SpeechToTextLoader는 Google Cloud Speech-to-Text API를 사용하여 오디오 파일을 전사하고 전사된 텍스트를 문서로 로드할 수 있게 해줍니다. 이를 사용하려면 google-cloud-speech python 패키지가 설치되어 있어야 하며, Speech-to-Text API가 활성화된 Google Cloud 프로젝트가 있어야 합니다.

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설치 및 설정

먼저 google-cloud-speech python 패키지를 설치해야 합니다. 자세한 정보는 Speech-to-Text client libraries 페이지에서 확인할 수 있습니다. Google Cloud 문서의 quickstart guide를 따라 프로젝트를 생성하고 API를 활성화하세요. 
pip install -qU langchain-google-community[speech]

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예제

SpeechToTextLoader는 project_id와 file_path 인자를 포함해야 합니다. 오디오 파일은 Google Cloud Storage URI(gs://...) 또는 로컬 파일 경로로 지정할 수 있습니다. loader는 동기 요청만 지원하며, 오디오 파일당 60초 또는 10MB 제한이 있습니다. 
from langchain_google_community import SpeechToTextLoader

project_id = "<PROJECT_ID>"
file_path = "gs://cloud-samples-data/speech/audio.flac"
# or a local file path: file_path = "./audio.wav"

loader = SpeechToTextLoader(project_id=project_id, file_path=file_path)

docs = loader.load()
참고: loader.load() 호출은 전사가 완료될 때까지 차단됩니다. 전사된 텍스트는 page_content에서 확인할 수 있습니다: 
docs[0].page_content

"How old is the Brooklyn Bridge?"
metadata에는 추가 메타 정보가 포함된 전체 JSON 응답이 들어 있습니다: 
docs[0].metadata

{
  'language_code': 'en-US',
  'result_end_offset': datetime.timedelta(seconds=1)
}

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Recognition Config

config 인자를 지정하여 다른 음성 인식 모델을 사용하고 특정 기능을 활성화할 수 있습니다. 사용자 정의 구성을 설정하는 방법에 대한 정보는 Speech-to-Text recognizers documentation과 RecognizeRequest API 레퍼런스를 참조하세요. config를 지정하지 않으면 다음 옵션이 자동으로 선택됩니다: 
from google.cloud.speech_v2 import (
    AutoDetectDecodingConfig,
    RecognitionConfig,
    RecognitionFeatures,
)
from langchain_google_community import SpeechToTextLoader

project_id = "<PROJECT_ID>"
location = "global"
recognizer_id = "<RECOGNIZER_ID>"
file_path = "./audio.wav"

config = RecognitionConfig(
    auto_decoding_config=AutoDetectDecodingConfig(),
    language_codes=["en-US"],
    model="long",
    features=RecognitionFeatures(
        enable_automatic_punctuation=False,
        profanity_filter=True,
        enable_spoken_punctuation=True,
        enable_spoken_emojis=True,
    ),
)

loader = SpeechToTextLoader(
    project_id=project_id,
    location=location,
    recognizer_id=recognizer_id,
    file_path=file_path,
    config=config,
)
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