Загрузка файла WAV в облачное хранилище Google - «404 Запрошенная сущность не найдена» - PullRequest
Новая
       101

Загрузка файла WAV в облачное хранилище Google - «404 Запрошенная сущность не найдена»

1 голос
/ 10 июля 2019

Мой код ссылается на код, вставленный здесь на сайте Google: https://cloud.google.com/storage/docs/uploading-objects

Я пытаюсь создать программу на python, которая записывает монофонический звук с микрофона, создает из него WAV-файл и затем загружает его в GCS, где он затем анализируется. Часть, в которой я застрял - это загрузка в GC. Я не знаю, что заменить, поскольку я даже не знаю, как найти этот путь к файлу. Однако я знаю, как называется mybucket. Это "gcspeechstorage" (я сделал это). Кроме того, блок кода, который загружает файл в корзину, очень расплывчат для меня, и теперь я понимаю, что шаблонный код Google не работает для меня. Я получаю "google.api_core.exceptions.NotFound: 404 requested entity was not found" ошибку.

Если есть какой-то способ обойти это, я могу загрузить клип продолжительностью более 1 минуты и проанализировать его, что было бы здорово. Мой НЛТК работает нормально.

Я определил gcs_uri равным os.path.join('gs://<gcspeechstorage>/<file_path_inside_bucket>'), но я знаю, что это только частично завершено. Я не знаю, как завершить этот второй аргумент. Я даже не уверен, что код в правильном порядке, если честно. 

import pyaudio
import wave
import pprint
import argparse
import datetime
import io
import json
import os
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from google.cloud import storage
import sys
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = 10
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

print("* recording")

frames = []

for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("* done recording")

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()

os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'C:/Users/Dave/Desktop/mizu/Project Mizu-7e2ecd8c5804.json'

bucket_name = "C:/Users/Dave/Desktop/mizu/output.wav"
source_file_name = "gcspeechstorage"
destination_blob_name = "output.wav"
gcs_uri = "gs://gcspeechstorage/output.wav"

def create_bucket(bucket_name):
    """Creates a new bucket."""
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.create_bucket(bucket_name)
    print('Bucket {} created'.format(bucket.name))

def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(destination_blob_name)

    blob.upload_from_filename(source_file_name)

    print('File {} uploaded to {}.'.format(
        source_file_name,
        destination_blob_name))

# [START speech_transcribe_async_gcs]
def transcribe_gcs(gcs_uri):
    """Asynchronously transcribes the audio file specified by the gcs_uri."""
    from google.cloud import speech
    from google.cloud.speech import enums
    from google.cloud.speech import types
    client = speech.SpeechClient()

    audio = types.RecognitionAudio(uri=gcs_uri)
    config = types.RecognitionConfig(
        encoding= 'LINEAR16',
        sample_rate_hertz=44100,
        language_code='en-US')

    operation = client.long_running_recognize(config, audio)

    print('Waiting for operation to complete...')
    response = operation.result(timeout=90)

    # Each result is for a consecutive portion of the audio. Iterate through
    # them to get the transcripts for the entire audio file.
    for result in response.results:
        # The first alternative is the most likely one for this portion.
        print(u'Transcript: {}'.format(result.alternatives[0].transcript))

        transcribedSpeechFile = open('speechToAnalyze.txt', 'a+')  # this is where a text file is made with the transcribed speech

        transcribedSpeechFile.write(format(result.alternatives[0].transcript))

        transcribedSpeechFile.close()

        print('Confidence: {}'.format(result.alternatives[0].confidence))
# [END speech_transcribe_async_gcs]


if __name__ == '__main__':
    transcribe_gcs(gcs_uri)


audio_rec = open('speechToAnalyze.txt', 'r')

sid = SentimentIntensityAnalyzer()
for sentence in audio_rec:
    ss = sid.polarity_scores(sentence)
    for k in ss:
        print('{0}: {1}, '.format(k, ss[k]), end='')
    print()

Ожидаемые результаты: загружает WAV-файл в GCS, затем извлекает его для расшифровки, а затем анализирует мнение.

Фактические результаты: записывает аудио, затем вылетает, сообщая мне вышеупомянутую ошибку 404.

Ошибка: 

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\grpc_helpers.py", line 57, in error_remapped_callable
    return callable_(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\grpc\_channel.py", line 565, in __call__
    return _end_unary_response_blocking(state, call, False, None)
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\grpc\_channel.py", line 467, in _end_unary_response_blocking
    raise _Rendezvous(state, None, None, deadline)
grpc._channel._Rendezvous: <_Rendezvous of RPC that terminated with:
    status = StatusCode.NOT_FOUND
    details = "Requested entity was not found."
    debug_error_string = "{"created":"@1562714798.427000000","description":"Error received from peer ipv6:[2607:f8b0:4000:804::200a]:443","file":"src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1052,"grpc_message":"Requested entity was not found.","grpc_status":5}"
>

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Dave/Desktop/mizu/FrankensteinedFile.py", line 100, in <module>
    transcribe_gcs('C:/Users/Dave/Desktop/mizu/output.wav')
  File "C:/Users/Dave/Desktop/mizu/FrankensteinedFile.py", line 79, in transcribe_gcs
    operation = client.long_running_recognize(config, audio)
  File "C:\Users\Dave\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\google\cloud\speech_v1\gapic\speech_client.py", line 326, in long_running_recognize
    request, retry=retry, timeout=timeout, metadata=metadata
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\gapic_v1\method.py", line 143, in __call__
    return wrapped_func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\retry.py", line 273, in retry_wrapped_func
    on_error=on_error,
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\retry.py", line 182, in retry_target
    return target()
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\timeout.py", line 214, in func_with_timeout
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Dave\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\google\api_core\grpc_helpers.py", line 59, in error_remapped_callable
    six.raise_from(exceptions.from_grpc_error(exc), exc)
  File "<string>", line 3, in raise_from
google.api_core.exceptions.NotFound: 404 Requested entity was not found

1 Ответ

0 голосов
/ 10 июля 2019

Сейчас похоже, что вы передаете gcs_uri C:/Users/Dave/Desktop/mizu/output.wav в свое приложение, но это локальный файл, а не объект в GCS. Сначала вы захотите загрузить wav-файл в корзину GCS, а затем процитировать этот объект при вызове long_running_recognize. Попробуйте что-то вроде этого: 

upload_blob("C:/Users/Dave/Desktop/mizu/output.wav", "gcspeechstorage", "output.wav")
transcribe_gcs("gs://gcspeechstorage/output.wav")
...