ARC132

總覽

在挑戰研究室中，您會在特定情境下完成一系列任務。挑戰研究室不會提供逐步說明，您將運用從課程研究室學到的技巧，自行找出方法完成任務！自動評分系統 (如本頁所示) 將根據您是否正確完成任務來提供意見回饋。

在您完成任務的期間，挑戰研究室不會介紹新的 Google Cloud 概念。您須靈活運用所學技巧，例如變更預設值或詳讀並研究錯誤訊息，解決遇到的問題。

若想滿分達標，就必須在時限內成功完成所有任務！

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

挑戰情境

您剛開始擔任初階雲端架構師，公司指派您參與團隊專案，需要使用 Google Cloud 的 Cloud Speech API 服務。

公司認為您具備完成下列工作所需的技能與知識。

您的挑戰

在這項挑戰中，您必須使用 Cloud Speech API，將不同語言的語音轉錄成文字。

必要操作：

• 使用 Text-to-Speech API，根據文字合成語音。
• 建立 API 金鑰。
• 使用 Cloud Speech API 將語音轉錄為文字
• 使用 Cloud Translation API 翻譯文字。
• 使用 Cloud Translation API 偵測語言。

在本挑戰實驗室中，我們已設定好虛擬機器 (VM) 執行個體 ，供您用來完成工作 2 到 5。

各項工作的詳細說明如下，祝您好運！

工作 1：建立 API 金鑰

1. 在這項工作，您需要建立 API 金鑰，以便在傳送要求至 Speech-to-Text API 時使用。

2. 儲存 API 金鑰，以便在其他工作中使用。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 API 金鑰

工作 2：使用 Text-to-Speech API，依據文字合成語音

1. 在這項工作中，請透過 SSH 連線至為您佈建的 VM 執行個體 。

2. 使用 source venv/bin/activate 指令啟動虛擬環境。

3. 使用文字編輯器 (例如 nano 或 vim) 建立名為 synthesize-text.json 的檔案，並將下列內容貼入檔案：

{ 'input':{ 'text':'Cloud Text-to-Speech API allows developers to include natural-sounding, synthetic human speech as playable audio in their applications. The Text-to-Speech API converts text or Speech Synthesis Markup Language (SSML) input into audio data like MP3 or LINEAR16 (the encoding used in WAV files).' }, 'voice':{ 'languageCode':'en-gb', 'name':'en-GB-Standard-A', 'ssmlGender':'FEMALE' }, 'audioConfig':{ 'audioEncoding':'MP3' } }

4. 呼叫 Text-to-Speech API 合成 synthesize-text.json 檔案中的文字，並將結果儲存至名為 的檔案。

5. 使用文字編輯器 (例如 nano 或 vim) 建立名為 tts_decode.py 的檔案，並將下列程式碼貼入該檔案：

import argparse from base64 import decodebytes import json """ Usage: python tts_decode.py --input "{{{project_0.startup_script.synthesize_response | Filled in at lab start}}}" \ --output "synthesize-text-audio.mp3" """ def decode_tts_output(input_file, output_file): """ Decode output from Cloud Text-to-Speech. input_file: the response from Cloud Text-to-Speech output_file: the name of the audio file to create """ with open(input_file) as input: response = json.load(input) audio_data = response['audioContent'] with open(output_file, "wb") as new_file: new_file.write(decodebytes(audio_data.encode('utf-8'))) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( description="Decode output from Cloud Text-to-Speech", formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter) parser.add_argument('--input', help='The response from the Text-to-Speech API.', required=True) parser.add_argument('--output', help='The name of the audio file to create', required=True) args = parser.parse_args() decode_tts_output(args.input, args.output)

6. 現在，請從 Cloud Shell 執行下列指令，使用 Text-to-Speech API 傳回的回應建立音訊檔案：

python tts_decode.py --input "synthesize-text.txt" --output "synthesize-text-audio.mp3"

這會建立名為 synthesize-text-audio.mp3 的新 MP3 檔案。

7. 最後，透過 VM 執行個體 SSH 工作階段的下載檔案選項下載音訊檔案，即可收聽。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 使用 Text-to-Speech API，將文字轉為合成語音

工作 3：使用 Cloud Speech API 將語音轉錄為文字

注意：本實驗室使用預先錄好的檔案，該檔案可從 Cloud Storage 取得：gs://cloud-samples-data/speech/corbeau_renard.flac。您可以聆聽這個檔案。

1. 在這項工作中，請透過 SSH 連線至為您佈建的 VM 執行個體 。

2. 使用文字編輯器 (例如 nano 或 vim) 建立名為 的檔案，做為 API 要求，將 gs://cloud-samples-data/speech/corbeau_renard.flac 位置的音訊檔案轉錄成法文。

3. 呼叫 ，並將結果儲存至名為 的檔案。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 API 要求，將法文語音轉錄為文字

工作 4：使用 Cloud Translation API 翻譯文字

1. 在這項工作中，請透過 SSH 連線至為您佈建的 VM 執行個體 。

2. 呼叫 Cloud Translation API，將 這句話翻譯成英文，並將結果儲存至 檔案。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 使用 Cloud Translation API 翻譯文字

工作 5：使用 Cloud Translation API 偵測語言

1. 在這項工作中，請透過 SSH 連線至為您佈建的 VM 執行個體 。

2. 呼叫 Cloud Translation API，偵測 字句的語言，並將結果儲存至 檔案。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 使用 Cloud Translation API 偵測語言

恭喜！

您已成功使用 Text-to-Speech API 從文字建立合成語音、使用 Cloud Speech API 將語音轉錄成文字，以及使用 Cloud Translation API 翻譯文字和偵測語言。

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使用手冊上次更新日期：2023 年 11 月 30 日

實驗室上次測試日期：2023 年 12 月 4 日

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