Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Menyiapkan project pengenalan ucapan

Speech-to-Text di Google Distributed Cloud (GDC) dengan air gap memungkinkan Anda mentranskripsikan file audio menjadi teks dalam aplikasi Anda. Setelah membuat project dan meminta peran developer, aktifkan Speech-to-Text API di konsol GDC untuk melihat status layanan dan endpoint. Kemudian, Anda dapat menginstal library klien Python, menentukan variabel lingkungan, dan menggunakan gdcloud CLI untuk mengonfigurasi akun layanan dan mengautentikasi permintaan. Jika Anda baru menggunakan Vertex AI, lihat Mempelajari fitur pengenalan ucapan.

Membuat project

Membuat project pengenalan ucapan dalam hierarki resource Distributed Cloud akan mengatur resource Speech-to-Text Anda, yang mencakup kolaborator, API yang diaktifkan, alat pemantauan, informasi penagihan, kredensial autentikasi, dan kontrol akses.

Untuk membuat project, lihat Menyiapkan project untuk Vertex AI. Anda memerlukan project ID saat melakukan panggilan API.

Meminta izin developer

Anda harus memiliki peran AI Speech Developer di project Anda untuk mengakses fitur pengenalan ucapan dan membuat token API untuk autentikasi dan otorisasi permintaan.

Minta Admin Project IAM Anda untuk memberikan peran AI Speech Developer (ai-speech-developer) kepada akun pengguna atau layanan Anda dalam namespace project Anda. Untuk mengetahui informasi tentang peran ini, lihat Menyiapkan izin IAM.

Mengaktifkan Speech-to-Text API

Anda harus mengaktifkan API terlatih Speech-to-Text untuk project Anda. Jika diaktifkan, Anda dapat melihat status layanan dan endpoint untuk API terlatih Speech-to-Text.

Menginstal library klien

Library klien tersedia untuk bahasa pemrograman Python. Sebaiknya gunakan library klien ini untuk melakukan panggilan ke Speech-to-Text API karena library tersebut memudahkan akses ke API.

CATATAN: Gunakan venv untuk mengisolasi lingkungan python

Instal library ini dalam lingkungan virtual menggunakan venv. Alat ini memfasilitasi pembuatan lingkungan Python yang terisolasi, yang masing-masing dapat menghosting versi paket Python yang berbeda. Isolasi ini mencegah dependensi project bertentangan dengan dependensi project lain atau penginstalan di seluruh sistem. Selain itu, penggunaan venv memungkinkan penginstalan library tanpa memerlukan izin tingkat sistem.

Instal library klien Speech-to-Text dan ikuti langkah-langkah berikut untuk memastikan Anda memiliki versi yang benar:

Periksa apakah library klien Speech-to-Text telah diinstal dan dapatkan nomor versinya:
```
pip freeze | grep speech
```
Jika library klien sudah diinstal, Anda akan mendapatkan output yang mirip dengan contoh berikut:
```
google-cloud-speech==2.15.0
```
Nomor versi yang Anda peroleh harus cocok dengan library klien di endpoint berikut:
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
Ganti GDC_URL dengan URL organisasi Anda di GDC.
Jika nomor versi tidak cocok, uninstal library klien:
```
pip uninstall google-cloud-speech
```
Jika Anda meng-uninstal library klien Speech-to-Text, Anda harus menginstalnya ulang dengan menentukan nama file yang sesuai dengan sistem operasi Anda.

Menetapkan variabel lingkungan Anda

Setelah menginstal library klien Speech-to-Text, Anda dapat berinteraksi dengan API dari skrip Python.

Jika Anda menyiapkan akun layanan dalam project untuk melakukan panggilan API yang diotorisasi secara terprogram, Anda dapat menentukan variabel lingkungan dalam skrip Python untuk mengakses nilai seperti kunci akun layanan saat dijalankan.

Ikuti langkah-langkah berikut untuk menetapkan variabel lingkungan yang diperlukan pada skrip Python:

Buat notebook JupyterLab untuk berinteraksi dengan API terlatih Speech-to-Text.
Buat skrip Python di notebook JupyterLab.
Tambahkan kode berikut ke skrip Python:
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Ganti APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME dengan nama file JSON yang berisi kunci akun layanan yang Anda buat dalam project, seperti my-service-key.json.
Simpan skrip Python dengan nama, seperti speech.py.
Jalankan skrip Python untuk menetapkan variabel lingkungan:
```
python SCRIPT_NAME
```
Ganti SCRIPT_NAME dengan nama yang Anda berikan ke skrip Python, seperti speech.py.

Menyiapkan autentikasi

Sebelum dapat mulai menggunakan Speech-to-Text API, Anda harus mengautentikasi kredensial klien dan meminta akses akun ke resource project Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengautentikasi permintaan API.