Pengenal

Speech-to-Text V2 mendukung resource Google Cloud yang disebut recognizers (recognizer). Pengenal merepresentasikan konfigurasi pengenalan yang tersimpan dan dapat digunakan kembali. Anda dapat menggunakannya untuk mengelompokkan transkripsi atau traffic secara logis untuk aplikasi Anda.

Sebelum memulai

1. Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

2. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

3. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

4. Aktifkan API Speech-to-Text.

   Mengaktifkan API

5. Pastikan Anda memiliki peran berikut di project: Cloud Speech Administrator

   Memeriksa peran

   1. Di konsol Google Cloud, buka halaman IAM.

      Buka IAM
   2. Pilih project.

   3. Di kolom Akun utama, cari baris yang berisi alamat email Anda.

      Jika alamat email Anda tidak ada di kolom tersebut, berarti Anda tidak memiliki peran apa pun.

   4. Di kolom Peran untuk baris yang berisi alamat email Anda, periksa apakah daftar peran menyertakan peran yang diperlukan.

   Memberikan peran

   1. Di konsol Google Cloud, buka halaman IAM.

      Buka IAM
   2. Pilih project.
   3. Klik Berikan akses.
   4. Di kolom Akun utama baru, masukkan alamat email Anda.
   5. Di daftar Pilih peran, pilih peran.
   6. Untuk memberikan peran tambahan, klik Tambahkan peran lain, lalu tambahkan setiap peran tambahan.
   7. Klik Simpan.
6. Menginstal Google Cloud CLI.

7. Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

   gcloud init

   Catatan: Jika Anda telah menginstal gcloud CLI sebelumnya, pastikan Anda memiliki versi baru dengan menjalankan gcloud components update.

8. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

9. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

10. Aktifkan API Speech-to-Text.

    Mengaktifkan API

11. Pastikan Anda memiliki peran berikut di project: Cloud Speech Administrator

    Memeriksa peran

    1. Di konsol Google Cloud, buka halaman IAM.

       Buka IAM
    2. Pilih project.

    3. Di kolom Akun utama, cari baris yang berisi alamat email Anda.

       Jika alamat email Anda tidak ada di kolom tersebut, berarti Anda tidak memiliki peran apa pun.

    4. Di kolom Peran untuk baris yang berisi alamat email Anda, periksa apakah daftar peran menyertakan peran yang diperlukan.

    Memberikan peran

    1. Di konsol Google Cloud, buka halaman IAM.

       Buka IAM
    2. Pilih project.
    3. Klik Berikan akses.
    4. Di kolom Akun utama baru, masukkan alamat email Anda.
    5. Di daftar Pilih peran, pilih peran.
    6. Untuk memberikan peran tambahan, klik Tambahkan peran lain, lalu tambahkan setiap peran tambahan.
    7. Klik Simpan.
12. Menginstal Google Cloud CLI.

13. Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

    gcloud init

    Catatan: Jika Anda telah menginstal gcloud CLI sebelumnya, pastikan Anda memiliki versi baru dengan menjalankan gcloud components update.

Library klien dapat menggunakan Kredensial Default Aplikasi untuk dengan mudah melakukan autentikasi dengan Google API dan mengirim permintaan ke API tersebut. Dengan Kredensial Default Aplikasi, Anda dapat menguji aplikasi secara lokal dan men-deploy aplikasi tanpa mengubah kode yang mendasarinya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Autentikasi untuk menggunakan library klien.

14. Buat kredensial autentikasi lokal untuk Akun Google Anda:

    gcloud auth application-default login

Pastikan juga Anda telah menginstal library klien.

Memahami pengenal

Pengenal adalah konfigurasi pengenalan yang dapat dikonfigurasi dan dapat digunakan kembali. Membuat pengenal dengan konfigurasi pengenalan yang sering digunakan akan membantu menyederhanakan dan mengurangi ukuran permintaan pengenalan.

Elemen inti pengenal adalah konfigurasi default-nya. Ini adalah konfigurasi untuk setiap permintaan pengenalan yang dilakukan pengenal ini. Anda dapat mengganti nilai default ini per permintaan. Pertahankan konfigurasi default untuk fitur yang Anda perlukan di seluruh permintaan untuk pengenal tertentu, sekaligus ganti fitur spesifik untuk permintaan tertentu.

Gunakan kembali pengenal sesering mungkin. Membuat satu pengenal untuk setiap permintaan akan meningkatkan latensi aplikasi secara drastis dan menghabiskan kuota resource Anda. Buat pengenal sesekali saja selama integrasi dan penyiapan, lalu gunakan kembali untuk permintaan pengenalan.

Membuat pengenal

Berikut adalah contoh cara membuat pengenal yang dapat digunakan untuk mengirim permintaan pengenalan:

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

Menggunakan pengenal yang ada untuk mengirim permintaan

Berikut adalah contoh cara mengirim beberapa permintaan pengenalan menggunakan pengenal yang sama:

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

Mengaktifkan fitur di pengenal

Pengenal dapat digunakan untuk mengaktifkan berbagai fitur dalam pengenalan, seperti tanda baca otomatis atau pemfilteran kata-kata tidak sopan.

Berikut adalah contoh cara mengaktifkan tanda baca otomatis dalam sebuah pengenal yang mengaktifkan tanda baca otomatis dalam permintaan pengenalan menggunakan pengenal ini:

Catatan: Contoh di seluruh dokumentasi ini terus-menerus menggambarkan pembuatan pengenal. Namun, sebaiknya Anda hanya membuatnya sesekali saja dan menggunakannya berulang kali.

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

Mengganti fitur pengenal dalam permintaan pengenalan

Berikut adalah contoh cara mengaktifkan beberapa fitur dalam sebuah pengenal, tetapi menonaktifkan tanda baca otomatis untuk permintaan pengenalan ini:

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

Mengirim permintaan tanpa pengenal

Pengenal dalam permintaan pengenalan bersifat opsional. Untuk membuat permintaan tanpa pengenal, cukup gunakan ID resource pengenal _ di lokasi Anda membuat permintaan. Berikut ini contohnya:

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

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

1. Opsional: Cabut kredensial autentikasi yang Anda buat, dan hapus file kredensial lokal.

   gcloud auth application-default revoke

2. Opsional: Cabut kredensial dari gcloud CLI.

   gcloud auth revoke

Konsol

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, menggunakan kembali project dapat membantu agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

Di konsol Google Cloud, buka halaman Manage resource.

Buka Manage resource

Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.

Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.

gcloud

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, menggunakan kembali project dapat membantu agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

Menghapus project Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Langkah selanjutnya

• Berlatihlah mentranskripsi file audio singkat.
• Pelajari cara mentranskripsikan audio streaming.
• Pelajari cara mentranskripsi file audio panjang.
• Untuk performa terbaik, akurasi, dan tips lainnya, lihat dokumentasi praktik terbaik.