인식기

Speech-to-Text V2는 인식기라는 Google Cloud 리소스를 지원합니다. 인식기는 저장되고 재사용 가능한 인식 구성을 나타냅니다. 이를 사용하여 애플리케이션의 스크립트 작성 또는 트래픽을 논리적으로 그룹화할 수 있습니다.

시작하기 전에

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2. 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

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Speech-to-Text APIs.

   Enable the APIs

5. 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.

      IAM으로 이동
   2. 프로젝트를 선택합니다.
   3. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

   4. 새 주 구성원 필드에 사용자 식별자를 입력합니다. 일반적으로 Google 계정의 이메일 주소입니다.

   5. 역할 선택 목록에서 역할을 선택합니다.
   6. 역할을 추가로 부여하려면 다른 역할 추가를 클릭하고 각 역할을 추가합니다.
   7. 저장을 클릭합니다.
   8. Install the Google Cloud CLI.

   9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

      gcloud init

      Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

   10. 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

   11. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

   12. Enable the Speech-to-Text APIs.

       Enable the APIs

   13. 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.

          IAM으로 이동
       2. 프로젝트를 선택합니다.
       3. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

       4. 새 주 구성원 필드에 사용자 식별자를 입력합니다. 일반적으로 Google 계정의 이메일 주소입니다.

       5. 역할 선택 목록에서 역할을 선택합니다.
       6. 역할을 추가로 부여하려면 다른 역할 추가를 클릭하고 각 역할을 추가합니다.
       7. 저장을 클릭합니다.
       8. Install the Google Cloud CLI.

       9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

          gcloud init

          Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

       클라이언트 라이브러리는 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 사용하여 간편하게 Google API를 인증하고 API에 요청을 보낼 수 있습니다. 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 사용하면 애플리케이션을 로컬에서 테스트하고 기본 코드를 변경하지 않은 상태로 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리 사용을 위한 인증을 참고하세요.

       10. 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.

       또한 클라이언트 라이브러리를 설치했는지 확인합니다.

       인식기 이해하기

       인식기는 구성 가능하며 재사용 가능한 인식 구성입니다. 자주 사용되는 인식 구성으로 인식기를 만들면 인식 요청을 간소화하고 요청 규모를 줄이는 데 도움이 됩니다.

       인식기의 핵심 요소는 기본 구성입니다. 이 인식기는 이 인식기가 실행하는 모든 인식 요청의 구성입니다. 이 기본값은 요청별로 재정의할 수 있습니다. 특정 요청의 특정 기능을 재정의하면서 특정 인식기에 대한 요청 간에 필요한 기능의 기본 구성을 유지합니다.

       인식기를 최대한 재사용합니다. 인식기를 요청마다 하나씩 만들면 애플리케이션의 지연 시간이 크게 증가하고 리소스 할당량이 소모됩니다. 통합 및 설정 중에 자주 만들지 말고 인식 요청에 재사용하세요.

       인식기 만들기

       다음은 인식 요청을 전송하는 데 사용할 수 있는 인식기를 만드는 예입니다.

       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 create_recognizer(recognizer_id: str) -> cloud_speech.Recognizer:
           """Сreates a recognizer with an unique ID and default recognition configuration.
           Args:
               recognizer_id (str): The unique identifier for the recognizer to be created.
           Returns:
               cloud_speech.Recognizer: The created recognizer object with configuration.
           """
           # 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"
                   ),
               ),
           )
           # Sends the request to create a recognizer and waits for the operation to complete
           operation = client.create_recognizer(request=request)
           recognizer = operation.result()
       
           print("Created Recognizer:", recognizer.name)
           return recognizer
       
       

       기존 인식기를 사용하여 요청 보내기

       다음은 동일한 인식기를 사용하여 여러 인식 요청을 전송하는 예입니다.

       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_reuse_recognizer(
           audio_file: str,
           recognizer_id: str,
       ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
           """Transcribe an audio file using an existing recognizer.
           Args:
               audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
                   Example: "resources/audio.wav"
               recognizer_id (str): The ID of the existing recognizer to be used for transcription.
           Returns:
               cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
           """
           # Instantiates a client
           client = SpeechClient()
       
           # Reads a file as bytes
           with open(audio_file, "rb") as f:
               audio_content = f.read()
       
           request = cloud_speech.RecognizeRequest(
               recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
               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
       
       

       인식기에서 기능 사용 설정

       자동 구두점 또는 욕설 필터링과 같은 다양한 기능을 인식에 사용 설정하는 데 인식기를 사용할 수 있습니다.

       다음은 인식기에서 자동 구두점을 사용 설정하는 예입니다. 이 인식기를 사용하여 인식 요청에서 자동 구두점이 사용 설정됩니다.

       참고: 문서 전체의 샘플에서 인식기 만들기를 반복적으로 보여줍니다. 하지만 자주 만들지 말고 최대한 재사용해야 합니다.

       Python

       
       from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
       from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
       
       from google.api_core.exceptions import NotFound
       
       # Instantiates a client
       client = SpeechClient()
       
       # TODO(developer): Update and un-comment below line
       # PROJECT_ID = "your-project-id"
       # recognizer_id = "id-recognizer"
       recognizer_name = (
           f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}"
       )
       try:
           # Use an existing recognizer
           recognizer = client.get_recognizer(name=recognizer_name)
           print("Using existing Recognizer:", recognizer.name)
       except NotFound:
           # Create a new recognizer
           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:
           audio_content = f.read()
       
       request = cloud_speech.RecognizeRequest(
           recognizer=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global/recognizers/{recognizer_id}",
           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}")
       

       인식 요청에서 인식기 기능 재정의

       다음은 인식기에서 여러 기능을 사용 설정했지만 이 인식 요청에 대해서는 자동 구두점을 사용 중지하는 예입니다.

       Python

       import os
       
       from google.cloud.speech_v2 import SpeechClient
       from google.cloud.speech_v2.types import cloud_speech
       from google.protobuf.field_mask_pb2 import FieldMask
       
       PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
       
       
       def transcribe_override_recognizer(
           audio_file: str,
           recognizer_id: str,
       ) -> cloud_speech.RecognizeResponse:
           """Transcribe an audio file using an existing recognizer with overridden settings for the recognition request.
           Args:
               audio_file (str): Path to the local audio file to be transcribed.
                   Example: "resources/audio.wav"
               recognizer_id (str): The unique ID of the recognizer to be used for transcription.
           Returns:
               cloud_speech.RecognizeResponse: The response containing the transcription results.
           """
           # 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:
               audio_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=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
       
       

       인식기 없이 요청 보내기

       인식기는 인식 요청의 선택사항입니다. 인식기 없이 요청을 전송하려면 요청하는 위치에 인식기 리소스 ID _를 사용하기만 하면 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

       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
       
       

       삭제

       이 페이지에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 다음 단계를 수행합니다.

       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

       콘솔

       주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

       • 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
       • 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

       여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

       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

       주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

       • 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
       • 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

       여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

       Delete a Google Cloud project:

       gcloud projects delete PROJECT_ID

       다음 단계

       • 짧은 오디오 파일의 스크립트 작성 연습
       • 스트리밍 오디오의 텍스트 변환 방법 알아보기
       • 긴 오디오 파일의 텍스트 변환 방법 알아보기
       • 권장사항 문서에서 최상의 성능, 정확도, 기타 팁 참조