IBM Watson Speech to text es una herramienta de inteliencia artificial que facilita la construccion de aplicaciones cognitivas donde se require la implementacion de un modelo de transcripción de audio, donde además tenemos la opción de seleccionar el idioma que se necesite entre múltiples opciones y además obtener respuesta en un tiempo muy corto. en esta demo se utiliza en español para la transcripcion de audios y además se implementa el servicio de Natural Language Understanding de IBM, para identificar en estos audios sentimientos de ususarios tras recibir los servicios de una empresa.
Para comenzar con esta demo es necesario:
- Tener una cuenta de IBM cloud, si aun no está creada en el siguiente enlace la puede crear AQUI.
- Crear un servicio de Speech to text.
- Crear un servicio de Natural Language Understanding.
- Crear un servicio de Knowlegde Studio.
Es necesario cambiar las credenciales en el proyecto de los servicios nuevos que se creron en la cuenta personal de IBM cloud.
- Credenciales de Natural Language Understanding En el archivo params.json se encuentran las credenciales de los servicios cloud.
"nl_version": "Versión de su modelo",
"nl_api_key": "ApiKey del servicio de NLU que creó",
"nl_url": "URL del servicio de NLU",
"nl_model_id": "ID del modelo desplegado"
El model_id que se genera a partir del siguiente comando cURL.
curl --user "apikey:{apikey}" "{url}/v1/models?version=2019-07-12"
Por otro lado, la autenticación necesaria para el servicio se Speech to text se encuentra en el mismo archivo donde se hace el request stt.js esepecificamente en los headers del metodo POST que se implementó para hacer la conexión con el servicio, allí vemos que se necesitan las siguientes credenciales:
"URL": "URL de nuestro servicio se Speech to Text"
"Content-Type": "Formato de audio que manejaremos Ej. mp3, FLAC, etc..."
"Authorization": "Apikey de nuestro servicio e Speech To Text"
Adicional a esto, en la url añadimos como parametro el modelo de lenguaje que va a tener nuesto proyecto, en este caso es español en su variante para Colombia, es decir es-CO_BroadbandModel, para mayor informacion sobre modelos de lenuaje en Speech to text, de click aquí
Ejecutamos el método POST en la direccion de nuestra aplicacion, en este caso donde la tengamos desplegada, en este ejemplo se encuentra en la direccion https://last-try.us-east.mybluemix.net/stt o si la estamos corriendo local será localhost:3000/stt, lo único que debemos enviar en este POST es un archivo de audio, en este caso en formato mp3 en la parte de binario en el postman:
Como respuesta obtenemos el análisis del audio, acá se ve si la opinion de usuario es positiva o negativa y demás detalles que dependerán del audio que seleccionemos.
Equipo tecnico Data & AI IBM Colombia
También puedes mirar la lista de todos los contribuyentes quíenes han participado en este proyecto.
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