Modules de reconnaissance

Speech-to-Text V2 accepte une ressource Google Cloud appelée les programmes de reconnaissance. Ces programmes de reconnaissance constituent la version stockée et réutilisable d'une configuration de reconnaissance. Vous pouvez les utiliser pour regrouper logiquement des transcriptions ou du trafic pour votre application.

Avant de commencer

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.

      Accéder à IAM
   2. Sélectionnez le projet.
   3. Cliquez sur Accorder l'accès.

   4. Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez votre identifiant utilisateur. Il s'agit généralement de l'adresse e-mail d'un compte Google.

   5. Dans la liste Sélectionner un rôle, sélectionnez un rôle.
   6. Pour attribuer des rôles supplémentaires, cliquez sur Ajouter un autre rôle et ajoutez chaque rôle supplémentaire.
   7. Cliquez sur Enregistrer.
   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.

          Accéder à IAM
       2. Sélectionnez le projet.
       3. Cliquez sur Accorder l'accès.

       4. Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez votre identifiant utilisateur. Il s'agit généralement de l'adresse e-mail d'un compte Google.

       5. Dans la liste Sélectionner un rôle, sélectionnez un rôle.
       6. Pour attribuer des rôles supplémentaires, cliquez sur Ajouter un autre rôle et ajoutez chaque rôle supplémentaire.
       7. Cliquez sur Enregistrer.
       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.

       Les bibliothèques clientes peuvent utiliser les identifiants par défaut de l'application pour s'authentifier facilement auprès des API Google et envoyer des requêtes à ces API. Ces identifiants vous permettent de tester votre application localement et de la déployer sans modifier le code sous-jacent. Pour plus d'informations, consultez la page Authentifiez-vous à l'aide des bibliothèques clientes.

       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.

       Vérifiez également que vous avez installé la bibliothèque cliente.

       Comprendre les programmes de reconnaissance

       Les programmes de reconnaissance sont des configurations de reconnaissance configurables et réutilisables. La création de programmes de reconnaissance basés sur une configuration de reconnaissance fréquemment utilisée permet de simplifier et de réduire la taille des requêtes de reconnaissance.

       Le principal élément d'un programme de reconnaissance est sa configuration par défaut. Il s'agit de la configuration appliquée pour chaque requête de reconnaissance qui va être traitée par ce programme de reconnaissance. Vous pouvez remplacer cette valeur par défaut à l'échelle de chaque requête. Conservez la configuration par défaut pour des fonctionnalités dont vous avez besoin pour plusieurs requêtes, pour un programme de reconnaissance donné, et remplacez-la pour des fonctionnalités spécifiques concernant des requêtes spécifiques.

       Réutilisez les programmes de reconnaissance le plus souvent possible. La création d'un nouveau programme de reconnaissance pour chaque requête augmente considérablement la latence de votre application et consomme vos quotas de ressources. Créez-les ponctuellement lors de l'intégration et de la configuration, puis réutilisez-les pour les requêtes de reconnaissance.

       Créer des programmes de reconnaissance

       Voici un exemple de création d'un programme de reconnaissance qui peut être utilisé pour envoyer des requêtes de reconnaissance :

       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
       
       

       Utiliser un programme de reconnaissance existant pour envoyer des requêtes

       Voici un exemple d'envoi de plusieurs requêtes de reconnaissance à l'aide d'un même programme de reconnaissance :

       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
       
       

       Activer des fonctionnalités dans un programme de reconnaissance

       Les programmes de reconnaissance peuvent être utilisés pour activer diverses fonctionnalités de reconnaissance, telles que la ponctuation automatique ou le filtrage du contenu grossier.

       Voici un exemple d'activation de la ponctuation automatique dans un programme de reconnaissance, qui va activer la ponctuation automatique dans la requête de reconnaissance grâce à ce programme de reconnaissance :

       Remarque : Les exemples parsemant la documentation illustrent régulièrement la création de programmes de reconnaissance. Gardez cependant en tête que vous ne devrez en créer que ponctuellement ; par contre, vous devrez les réutiliser souvent.

       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
       
       

       Remplacer des fonctionnalités de reconnaissance dans des requêtes de reconnaissance

       Voici un exemple d'activation de plusieurs fonctionnalités dans un programme de reconnaissance, qui désactive cependant la ponctuation automatique pour cette requête de reconnaissance :

       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
       
       

       Envoyer des requêtes sans programmes de reconnaissance

       Les outils de reconnaissance sont facultatifs dans les requêtes de reconnaissance. Pour effectuer une requête sans outil de reconnaissance, utilisez simplement l'ID de ressource de l'outil de reconnaissance _ à l'emplacement où vous effectuez la requête. Voici un exemple :

       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
       
       

       Effectuer un nettoyage

       Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page soient facturées sur votre compte Google Cloud, suivez les étapes ci-dessous :

       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

       Attention : La suppression d'un projet entraîne les effets décrits ci-dessous :

       • Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
       • Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

       Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

       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

       Attention : La suppression d'un projet entraîne les effets décrits ci-dessous :

       • Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
       • Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

       Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

       Delete a Google Cloud project:

       gcloud projects delete PROJECT_ID

       Étapes suivantes

       • Entraînez-vous à transcrire des fichiers audio courts.
       • Découvrez comment transcrire du contenu audio diffusé en streaming.
       • Découvrez comment transcrire des fichiers audio longs.
       • Pour obtenir des conseils, entre autres sur l'optimisation des performances et l'amélioration de la précision, consultez la documentation relative aux bonnes pratiques.