Yandex Cloud
Поиск
Связаться с намиПодключиться
  • Документация
  • Блог
  • Все сервисы
  • Статус работы сервисов
    • Популярные
    • Инфраструктура и сеть
    • Платформа данных
    • Контейнеры
    • Инструменты разработчика
    • Бессерверные вычисления
    • Безопасность
    • Мониторинг и управление ресурсами
    • Машинное обучение
    • Бизнес-инструменты
  • Все решения
    • По отраслям
    • По типу задач
    • Экономика платформы
    • Безопасность
    • Техническая поддержка
    • Каталог партнёров
    • Обучение и сертификация
    • Облако для стартапов
    • Облако для крупного бизнеса
    • Центр технологий для общества
    • Облако для интеграторов
    • Поддержка IT-бизнеса
    • Облако для фрилансеров
    • Обучение и сертификация
    • Блог
    • Документация
    • Контент-программа
    • Мероприятия и вебинары
    • Контакты, чаты и сообщества
    • Идеи
    • Истории успеха
    • Тарифы Yandex Cloud
    • Промоакции и free tier
    • Правила тарификации
  • Документация
  • Блог
Проект Яндекса
© 2025 ООО «Яндекс.Облако»
Yandex SpeechKit
  • Обзор технологий SpeechKit
    • Распознавание речи с помощью Playground
    • Синтез речи с помощью Playground
      • Потоковое распознавание аудиофайла API v3
      • Потоковое распознавание речи с микрофона API v3
      • Автоматическое определение языка — API v3
      • Потоковое распознавание API v2
      • Синхронное распознавание API v1
      • Асинхронное распознавание аудиофайлов в формате WAV — API v3
      • Асинхронное распознавание формата LPCM — API v2
      • Асинхронное распознавание формата OggOpus — API v2
      • Регулярное асинхронное распознавание аудиофайлов — API v2
  • Поддерживаемые форматы аудио
  • Интеграция телефонии
  • Квоты и лимиты
  • Управление доступом
  • Правила тарификации

В этой статье:

  • Перед началом работы
  • Создайте облачную функцию
  • Создайте триггер
  • Проверьте работу функции
  1. Пошаговые инструкции
  2. Распознавание
  3. Регулярное асинхронное распознавание аудиофайлов — API v2

Регулярное асинхронное распознавание аудиофайлов из Yandex Object Storage

Статья создана
Yandex Cloud
Обновлена 1 апреля 2025 г.
  • Перед началом работы
  • Создайте облачную функцию
  • Создайте триггер
  • Проверьте работу функции

В API асинхронного распознавания SpeechKit реализована интеграция с сервисом Yandex Object Storage. С ее помощью можно настроить автоматическое распознавание аудиофайлов поддерживаемых форматов, регулярно загружаемых в бакет Object Storage. Облачная функция в сервисе Yandex Cloud Functions периодически проверяет наличие аудиофайлов в бакете и отправляет их в API SpeechKit для распознавания. Результат и статус распознавания сохраняются в тот же бакет Object Storage.

Чтобы настроить автоматическое распознавание аудиофайлов с помощью SpeechKit:

  1. Создайте облачную функцию для чтения файлов из бакета Object Storage, отправки в API и проверки статуса распознавания файлов.
  2. Создайте триггер для периодического запуска облачной функции.
  3. Проверьте работу функции.

Перед началом работыПеред началом работы

  1. Создайте сервисный аккаунт с именем asr-batch-sa.

  2. Назначьте сервисному аккаунту роли storage.editor, functions.functionInvoker и ai.speechkit-stt.user на каталог, в котором аккаунт был создан.

  3. Создайте статический ключ доступа для сервисного аккаунта.

  4. Создайте API-ключ доступа для сервисного аккаунта.

  5. Создайте бакет Object Storage с именем asr-batch-bucket в каталоге сервисного аккаунта.

  6. Откройте бакет asr-batch-bucket, нажмите кнопку Создать папку и укажите в поле Имя папки значение input.

  7. Загрузите в папку input бакета файл config.json с заданным языком распознавания. Файл содержит только один параметр:

    {
      "lang": "<код_языка>"
    }
    

    Примечание

    Если файл config.json отсутствует в бакете, для распознавания используется русский язык.

Создайте облачную функциюСоздайте облачную функцию

  1. В консоли управления перейдите в каталог, где был создан сервисный аккаунт.

  2. Выберите сервис Cloud Functions.

  3. Нажмите кнопку Создать функцию и укажите имя функции asr-batch-function.

  4. Нажмите кнопку Создать.

  5. В блоке Редактор выберите среду выполнения Python версии 3.8 и нажмите Продолжить.

  6. Скачайте из репозитория Yandex Cloud файл со скриптом.

  7. В блоке Код функции удалите содержимое файла index.py и вставьте скачанный скрипт.

  8. В блоке Код функции создайте файл requirements.txt и добавьте в него код:

    boto3
    botocore
    requests
    
  9. Укажите параметры запуска функции:

    • Точка входа — index.handler.
    • Таймаут — 60.
    • Сервисный аккаунт – asr-batch-sa.
  10. Добавьте переменные окружения:

    • S3_BUCKET – asr-batch-bucket.
    • S3_PREFIX – input.
    • S3_PREFIX_LOG – log.
    • S3_PREFIX_OUT – out.
    • S3_KEY – ID статического ключа доступа.
    • S3_SECRET – секрет статического ключа доступа.
    • API_KEY – ID API-ключа.
    • API_SECRET – секрет API-ключа.
  11. Нажмите кнопку Сохранить изменения.

Создайте триггерСоздайте триггер

  1. В консоли управления выберите сервис Cloud Functions.
  2. Выберите Триггеры.
  3. Нажмите Создать триггер.
  4. Укажите параметры триггера:
    • Имя – asr-batch-cron.
    • Тип – Таймер.
    • Запускаемый ресурс – Функция.
    • Cron-выражение – Каждую минуту.
    • Функция – asr-batch-function.
    • Тег версии функции – $latest.
    • Сервисный аккаунт – asr-batch-sa.
  5. Нажмите Создать триггер.

Созданный триггер будет срабатывать ежеминутно и запускать облачную функцию.

Проверьте работу функцииПроверьте работу функции

  1. В консоли управления выберите сервис Object Storage и откройте бакет asr-batch-bucket.
  2. Загрузите в папку input аудиофайлы любого поддерживаемого формата.
  3. Подождите несколько минут и убедитесь, что в бакете появились папки log и out.
  4. Проверьте статус распознавания в папке log. Для каждого из отправленных на распознавание аудиофайлов статус сохраняется во вспомогательном файле <имя_аудиофайла>.json (например, audio.mp3.json). Если в файле содержится параметр "done": "false", то процесс распознавания не завершен.
  5. Проверьте результат распознавания в папке out. Результат сохраняется в формате JSON в файле с именем <имя_аудиофайла>.json (например, audio.mp3.json). Подробнее о формате результата распознавания см. раздел API асинхронного распознавания.

Примечание

Для мониторинга выполнения скрипта можно посмотреть логи функции asr-batch-function.

См. такжеСм. также

  • API v2 асинхронного распознавания
  • Асинхронное распознавание аудиофайлов в формате LPCM в API v2
  • Асинхронное распознавание аудиофайлов в формате OggOpus в API v2

Была ли статья полезна?

Предыдущая
Асинхронное распознавание формата OggOpus — API v2
Следующая
Синтез речи в API v3
Проект Яндекса
© 2025 ООО «Яндекс.Облако»