Reconocedores

Speech-to-Text V2 admite un recurso de Google Cloud llamado reconocedores. Los reconocedores representan la configuración de reconocimiento almacenada y reutilizable. Puedes usarlos para agrupar transcripciones o tráfico de forma lógica para tu aplicación.

Antes de comenzar

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

    Go to project selector

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

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

    Habilita las API

  4. 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 colunn 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.

      Ir a IAM
    2. Selecciona el proyecto.
    3. Haz clic en Grant access.
    4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu identificador de usuario. Esta suele ser la dirección de correo electrónico de una Cuenta de Google.

    5. En la lista Seleccionar un rol, elige un rol.
    6. Para otorgar funciones adicionales, haz clic en Agregar otro rol y agrega cada rol adicional.
    7. Haz clic en Guardar.
    8. Install the Google Cloud CLI.
    9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

      gcloud init
    10. 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">

    11. Create local authentication credentials for your user account:

      gcloud auth application-default login

    También asegúrate de haber instalado la biblioteca cliente.

    Comprende a los reconocedores

    Los reconocedores son opciones de configuración de reconocimiento configurables y reutilizables. La creación de reconocedores con una configuración de reconocimiento de uso frecuente ayuda a simplificar y reducir el tamaño de las solicitudes de reconocimiento.

    El elemento principal de un reconocedor es su configuración predeterminada. Esta es la configuración para cada solicitud de reconocimiento que lleva a cabo este reconocedor. Puedes anular este valor predeterminado por solicitud. Mantén la configuración predeterminada para las funciones que necesitas en las solicitudes de un reconocedor determinado y anula las funciones específicas de solicitudes específicas.

    Vuelve a usar los mismos reconocedores con la mayor frecuencia posible. Crea uno para cada solicitud, así aumentas de forma notable la latencia de la aplicación y consumes las cuotas de recursos. Créalos con poca frecuencia durante la integración y configuración, y vuelve a usarlos para solicitudes de reconocimiento.

    Crea reconocedores

    Aquí hay un ejemplo de la creación de un reconocedor que se puede usar para enviar solicitudes de reconocimiento:

    Python

    from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
    from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
    
    def create_recognizer(project_id: str, recognizer_id: str) -> cloud_speech.Recognizer:
        # Instantiates a client
        client = SpeechClient()
    
        request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
            parent=f"projects/{project_id}/locations/global",
            recognizer_id=recognizer_id,
            recognizer=cloud_speech.Recognizer(
                default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                    language_codes=["en-US"], model="long"
                ),
            ),
        )
    
        operation = client.create_recognizer(request=request)
        recognizer = operation.result()
    
        print("Created Recognizer:", recognizer.name)
        return recognizer
    
    

    Usa un reconocedor existente para enviar solicitudes.

    Este es un ejemplo de envío de varias solicitudes de reconocimiento con el mismo reconocedor:

    Python

    from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
    from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
    
    def transcribe_reuse_recognizer(
        project_id: str,
        recognizer_id: str,
        audio_file: str,
    ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
        """Transcribe an audio file using an existing recognizer."""
        # Instantiates a client
        client = SpeechClient()
    
        # Reads a file as bytes
        with open(audio_file, "rb") as f:
            content = f.read()
    
        request = cloud_speech.RecognizeRequest(
            recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
            content=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
    
    

    Habilita funciones en un reconocedor

    Los reconocedores se pueden usar para habilitar varias funciones en el reconocimiento, como la puntuación automática o el filtrado de lenguaje obsceno.

    A continuación, se muestra un ejemplo de cómo habilitar la puntuación automática en un reconocedor, para habilitarla en la solicitud de reconocimiento con este reconocedor:

    Python

    from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
    from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
    
    def transcribe_feature_in_recognizer(
        project_id: str,
        recognizer_id: str,
        audio_file: str,
    ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
        """Transcribe an audio file using an existing recognizer."""
        # Instantiates a client
        client = SpeechClient()
    
        request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
            parent=f"projects/{project_id}/locations/global",
            recognizer_id=recognizer_id,
            recognizer=cloud_speech.Recognizer(
                default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                    auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
                    language_codes=["en-US"],
                    model="latest_long",
                    features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                        enable_automatic_punctuation=True,
                    ),
                ),
            ),
        )
    
        operation = client.create_recognizer(request=request)
        recognizer = operation.result()
    
        print("Created Recognizer:", recognizer.name)
    
        # Reads a file as bytes
        with open(audio_file, "rb") as f:
            content = f.read()
    
        request = cloud_speech.RecognizeRequest(
            recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
            content=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
    
    

    Anula funciones del reconocedor en solicitudes de reconocimiento

    A continuación, se muestra un ejemplo de cómo habilitar varias funciones en un reconocedor, pero inhabilita la puntuación automática para esta solicitud de reconocimiento:

    Python

    from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
    from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
    from google.protobuf.field_mask_pb2 import FieldMask
    
    def transcribe_override_recognizer(
        project_id: str,
        recognizer_id: str,
        audio_file: str,
    ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
        """Transcribe an audio file using an existing recognizer."""
        # Instantiates a client
        client = SpeechClient()
    
        request = cloud_speech.CreateRecognizerRequest(
            parent=f"projects/{project_id}/locations/global",
            recognizer_id=recognizer_id,
            recognizer=cloud_speech.Recognizer(
                default_recognition_config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                    auto_decoding_config=cloud_speech.AutoDetectDecodingConfig(),
                    language_codes=["en-US"],
                    model="latest_long",
                    features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                        enable_automatic_punctuation=True,
                        enable_word_time_offsets=True,
                    ),
                ),
            ),
        )
    
        operation = client.create_recognizer(request=request)
        recognizer = operation.result()
    
        print("Created Recognizer:", recognizer.name)
    
        # Reads a file as bytes
        with open(audio_file, "rb") as f:
            content = f.read()
    
        request = cloud_speech.RecognizeRequest(
            recognizer=f"projects/{project_id}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
            config=cloud_speech.RecognitionConfig(
                features=cloud_speech.RecognitionFeatures(
                    enable_word_time_offsets=False,
                ),
            ),
            config_mask=FieldMask(paths=["features.enable_word_time_offsets"]),
            content=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
    
    

    Envía solicitudes sin reconocedores

    Los reconocedores son opcionales en las solicitudes de reconocimiento. Para realizar una solicitud sin un reconocedor, simplemente usa el ID de recurso del reconocedor _ en la ubicación en la que realizas la solicitud. A continuación, se muestra un ejemplo:

    Python

    from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
    from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
    
    def quickstart_v2(
        project_id: str,
        audio_file: str,
    ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
        """Transcribe an audio file."""
        # Instantiates a client
        client = SpeechClient()
    
        # Reads a file as bytes
        with open(audio_file, "rb") as f:
            content = f.read()
    
        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=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
    
    

    Limpia

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

    1. Opcional: Revoca las credenciales de autenticación que creaste y borra el archivo local de credenciales.

      gcloud auth application-default revoke
    2. Opcional: Revoca credenciales desde gcloud CLI.

      gcloud auth revoke

    Consola

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

    Ir a Administrar recursos

  6. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
  7. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.
  8. gcloud

    Borra un proyecto de Google Cloud:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

    ¿Qué sigue?