Python文本语音识别模块大比拼,看看青铜与王者的差别!

利用Python实现语音识别功能,只需3个步骤! 调用科大讯飞语音听写,使用Python实现语音识别,将实时语音转换为文字。 首先在官网下载了关于语音听写的SDK,然后在文件夹内新建了两个.py文件,分别是get_audio.py和iat_demo.py,并且新建了一个存放录音的文件夹audios,文件夹内存放录音文件input.wav,我的整个文件目录如下: asr_SDK(文件名) ├─ Readme.html ├─ audios │ ... 阅读详情
关于作息问题

自从开始公众号写作,作息问题就成了一件让人很头大的事情,相对平时学习时间的基础上,每天需要再多抽出来至少两个小时进行公众号写作,这些时间只能从睡眠中挤出来。别人研究怎么碎片化学习,我现在每天盘算的是怎么碎片化打盹。不知道该怎么解决作息的问题,好苦恼....

文本转语音

如果把Python比喻成游戏中的一个英雄,你觉得它是谁?对于Dota老玩家来说,我会想到钢琴手卡尔!感觉Python和卡尔一样,除了生孩子什么都可以做的角色。日常生活中,我们会涉及到很多语音播报的场景,比如郭德纲版的高德地图导航、超市门口的红外感知提醒欢迎光临、银行的自助叫号系统,等等...今天就和大家聊聊Python文本转语音,看看这些从青铜到王者的模块。

青铜-pywin32

通过pip install pywin32安装模块,pywin32是个万金油的模块,太多的场景使用到它,但在文本转语音上,它却是个青铜玩家,简单无脑但效果不好。代码示例:

import win32com.client

speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice")
speaker.Speak("一天什么时候最安全?中午,因为早晚会出事...")

因为这个模块使用了很多次,自信执行,结果报错了....

Traceback (most recent call last):
File "D:\Python37\lib\site-packages\win32com\client\dynamic.py", line 89, in _GetGoodDispatch
IDispatch = pythoncom.connect(IDispatch)
pywintypes.com_error: (-2147221005, '无效的类字符串', None, None)

这个模块之前在公司和家里笔记本用过很多次的,怎么会报错呢?一脸懵逼...结果查了半天发现,代码在调用语音识别组件的时候报错了。


5847426-98b420ede84555b8.png
语音识别组件

打开控制面板发现语音识别组件我的台式机电脑没有,原来现在很多GHOST版WIN系统为了精简体积都去除了语音识别组件,所以在安装语音朗读语音叫号类软件时,都不能正常发音。本来这种青铜小选手,像我这种王者级别的不羞于为伍,但既然是模块介绍还是确定下到底是不是这个问题吧。网上找了一个语音识别的TTSwidnows补丁包安装了一下,再次执行成功。如果跟我存在一样问题的选手,可以网上搜索安装一下。下载补丁包执行bat文件一键无脑安装。
为什么说这个模块是青铜,因为太无脑了,你填写文本它默认输出,没有任何可配置的地方,而且语音生硬...

白银-pyttsx3

pyttsx3 is a text-to-speech conversion library in Python.
Unlike alternative libraries, it works offline, and is compatible with both Python 2 and 3.

  • SAPI5 on Windows XP and Windows Vista and Windows 8,8.1 , 10
  • NSSpeechSynthesizer on Mac OS X 10.5 (Leopard) and 10.6 (Snow Leopard)
  • espeak on Ubuntu Desktop Edition 8.10 (Intrepid), 9.04 (Jaunty), and 9.10 (Karmic)

pyttsx3使用pyttsx移植过来的,因为pyttsx不支持python3...针对不同的系统,模块会自动所有系统对应的语音驱动,前提是你的系统存在该驱动...
它依赖pywin32模块,可以说它时针对无脑的pywin32接口,进行了升级的个性化配置。先来看下最简单的使用:

import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
engine.say("明天你好,我叫干不倒!")
engine.runAndWait()

代码初始化模块后,填写你所需转化的文本,之后执行runAndWait方法完成语音转化。再来看看其相关操作:

事件监听
import pyttsx3

def onStart(name):
    print('starting', name)

def onWord(name, location, length):
    print('word', name, location, length)

def onEnd(name, completed):
    print('finishing', name, completed)

engine = pyttsx3.init()
engine.connect('started-utterance', onStart)
engine.connect('started-word', onWord)
engine.connect('finished-utterance', onEnd)
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.')
engine.runAndWait()
中断话语
import pyttsx3
def onWord(name, location, length):
   print 'word', name, location, length
   if location > 10:
      engine.stop()
engine = pyttsx3.init()
engine.connect('started-word', onWord)
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.')
engine.runAndWait()
改变声音
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
voices = engine.getProperty('voices')
for voice in voices:
   engine.setProperty('voice', voice.id)
   engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.')
engine.runAndWait()
改变语速
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate+50)
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.')
engine.runAndWait()
改变音量
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume-0.25)
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.')
engine.runAndWait()
运行驱动程序事件循环
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
def onStart(name):
   print 'starting', name
def onWord(name, location, length):
   print 'word', name, location, length
def onEnd(name, completed):
   print 'finishing', name, completed
   if name == 'fox':
      engine.say('What a lazy dog!', 'dog')
   elif name == 'dog':
      engine.endLoop()
engine = pyttsx3.init()
engine.connect('started-utterance', onStart)
engine.connect('started-word', onWord)
engine.connect('finished-utterance', onEnd)
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.', 'fox')
engine.startLoop()
使用外部事件循环
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy dog.', 'fox')
engine.startLoop(False)
# engine.iterate() must be called inside externalLoop()
externalLoop()
engine.endLoop()

模块总体配置就是这些,针对pywin32的封装做的还是不错的...

