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Librerie client di Speech-to-Text

Questa pagina mostra come iniziare a utilizzare le librerie client di Cloud per l'API Speech-to-Text. Le librerie client semplificano l'accesso alle API Google Cloud da un linguaggio supportato. Sebbene tu possa utilizzare direttamente le API Google Cloud inviando richieste non elaborate al server, le librerie client offrono semplificazioni che riducono notevolmente la quantità di codice da scrivere.

Scopri di più sulle librerie client di Cloud e sulle precedenti librerie client delle API di Google in Descrizione delle librerie client.

installa la libreria client

C#

Install-Package Google.Cloud.Speech.V2

Per ulteriori informazioni, vedi Configurare un ambiente di sviluppo C#.

Go

go get cloud.google.com/go/speech/apiv2

Per ulteriori informazioni, consulta Configurare un ambiente di sviluppo Go.

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.50.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-speech:4.48.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-speech" % "4.48.0"

If you're using Visual Studio Code, IntelliJ, or Eclipse, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

Per ulteriori informazioni, consulta Configurare un ambiente di sviluppo Java.

Node.js

npm install --save @google-cloud/speech

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Configurazione di un ambiente di sviluppo Node.js.

PHP

composer require google/cloud/speech

Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare PHP su Google Cloud.

Python

pip install --upgrade google-cloud-speech

Per ulteriori informazioni, consulta Configurare un ambiente di sviluppo Python.

Ruby

gem install google-cloud-speech

Per ulteriori informazioni, vedi Configurare un ambiente di sviluppo Ruby.

Configura l'autenticazione

Per autenticare le chiamate alle API Google Cloud, le librerie client supportano le credenziali predefinite dell'applicazione (ADC). Le librerie cercano le credenziali in un insieme di posizioni definite e le utilizzano per autenticare le richieste all'API. Con ADC, puoi mettere a disposizione della tua applicazione le credenziali in una serie di ambienti, come lo sviluppo locale o la produzione, senza dover modificare il codice dell'applicazione.

Per gli ambienti di produzione, il modo in cui configuri l'ADC dipende dal servizio e dal contesto. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare le credenziali predefinite dell'applicazione.

Per un ambiente di sviluppo locale, puoi configurare l'ADC con le credenziali associate al tuo Account Google:

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
```
gcloud init
```
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.

Viene visualizzata una schermata di accesso. Dopo l'accesso, le credenziali vengono memorizzate nel file delle credenziali locali utilizzato da ADC.

Utilizzare la libreria client

L'esempio seguente mostra come utilizzare la libreria client.

Java

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.speech.v2.AutoDetectDecodingConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.CreateRecognizerRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.OperationMetadata;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v2.Recognizer;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionResult;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class QuickstartSampleV2 {

  public static void main(String[] args) throws IOException, ExecutionException,
      InterruptedException {
    String projectId = "my-project-id";
    String filePath = "path/to/audioFile.raw";
    String recognizerId = "my-recognizer-id";
    quickstartSampleV2(projectId, filePath, recognizerId);
  }

  public static void quickstartSampleV2(String projectId, String filePath, String recognizerId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {
      Path path = Paths.get(filePath);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

      String parent = String.format("projects/%s/locations/global", projectId);

      // First, create a recognizer
      Recognizer recognizer = Recognizer.newBuilder()
          .setModel("latest_long")
          .addLanguageCodes("en-US")
          .build();

      CreateRecognizerRequest createRecognizerRequest = CreateRecognizerRequest.newBuilder()
          .setParent(parent)
          .setRecognizerId(recognizerId)
          .setRecognizer(recognizer)
          .build();

      OperationFuture<Recognizer, OperationMetadata> operationFuture =
          speechClient.createRecognizerAsync(createRecognizerRequest);
      recognizer = operationFuture.get();

      // Next, create the transcription request
      RecognitionConfig recognitionConfig = RecognitionConfig.newBuilder()
          .setAutoDecodingConfig(AutoDetectDecodingConfig.newBuilder().build())
          .build();

      RecognizeRequest request = RecognizeRequest.newBuilder()
          .setConfig(recognitionConfig)
          .setRecognizer(recognizer.getName())
          .setContent(audioBytes)
          .build();

      RecognizeResponse response = speechClient.recognize(request);
      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.
        if (result.getAlternativesCount() > 0) {
          SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);
          System.out.printf("Transcription: %s%n", alternative.getTranscript());
        }
      }
    }
  }
}

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

Risorse aggiuntive

C#

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per C#:

Go

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per Go:

Java

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per Java:

Node.js

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per Node.js:

PHP

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per PHP:

Python

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per Python:

Ruby

Il seguente elenco contiene link ad altre risorse correlate alla libreria client per Ruby: