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Bibliotecas de cliente Speech-to-Text

Nesta página, você vai aprender a usar as bibliotecas de cliente do Cloud para a API Speech-to-Text. As bibliotecas de cliente facilitam o acesso a APIs do Google Cloud por meio de uma linguagem com suporte. É possível usar as APIs do Google Cloud diretamente fazendo solicitações brutas ao servidor, mas as bibliotecas de cliente oferecem simplificações que reduzem significativamente a quantidade de código que você precisa escrever.

Saiba mais sobre as bibliotecas de cliente do Cloud e as bibliotecas de cliente de APIs do Google mais antigas em Explicação sobre as bibliotecas de cliente.

Instalar a biblioteca de cliente

C#

Install-Package Google.Cloud.Speech.V2

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em C#.

Go

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

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento do 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.

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Java.

Node.js

npm install --save @google-cloud/speech

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Node.js.

PHP

composer require google/cloud/speech

Para mais informações, consulte Como usar o PHP no Google Cloud.

Python

pip install --upgrade google-cloud-speech

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Python.

Ruby

gem install google-cloud-speech

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Ruby.

Configurar a autenticação

Para autenticar as chamadas feitas às APIs do Google Cloud, as bibliotecas de cliente dão suporte ao Application Default Credentials (ADC). As bibliotecas procuram as credenciais em um conjunto de locais definidos e as usam para autenticar as solicitações feitas à API. Com o ADC, é possível disponibilizar credenciais para seu aplicativo em uma variedade de ambientes, como desenvolvimento ou produção local, sem precisar modificar o código do aplicativo.

Em ambientes de produção, a maneira como você configura o ADC depende do serviço e do contexto. Para mais informações, consulte Configurar o Application Default Credentials.

Para um ambiente de desenvolvimento local, é possível configurar o ADC com as credenciais associadas à sua Conta do 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.

Uma tela de login será exibida. Após o login, suas credenciais são armazenadas no arquivo de credenciais local usado pelo ADC.

Usar a biblioteca de cliente

O exemplo a seguir mostra como usar a biblioteca de cliente.

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

Outros recursos

C#

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para C#:

Go

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para Go:

Java

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para Java:

Node.js

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para Node.js:

PHP

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para PHP:

Python

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para Python:

Ruby

Confira na lista a seguir os links para mais recursos relacionados à biblioteca de cliente para Ruby: