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. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

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

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

   Habilita las API

5. Asegúrate de tener los siguientes roles en el proyecto: Cloud Speech Administrator

   Verifica los roles

   1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.

      Ir a IAM
   2. Selecciona el proyecto.

   3. En la columna Principal, busca la fila que tiene tu dirección de correo electrónico.

      Si tu dirección de correo electrónico no está en esa columna, no tienes ningún rol.

   4. En la columna Función de la fila con la dirección de correo electrónico, verifica si la lista de roles incluye los roles necesarios.

   Otorga los roles

   1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.

      Ir a IAM
   2. Selecciona el proyecto.
   3. Haz clic en Grant access.
   4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu dirección de correo electrónico.
   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.
6. Instala Google Cloud CLI.

7. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

   gcloud init

   Nota: Si ya instalaste la CLI de gcloud, asegúrate de que tienes la versión más reciente mediante la ejecución de gcloud components update.

8. 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

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

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

    Habilita las API

11. Asegúrate de tener los siguientes roles en el proyecto: Cloud Speech Administrator

    Verifica los roles

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.

       Ir a IAM
    2. Selecciona el proyecto.

    3. En la columna Principal, busca la fila que tiene tu dirección de correo electrónico.

       Si tu dirección de correo electrónico no está en esa columna, no tienes ningún rol.

    4. En la columna Función de la fila con la dirección de correo electrónico, verifica si la lista de roles incluye los roles necesarios.

    Otorga los roles

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.

       Ir a IAM
    2. Selecciona el proyecto.
    3. Haz clic en Grant access.
    4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu dirección de correo electrónico.
    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.
12. Instala Google Cloud CLI.

13. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud init

    Nota: Si ya instalaste la CLI de gcloud, asegúrate de que tienes la versión más reciente mediante la ejecución de gcloud components update.

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">

14. Crea credenciales de autenticación locales para tu Cuenta de Google:

    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:

Nota: En las muestras de la documentación, se ilustran repetidas veces cómo crear reconocedores. Sin embargo, debes crearlos con poca frecuencia y reutilizarlos seguido.

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

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

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

Ir a Administrar recursos

En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.

En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

gcloud

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

Borra un proyecto de Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

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