Можно ли выполнять два речевых потока в текст одновременно с одной учетной записи? - PullRequest
Новая
       101

Можно ли выполнять два речевых потока в текст одновременно с одной учетной записи?

0 голосов
/ 27 февраля 2020

Итак, вопрос к заголовку, я могу создать речь в текстовом потоке для одного пользователя, и он работает хорошо, но когда я пытаюсь подключить второго пользователя, он работает плохо для всех, иногда это работает хорошо для одного пользователя, поэтому вопрос могу ли я создать поток sppech-to-text для двух или более пользователей одновременно с одним GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, или каждому пользователю нужно запустить свой собственный проект?

1 Ответ

2 голосов
/ 28 февраля 2020

Вы должны иметь возможность создавать несколько потоков потокового , используя один и тот же клиент StreamingRecognize(), который можно использовать для параллельной отправки запросов. Вы можете посмотреть сообщения , и , Github, где обсуждается эта тема c.

Я предлагаю вам попробовать этот вариант и проверить, можете ли вы выполнять эти потоковые вызовы, создав 2 различных объекта или клиента, таких как: 

client = speech.SpeechClient()

responses = client.streaming_recognize()
responses2 = client.streaming_recognize()

С другой стороны, если вы хотите для распознавания звука в пакетном режиме рекомендуется использовать синхронный или асинхронный метод.

Обновление. Добавление примера с несколькими потоками в python

import io
import os
import copy

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types

import threading

# Instantiates a client
# The name of the audio file to transcribe
file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'resources',
    <Audio_File_Name>)

#Using same client
client = speech.SpeechClient()

def streaming(thread):

    #Using different clients
    #client = speech.SpeechClient()


    with io.open(file_name, 'rb') as audio_file:

        content = audio_file.read()
        content2 = copy.deepcopy(content) 

        # In practice, stream should be a generator yielding chunks of audio data.
        stream = [content]
        requests = (types.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk)
                                       for chunk in stream)

    config = types.RecognitionConfig(
        encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code='en-US',
        max_alternatives=1,
        enable_automatic_punctuation=True,
        model='video',
        enable_word_time_offsets=True)


    streaming_config = types.StreamingRecognitionConfig(
            config=config,
            interim_results=True)

    # Detects speech in the audio file
    responses = client.streaming_recognize(streaming_config, requests)
    for response in responses:
        for result in response.results:
            print('{}: Transcript: {}'.format(thread, result.alternatives[0].transcript))
            #print('isFinal: {}'.format(result.is_final))

thread1 = threading.Thread(name="thread1", target=streaming, args=('1',))
thread1.start()
thread2 = threading.Thread(name="thread2", target=streaming, args=('2',))
thread2.start()

print(threading.enumerate())
thread1.join()
thread2.join()
exit(0)
...