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Speech-to-Text API:Qwik Start

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Speech-to-Text API:Qwik Start

Lab 30 分钟 universal_currency_alt 1 积分 show_chart 入门级
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GSP119

Google Cloud 自修研究室標誌

總覽

Speech-to-Text API 可將 Google 語音辨識技術輕鬆整合至開發人員應用程式,並將收到的音訊轉錄成文字。

課程內容

在本實驗室中,您將瞭解如何執行下列工作:

  • 建立 API 金鑰
  • 建立 Speech-to-Text API 要求
  • 呼叫 Speech-to-Text API

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時,而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時,讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動,而不是在模擬或示範環境。為達此目的,我們會提供新的暫時憑證,讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動,請先確認:

  • 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意:請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成研究室活動了!別忘了,活動一開始將無法暫停。
注意:如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案,請勿用於本研究室,以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用,畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板會顯示下列項目:

    • 「Open Google Console」(開啟 Google 控制台) 按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
    • 完成這個研究室所需的其他資訊 (如有)
  2. 按一下「Open Google Console」(開啟 Google 控制台)。接著,研究室會啟動相關資源並開啟另一個分頁,當中會顯示「Sign in」(登入) 頁面。

    提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意事項:如果頁面中顯示了「Choose an account」(選擇帳戶) 對話方塊,請按一下「Use Another Account」(使用其他帳戶)
  3. 如有必要,請複製「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板中的使用者名稱,然後貼到「Sign in」(登入) 對話方塊。按一下「Next」(下一步)

  4. 複製「Lab Details」(研究室詳細資料) 面板中的密碼,然後貼到「Welcome」(歡迎使用) 對話方塊。按一下「Next」(下一步)

    重要注意事項:請務必使用左側面板中的憑證,而非 Google Cloud 技能重點加強的憑證。 注意事項:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個研究室,可能會產生額外費用。
  5. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Cloud 控制台稍後會在這個分頁中開啟。

注意事項:按一下畫面左上方的導覽選單,即可在選單中查看 Google Cloud 產品與服務的清單。「導覽選單」圖示

工作 1:建立 API 金鑰

您將使用 curl 傳送要求至 Speech-to-Text API,因此必須產生 API 金鑰以傳送要求網址。

  1. 如要建立 API 金鑰,請依序點選「導覽選單」>「API 和服務」>「憑證」

  2. 接著點按「建立憑證」

  3. 在下拉式選單中,選取「API 金鑰」

  4. 複製剛才產生的金鑰,然後點按「關閉」

點選「Check my progress」確認目標已達成。

建立 API 金鑰

您現在已擁有 API 金鑰,儲存為環境變數後,就不需要為每個要求插入 API 金鑰值。

為了進行後續步驟,請使用 SSH 連線至為您佈建的執行個體。

  1. 在「導覽選單」中選取「Compute Engine」。您應該會在「VM 執行個體」視窗中看見 linux-instance

  2. 點按 linux-instance 旁的「SSH」按鈕。系統會將您帶往互動式殼層。

  3. 在指令列中輸入下列內容,並將 <YOUR_API_KEY> 換成先前產生並複製的 API 金鑰:

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

實驗室接下來的操作,都會在這個 SSH 工作階段中執行。

工作 2:建立 Speech-to-Text API 要求

注意:您將使用預先錄好的檔案,該檔案可從 Cloud Storage 取得:gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac請先聆聽音訊檔案,再傳送至 Speech-to-Text API
  1. 在 SSH 指令列中建立 request.json。您將使用下列指令建立要求並傳送至 Speech-to-Text API:
touch request.json
  1. 開啟 request.json
nano request.json 注意: 您可以使用偏好的指令列編輯器 (nanovimemacs) 或 gcloud。本實驗室將提供 nano 的操作說明。
  1. 使用原始音訊檔案範本的 uri 值,將下列指令新增至 request.json 檔案:
{ "config": { "encoding":"FLAC", "languageCode": "en-US" }, "audio": { "uri":"gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac" } }
  1. 按下 control + x 再按 y 即可儲存檔案,接著按下 Enter 來關閉 request.json 檔案。

要求主體包含 configaudio 物件。

config 指示 Speech-to-Text 如何處理要求,encoding 參數說明檔案傳送至 API 時使用的音訊編碼類型,FLAC 則是 .raw 檔案的編碼類型。請參閱 RecognitionConfig 指南,進一步瞭解編碼類型。

您也可以新增其他參數至 config 物件,但 encoding 是唯一必填項目。

透過 audio 物件,您可以將 Cloud Storage 中音訊檔案的 URI 傳送至 API。

點選「Check my progress」確認目標已達成。

建立 Speech-to-Text API 要求

現在,您可以呼叫 Speech-to-Text API 了!

工作 3:呼叫 Speech-to-Text API

  1. 使用下列 curl 指令,傳送要求主體及 API 金鑰環境變數至 Speech-to-Text API。請在單一指令列中輸入所有指令:
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json \ "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize?key=${API_KEY}"

回應內容應如下所示:

{ "results": [ { "alternatives": [ { "transcript": "how old is the Brooklyn Bridge", "confidence": 0.98267895 } ] } ] }

transcript 值會傳回 Speech-to-Text API 轉錄音訊檔案的成果,confidence 值則表示 API 對正確轉錄音訊的信心程度。

您會注意到上方要求呼叫了 syncrecognize 方法。Speech-to-Text API 支援同步和非同步的語音轉文字作業。在這個例子中,您是將完整的音訊檔案傳送至 API,您也能使用 syncrecognize 方法,在使用者說話的同時將語音轉錄為文字。

您已建立 Speech-to-Text API 要求並呼叫 Speech-to-Text API。

  1. 執行下列指令,將回應內容儲存至 result.json 檔案:
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json \ "https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize?key=${API_KEY}" > result.json

點選「Check my progress」確認目標已達成。

呼叫 Speech-to-Text API

恭喜!

您已使用 Speech-to-Text API 取得輸入音訊檔案的轉錄稿。

後續行動/瞭解詳情

這個實驗室屬於 Qwik Start 實驗室系列,此系列旨在帶您一窺 Google Cloud 的眾多功能。歡迎在實驗室目錄中搜尋「Qwik Start」,看看接下來要參加哪個實驗室!

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使用手冊上次更新日期:2024 年 2 月 13 日

實驗室上次測試日期:2023 年 10 月 13 日

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