Strumenti di riconoscimento

Speech-to-Text V2 supporta una risorsa Google Cloud denominata recognizers. I riconoscimenti rappresentano configurazioni di riconoscimento archiviate e riutilizzabili. Puoi usarle per raggruppare logicamente trascrizioni o traffico per la tua applicazione.

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

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Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

Abilita le API Speech-to-Text.

Abilita le API

Make sure that you have the following role or roles on the project: Cloud Speech Administrator

Check for the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
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.
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

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Vai a IAM
Seleziona il progetto.
Fai clic su Concedi l'accesso.
Nel campo Nuove entità, inserisci l'identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungiamo ogni altro ruolo.
Fai clic su Salva.
Install the Google Cloud CLI.
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.

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Make sure that you have the following role or roles on the project: Cloud Speech Administrator

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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.
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

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Vai a IAM
Seleziona il progetto.
Fai clic su Concedi l'accesso.
Nel campo Nuove entità, inserisci l'identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungiamo ogni altro ruolo.
Fai clic su Salva.
Install the Google Cloud CLI.
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.

Le librerie client possono utilizzare le credenziali predefinite dell'applicazione per autenticarsi facilmente con le API di Google e inviare richieste a queste API. Con Credenziali predefinite dell'applicazione, puoi testare l'applicazione in locale ed eseguirne il deployment senza modificare il codice sottostante. Per ulteriori informazioni, consulta <atrack-type="common generate" l10n-attrs-original-order="href,track-type,track-name" l10n-encrypted-href="WDE63JFVMK0YqIWBqG8nCycgwkRfOeEqRvzYs1N+2tJUEhcZvE5WLink-reference for AuthenticatehcZvE5WLink-reference for Authenticate

Create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```

Assicurati inoltre di aver installato la libreria client.

Informazioni sui riconoscimenti

I riconoscimenti sono configurazioni di riconoscimento configurabili e riutilizzabili. La creazione di riconoscimenti con la configurazione di riconoscimento utilizzata di frequente consente di semplificare e ridurre le dimensioni delle richieste di riconoscimento.

L'elemento principale di un riconoscimento è la sua configurazione predefinita. Questa è la configurazione per ogni richiesta di riconoscimento eseguita dal riconoscimento. Puoi eseguire l'override di questo valore predefinito per richiesta. Mantenere la configurazione predefinita per le funzionalità necessarie per tutte le richieste per un determinato riconoscimento, sostituendo al contempo funzionalità specifiche per richieste specifiche.

Riutilizza i riconoscimenti il più spesso possibile. La creazione di una richiesta per ogni richiesta aumenta drasticamente la latenza dell'applicazione e consuma le quote delle risorse. Non crearle di frequente durante l'integrazione e la configurazione, per poi riutilizzarle per le richieste di riconoscimento.

Crea riconoscimenti

Ecco un esempio di creazione di un riconoscimento che può essere utilizzato per inviare richieste di riconoscimento:

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

Utilizza un riconoscimento esistente per inviare richieste

Ecco un esempio di invio di più richieste di riconoscimento utilizzando lo stesso riconoscimento:

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

Attivare le funzionalità in un riconoscimento

I riconoscimenti possono essere utilizzati per attivare varie funzionalità per il riconoscimento, ad esempio punteggiatura automatica o filtri del linguaggio volgare.

Di seguito è riportato un esempio di attivazione della punteggiatura automatica in un riconoscimento, in cui viene attivata la punteggiatura automatica nella richiesta di riconoscimento tramite questo riconoscimento:

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

Override delle funzionalità di riconoscimento nelle richieste di riconoscimento

Di seguito è riportato un esempio di attivazione di più funzionalità in un riconoscimento, ma di disattivazione della punteggiatura automatica per questa richiesta di riconoscimento:

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

Invia richieste senza riconoscimenti

I riconoscimenti sono facoltativi nelle richieste di riconoscimento. Per effettuare una richiesta senza un riconoscimento, utilizza l'ID risorsa di riconoscimento _ nella località in cui stai effettuando la richiesta. Ecco un esempio:

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

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

Facoltativo: revoca le credenziali di autenticazione che hai creato ed elimina il file delle credenziali locale.
```
gcloud auth application-default revoke
```

Facoltativo: revoca le credenziali dallgcloud CLI.
```
gcloud auth revoke
```

Console

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

Vai a Gestisci risorse

Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.

Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

gcloud

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Elimina un progetto Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

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