ספריות הלקוח של Cloud Speech-to-Text

בדף הזה מוסבר איך להתחיל להשתמש בספריות הלקוח של Cloud עבור Cloud Speech-to-Text API. ספריות לקוח מאפשרות לגשת בקלות ל-Google Cloud APIs בשפה נתמכת. אמנם אפשר להשתמש ישירות ב-Google Cloud APIs על ידי יצירת בקשות גולמיות חדשות לשרת, אבל ספריות לקוח מפשטות את התהליך ומפחיתות באופן משמעותי את כמות הקוד שתצטרכו לכתוב.

מידע נוסף על ספריות הלקוח ב-Cloud ועל ספריות הלקוח הישנות של Google API זמין במאמר הסבר על ספריות לקוח.

התקנת ספריית הלקוח

C#

Install-Package Google.Cloud.Speech.V2

מידע נוסף מופיע במאמר הגדרת סביבת פיתוח בשפת C# ‎.

Go

go get cloud.google.com/go/speech/apiv2

מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סביבת פיתוח בשפת Go.

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.76.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-speech</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-speech:4.80.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-speech" % "4.80.0"

If you're using Visual Studio Code or IntelliJ, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סביבת פיתוח בשפת Java.

Node.js

npm install @google-cloud/speech

מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סביבת פיתוח ב-Node.js.

PHP

composer require google/cloud/speech

מידע נוסף זמין במאמר שימוש ב-PHP ב-Google Cloud.

Python

pip install --upgrade google-cloud-speech

מידע נוסף מופיע במאמר הגדרת סביבת פיתוח בשפת Python.

Ruby

gem install google-cloud-speech

מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סביבת פיתוח בשפת Ruby.

מגדירים אימות

כדי לאמת קריאות לממשקי ה-API של Google Cloud , ספריות הלקוח תומכות ב-Application Default Credentials ‏ (ADC). בספריות מתבצע חיפוש של פרטי כניסה בקבוצה של מיקומים מוגדרים, והמערכת משתמשת בפרטי הכניסה האלה כדי לאמת בקשות ל-API. בעזרת ADC, פרטי הכניסה לאפליקציה יכולים להיות זמינים בסביבות שונות, כמו בפיתוח מקומי או בייצור, בלי שיהיה צריך לשנות את קוד האפליקציה.

בסביבות ייצור, אופן ההגדרה של ADC תלוי בשירות ובהקשר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרה של Application Default Credentials.

בסביבת פיתוח מקומית, אפשר להגדיר את ADC עם פרטי הכניסה שמשויכים לחשבון Google שלכם:

  1. Install the Google Cloud CLI. After installation, initialize the Google Cloud CLI by running the following command: 

    gcloud init

    If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  2. 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.

    If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

    מסך הכניסה יופיע. אחרי שנכנסים, פרטי הכניסה נשמרים בקובץ פרטי הכניסה המקומי שמשמש את ADC.

שימוש בספריית הלקוח

בדוגמה הבאה מוצג אופן השימוש בספריית הלקוח.

Java

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.speech.v2.AutoDetectDecodingConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.CreateRecognizerRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.OperationMetadata;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognitionConfig;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeRequest;
import com.google.cloud.speech.v2.RecognizeResponse;
import com.google.cloud.speech.v2.Recognizer;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechClient;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionAlternative;
import com.google.cloud.speech.v2.SpeechRecognitionResult;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class QuickstartSampleV2 {

  public static void main(String[] args) throws IOException, ExecutionException,
      InterruptedException {
    String projectId = "my-project-id";
    String filePath = "path/to/audioFile.raw";
    String recognizerId = "my-recognizer-id";
    quickstartSampleV2(projectId, filePath, recognizerId);
  }

  public static void quickstartSampleV2(String projectId, String filePath, String recognizerId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (SpeechClient speechClient = SpeechClient.create()) {
      Path path = Paths.get(filePath);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString audioBytes = ByteString.copyFrom(data);

      String parent = String.format("projects/%s/locations/global", projectId);

      // First, create a recognizer
      Recognizer recognizer = Recognizer.newBuilder()
          .setModel("latest_long")
          .addLanguageCodes("en-US")
          .build();

      CreateRecognizerRequest createRecognizerRequest = CreateRecognizerRequest.newBuilder()
          .setParent(parent)
          .setRecognizerId(recognizerId)
          .setRecognizer(recognizer)
          .build();

      OperationFuture<Recognizer, OperationMetadata> operationFuture =
          speechClient.createRecognizerAsync(createRecognizerRequest);
      recognizer = operationFuture.get();

      // Next, create the transcription request
      RecognitionConfig recognitionConfig = RecognitionConfig.newBuilder()
          .setAutoDecodingConfig(AutoDetectDecodingConfig.newBuilder().build())
          .build();

      RecognizeRequest request = RecognizeRequest.newBuilder()
          .setConfig(recognitionConfig)
          .setRecognizer(recognizer.getName())
          .setContent(audioBytes)
          .build();

      RecognizeResponse response = speechClient.recognize(request);
      List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList();

      for (SpeechRecognitionResult result : results) {
        // There can be several alternative transcripts for a given chunk of speech. Just use the
        // first (most likely) one here.
        if (result.getAlternativesCount() > 0) {
          SpeechRecognitionAlternative alternative = result.getAlternativesList().get(0);
          System.out.printf("Transcription: %s%n", alternative.getTranscript());
        }
      }
    }
  }
}

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

מקורות מידע נוספים

C#

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של C#:

Go

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של Go:

Java

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של Java:

Node.js

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של Node.js:

PHP

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של PHP:

Python

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של Python:

Ruby

ברשימה הבאה מופיעים קישורים למקורות מידע נוספים שקשורים לספריית הלקוח של Ruby: