问题描述
我正在使用 firebase 云函数通过 the example code for longRunningRecognize 转录用户上传的音频文件：
// Detects speech in the audio file. This creates a recognition job that you
// can wait for now,or get its result later.
const [operation] = await client.longRunningRecognize(request);
// Get a Promise representation of the final result of the job
const [response] = await operation.promise();
此代码适用于可以比 9-minute firebase cloud function maximum execution limit 更快地转录的短音频文件，但是 1) 我的许多 ~ 小时长的用户上传的文件不能那么快地转录，并且 2) 它拥有一个云函数 getting billed for each tenth of a second it's running 只是坐在那里等待 API 响应似乎很浪费。
我认为这里明显的解决方法是让 Google's Speech-to-Text API 支持网络钩子。
在此之前，我如何序列化和反序列化 SpeechClient operation 以便稍后从 scheduled function 获得此转录作业的结果？
具体来说，我正在寻找类似于本示例中的组合 SERIALIZE 和 DESERIALIZE 函数的东西：
// start speech recognition job:
const [operation] = await client.longRunningRecognize(request);
const serializedOperation = operation.SERIALIZE();
db.doc("jobs/job1").set(serializedOperation);
// get the result later in a scheduled function:
const snap = await db.doc("jobs/job1").get();
const serializedOperation = snap.data();
const operation = DESERIALIZE(serializedOperation);
const [response] = await operation.promise();
解决方法
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