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Analyze Speech and Language with Google APIs

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• Cloud Natural Language API: Qwik Start
• Speech-to-Text API: Qwik Start ⬅️ 오늘의 Lab!
• Entity and Sentiment Analysis with the Natural Language API
• Analyze Speech and Language with Google APIs: Challenge Lab

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🌠Speech-to-Text API: Qwik Start

개요

Speech-to-Text API를 사용하면 Google 음성 인식 기술을 개발자 애플리케이션에 간편하게 통합이 가능하다. Speech-to-Text API를 호출해보자!

실습과정

(1) API 키 생성

1) APIs & Service > Credentials > API key 선택

2) API restrictions 선택

➡️ Cloud Speech-to-Text API 선택

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(2) 인스턴스의 SSH 접속

1) Compute Engine > VM instances > linux-instance 의 SSH 클릭

2) API_KEY를 환경 변수로 등록

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(3) Speech-to-Text API 요청 만들기

참고

Cloud Storage에서 제공된 파일을 사용하여 진행!
🔗 gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac

1) request.json 파일 생성

touch request.json

2) request.json 파일 열기

➡️ 이번 실습에서는 nano를 활용하였다!

nano request.json

3) 요청을 보낼 내용 작성

{
  "config": {
      "encoding":"FLAC",
      "languageCode": "en-US"
  },
  "audio": {
      "uri":"gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac"
  }
}

nano를 사용하여 파일 내용 수정 및 저장 방법 🍌

1) Ctrl + x -> y 를 눌러 저장
2) Enter 키를 눌러 request.json 파일 닫기!

내용 분석

• config: 요청을 처리하는 방법을 Speech-to-Text API에 알려준다.
• encoding: API로 파일이 전송되는 동안 개발자가 사용하는 오디오 인코딩 유형을 API에 알려준다. (config 객체의 필수 파라미터!)

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(4) Speech-to-Text API 호출

1) API 호출하기

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json \
"https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize?key=${API_KEY}"

내용 분석

• trasnscript: API가 오디오 파일을 변환하여 작성한 텍스트 스크립트
• confidence: API가 오디오 파일로 스크립트를 얼마나 정확하게 작성했는 지 나타내는 수치

2) 응답 결과를 result.json 파일에 저장

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