王者-百度语音识别api

百度语音识别api:baidu-aip是百度开放的公共语音转化服务。只需要在百度注册相关的app及秘钥信息即可使用。

5847426-8a32faf9ba178b9b.png
百度语音识别注册.png

使用流程如下:

  1. 访问语音合成-百度AI开放平台:http://ai.baidu.com/tech/speech/tts
  2. 之后使用百度账号即可登陆(没有百度账号的,自己注册一个)
  3. 创建应用,添加语音识别的功能,并完成注册
  4. 保存你的app_id, API_Key, Secret_Key 三项数据留着后续使用
  5. 切换回语音合成首页,点击立即使用旁边的技术文档按钮,进入API文档
  6. 定位 语音合成-->SDK文档-->Python SDK,即可看到详细的开发文档说明


    5847426-553e707dde941a7a.png
    百度账号登陆.png

    5847426-67feda73ced92062.png
    image.png

接下来,我们看看文档中的相关说明:

  • 接口描述
    基于该接口,开发者可以轻松的获取语音合成能力
  • 请求说明
    合成文本长度必须小于1024字节,如果本文长度较长,可以采用多次请求的方式。文本长度不可超过限制
    举例,要把一段文字合成为语音文件:
from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {
    'vol': 5,
})

# 识别正确返回语音二进制 错误则返回dict 参照下面错误码
if not isinstance(result, dict):
    with open('auido.mp3', 'wb') as f:
        f.write(result)

在上面代码中,常量APP_ID在百度云控制台中创建,常量API_KEY与SECRET_KEY是在创建完毕应用后,系统分配给用户的,均为字符串,用于标识用户,为访问做签名验证,可在AI服务控制台中的应用列表中查看。

参数类型描述是否必须
textString合成的文本,使用UTF-8编码,请注意文本长度必须小于1024字节是
cuidString用户唯一标识,用来区分用户,填写机器 MAC 地址或 IMEI 码,长度为60以内否
speedString语速,取值0-9,默认为5中语速否
pitString音调,取值0-9,默认为5中语调否
volString音量,取值0-15,默认为5中音量否
perString发音人选择, 0为女声,1为男声,3为情感合成-度逍遥,4为情感合成-度丫丫,默认为普通女否

相比于前两种模块,baidu-aip却是高端很多啊...喜欢的朋友可以下载了玩玩,感兴趣的朋友可以看看我之前发表的文章使用Python将任正非400+篇演讲批量转化为语音https://www.jianshu.com/p/05f9874b6989

The End

OK,今天的内容就到这里,如果觉得内容对你有所帮助,欢迎点击文章右下角的“在看”。
期待你关注我的公众号清风Python,如果觉得不错,希望能动动手指转发给你身边的朋友们。
希望每周一至五清晨的7点10分,都能让清风Python的知识文章叫醒大家!谢谢……

用python实现文字转语音的5个较好用的模块 1、完全脱机文本到语音转换,可以在系统中安装的不同语音中进行选择;2、控制语音的速度/速率,调整音量;4、简单、强大、直观的API。3、将语音音频另存为文件; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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霍尼韦尔SoftMaster使用说明

语音识别指南

这一篇就够了 python语音识别指南终极版 •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包;  •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词...

qingqing(C/C++) 2769

python实现语音识别(讯飞开放平台)

通过电脑麦克风说话,在线进行语音识别

weixin_48434899的博客 7714

【Python】25. 语音识别

语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。 文本转换为语音 使用pyttsx 使用名为pyttsx 的python 包,你可以将文本转换为语音。直接使用pip 就可以进行安装,命令如下: pip install pyttsx3 【示例】使用pyttsx 实现文本转换语音 import pyttsx3 as pyttsx engine=pyttsx.init() engine.say('好好学习') engine.runAndWait() 使用S

LouHerGetUp的博客 486

python语音识别模块在机身侧面_python自带语音识别库识别语音文件(wav)

https://blog.youkuaiyun.com/tianyawp123/article/details/101702123python自带语音识别库识别语音文件(wav)Cindy-W123 2019-09-29 17:33:04 1608 珍藏 12睁开最近在试语音转文本,了解了一些相关的器械,纪录一下。一、python speechRecogniton库python自带的speechRecogni...

weixin_39872395的博客 381

python3语音识别模块_基于图像的手语识别系统研究--人体动作识别

一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像,再把数字特征进行分类器模型预测,将预测结果以文本形式展现出来。基于人体姿态的手语图像识别系统是由多模块组成的,主要分为训练模块和识别模块两个部分。1. 视频帧处理Python+Opencv2(三)保存视频关键帧2. OpenPose人体姿态识别Openpose人体骨骼、手势--静...

weixin_39865204的博客 560

Python3 engine = pyttsx3.init()报错问题终极解答

。。。 1. 引 话说最近容易失眠,所以想写一个催觉的程序。想来想去,还是用了pyttsx3。 于是,首先安装pyttsx3。(Win10) 首先在cmd中输入: pip install pyttsx3 安装完毕。 在python中import pyttsx3 一切都如此顺利。对于pyttsx3的用法这里不再叙述。但当 engine = pyttsx3.init()时,灾难降临了。。 >>> engine = pyttsx3.init() Traceback (most recent c

FLY2333_3的博客 5636

干货收藏 | Python语音识别终极指南

亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。本程序从第 4.7 秒开始记录,从而使得词组 “it takes heat to bring out the odor” ,中的 “it t” 没有被记录下来,此时 API 只得到 “akes heat” 这个输入,而与之匹配的是 “Mesquite” 这个结果。可以看到,recognition_google()返回了一个关键字为 'alternative' 的列表,指的是所有可能的响应列表。

全粘工程师 2599
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清风Python
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