Reconhecedores

O Speech-to-Text V2 é compatível com um recurso do Google Cloud chamado reconhecedores. Os reconhecedores representam a configuração de reconhecimento armazenada e reutilizável. Você pode usá-los para agrupar logicamente as transcrições ou o tráfego do seu aplicativo.

Antes de começar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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.

      Acessar o IAM
   2. Selecionar um projeto.
   3. Clique em CONCEDER ACESSO.

   4. No campo Novos principais, insira seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

   5. Na lista Selecionar um papel, escolha um.
   6. Para conceder outros papéis, clique em Adicionar outro papel e adicione cada papel adicional.
   7. Clique em Salvar.
   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.

          Acessar o IAM
       2. Selecionar um projeto.
       3. Clique em CONCEDER ACESSO.

       4. No campo Novos principais, insira seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

       5. Na lista Selecionar um papel, escolha um.
       6. Para conceder outros papéis, clique em Adicionar outro papel e adicione cada papel adicional.
       7. Clique em Salvar.
       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.

       As bibliotecas de cliente podem usar o Application Default Credentials para autenticar facilmente com as APIs do Google e enviar solicitações para essas APIs. Com esse serviço, é possível testar seu aplicativo localmente e implantá-lo sem alterar o código subjacente. Para mais informações, consulte Autenticar para usar bibliotecas de cliente.

       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.

       Verifique também se você instalou a biblioteca de cliente.

       Entender os reconhecedores

       Os reconhecedores são configurações de reconhecimento configuráveis e reutilizáveis. A criação de reconhecedores com a configuração de reconhecimento usada com frequência ajuda a simplificar e reduzir o tamanho das solicitações de reconhecimento.

       O elemento principal de um reconhecedor é a configuração padrão. Essa é a configuração de cada solicitação de reconhecimento que este reconhecedor realiza. É possível substituir esse padrão por solicitação. Mantenha a configuração padrão para os recursos necessários em solicitações de um determinado reconhecedor e modifique recursos específicos para solicitações específicas.

       Reutilize os detectores sempre que possível. A criação de um para cada solicitação aumenta drasticamente a latência do seu aplicativo e consome suas cotas de recursos. Crie-os com pouca frequência durante a integração e configuração e reutilize-os para solicitações de reconhecimento.

       Criar reconhecedores

       Este é um exemplo de criação de um reconhecedor que pode ser usado para enviar solicitações de reconhecimento:

       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
       
       

       Usar um reconhecedor para enviar solicitações

       Veja um exemplo de envio de várias solicitações de reconhecimento usando o mesmo reconhecedor:

       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
       
       

       Ativar recursos em um reconhecedor

       Os reconhecedores podem ser usados para ativar vários recursos de reconhecimento, como pontuação automática ou filtragem de linguagem obscena.

       Veja um exemplo de como ativar a pontuação automática em um reconhecedor, que a ativa na solicitação de reconhecimento usando este reconhecedor:

       Observação: as amostras de toda a documentação ilustram repetidamente a criação de reconhecedores. No entanto, é preciso criá-los com pouca frequência e reutilizá-los com frequência.

       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}")
       

       Modificar recursos do reconhecedor em solicitações de reconhecimento

       Veja um exemplo de como ativar vários recursos em um reconhecedor, mas desativar a pontuação automática para essa solicitação de reconhecimento:

       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
       
       

       Enviar solicitações sem reconhecedores

       Os reconhecedores são opcionais em solicitações de reconhecimento. Para fazer uma solicitação sem um reconhecedor, basta usar o ID do recurso reconhecedor _ no local em que você está fazendo uma solicitação. Veja um exemplo:

       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
       
       

       Limpar

       Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

       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

       Console

       Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

       • Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
       • Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

       Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

       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

       Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

       • Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
       • Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

       Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

       Delete a Google Cloud project:

       gcloud projects delete PROJECT_ID

       A seguir

       • Pratique a transcrição de arquivos de áudio curtos.
       • Saiba como transcrever streaming de áudio.
       • Saiba como transcrever arquivos de áudio longos.
       • Para dicas sobre como conseguir o melhor desempenho e precisão, entre outras, consulte a documentação sobre práticas recomendadas.