[ Google Cloud: STT ] 인식률을 개선해보자 2/3

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2019/01/31 - [Platform/Google Cloud] - [ Google Cloud: STT ] 인식률을 개선해보자 1/3

앞서 소개한 인식률 개선 방법들 중에서 제일 마지막인 4번 Data Logging에 대한 방법을 작성해보자.

Data Logging에 대한 설명은 첫번째 게시글에 작성하였으니 해당 게시글을 참고하자!

Data logging을 사용하도록 설정하면 Google STT 요청시 데이터를 수집하고 Google은 이 데이터를 사용하여 음성 오디오 인식에 사용되는 머신러닝 모델을 학습합니다.

1. 데이터 로깅 사용 설정 약관 살펴보기

아무래도 개인의 목소리와 개인의 녹음 내용을 다 가져가기 때문에 법적인 부분을 동의해야 해당 기능을 사용할 수 있는 것 같다.

정리하는 것 보다 홈페이지 설명이 더 정확하니 약관 홈페이지를 참조하도록 하자.

2. 데이터 로깅 사용 설정 및 설정 해제

언제든지 프로젝트의 데이터 로깅을 사용 및 사용 중지할 수 있으나 프로젝트의 Data logging을 사용 중지할 경우 데이터 관리가 어떻게 되는지는 아래의 사용 설정 약관을 참고하세요!

가. 사용 설정

1) Google Cloud Platform Dashboard에서 Cloud Speech-to-Text 프로젝트 설정으로 이동합니다.

2) 탐색에서 APIs & Service -> Dashboard ( API 및 서비스 -> 대시보드 )를 클릭하세요.

3) 프로젝트에 사용 설정된 API 목록에서 Cloud Speech API를 선택합니다.

4) Data logging( 데이터 로깅 ) 탭을 클릭합니다.

5) Enable Data logging ( 데이터 로깅 사용 설정 )을 클릭합니다.

나. 사용 중지 설정

1) Google Cloud Platform Dashboard에서 Cloud Speech-to-Text의 프로젝트 설정으로 이동합니다.

2) 탐색에서 APIs & Service -> Dashboard( API 및 서비스 -> 대시보드 )를 클릭하세요.

3) 프로젝트에 사용 설정된 API 목록에서 Cloud Speech API를 선택합니다.

4) Data logging( 데이터 로깅 ) 탭을 클릭합니다.

5) Disable Data logging( 데이터 로깅 사용 중지 )을 클릭합니다.

3. 고급 모델 사용 설정

개선된 모델을 사용하여 전달 받은 음성을 보다 정확하게 인식할 수 있으므로, 좀 더 정확하게 변환됩니다.

고급 인식 모델을 사용하려면 useEnhanced 필드를 true로 설정한 후 요청에 대한 RecofnitionConfig 매개변수에서 model 필드를 선택한 고급 모델로 설정합니다.

Speech-to-Text는 speech:recofnize, speech:longrunningrecognize, StreamingRecofnizeRequest 등 모든 음성 인식 함수의 고급 모델을 지원합니다.

영어로 설정된 페이지에는 Protocol, Java, Node.js, Python, Php 버전이 올라와 있고,

한국어로 설정된 페이지에는 Protocol, Python, Java 버전이 올라와 있습니다.

def transcribe_file_with_enhanced_model(path):
    """Transcribe the given audio file using an enhanced model."""
    client = speech.SpeechClient()
 
    with io.open(path, 'rb') as audio_file:
        content = audio_file.read()
 
    audio = speech.types.RecognitionAudio(content=content)
    config = speech.types.RecognitionConfig(
        encoding=speech.enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=8000,
        language_code='en-US',
        # Enhanced models are only available to projects that
        # opt in for audio data collection.
        use_enhanced=True,
        # A model must be specified to use enhanced model.
        model='phone_call')
 
    response = client.recognize(config, audio)
 
    for i, result in enumerate(response.results):
        alternative = result.alternatives[0]
        print('-' * 20)
        print('First alternative of result {}'.format(i))
        print('Transcript: {}'.format(alternative.transcript))

위의 노란색으로 된 부분이 추가 설정 부분입니다 :)

Caution: If you attempt to use an enhanced model but your Google Cloud Project does not have data logging enabled, Speech-to-Text API sends a 400 HTTP code response with the status INVALID_ARGUMENT. You must enable data logging to use the enhanced speech recognition models.

주의: 고급 모델을 사용할 때 Google Cloud 프로젝트에서 Data logging을 사용하도록 설정하지 않은 경우, Speech-to-Text API는 400상태와 함께 INVALID_ARGUMENT HTTP 코드 응답을 전송합니다. 고급 음성 인식 모델을 사용하려면 반드시 데이터 로깅 사용설정을 해야합니다.

#2019년01월31일

참조하면 좋은

- Google Cloud ( AI & Machine Learning Products ) Enabling data logging

- Google Cloud ( AI & Machine Learning Products ) Using enhanced models