speech_recognition实现录音ffmpeg实现音频文件转换,并用百度语音的sdk实现语音识别

该项目在Windows环境下使用speech_recognition录制音频并转换为16k WAV,通过ffmpeg转为PCM格式,然后利用百度语音SDK进行识别。依赖包括speech_recognition, pyttsx3, pyaudio, wave和ffmpeg。注意pyttsx3初始化不能在多线程中进行,若遇到timeout错误,可能需要更换API的id和key。项目源码已开源。" 136639337,22182419,Java实现模拟目录管理功能,"['华为OD', '数据结构', '算法', '开发语言', 'Java']

项目说明:

在windows平台下,使用speech_recognition记录音频,并转换为16k的wav, 之后利用ffmpeg将wav转化为pcm文件,上传到百度语音端,返回语音信息,并利用pyttsx3添加了简单的交互功能。

需求模块:

speech_recognition, pyttsx3, pyaudio, wave, aip, ffmpeg

模块安装:
代码如下
import speech_recognition as sr
import pyttsx3
import pyaudio
import wave
from aip import AipSpeech
import os

# 读取wav文件并播放
def read_wav():
    CHUNK = 1024
# 测试语音
    wf = wave.open('./2.wav', 'rb')
        # read data
    data = wf.readframes(CHUNK)
    p = pyaudio.PyAudio()
    FORMAT = p.get_format_from_width(wf.getsampwidth())
    CHANNELS = wf.getnchannels()
    RATE = wf.getframerate
解决方案: 选择合适的语音识别技术:aelos机器人支持多种语音识别技术,例如Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services等。你可以根据自己的需求和预算选择合适的技术。 配置语音识别模型:根据选择的语音识别技术,需要配置相应的模型和参数。例如,Google Cloud Speech-to-Text需要配置语言、模型类型、 sampling rate等参数。 实现语音识别接口:使用选择的语音识别技术,实现语音识别接口。例如,使用Google Cloud Speech-to-Text的RESTful API,实现语音识别接口。 实现机器人执行指令:根据语音识别结果,实现机器人执行相应的指令。例如,使用aelos机器人的API,实现机器人执行指令。 测试和优化:测试语音识别模型和机器人执行指令,优化模型和参数,以提高语音识别准确率和机器人执行指令的速度。 核心代码: import speech_recognition as sr # 创建语音识别对象 r = sr.Recognizer() # 配置语音识别模型 r.energy_threshold = 300 r.pause_threshold = 0.8 # 实现语音识别接口 def recognize_speech(audio): try: text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') return text except sr.UnknownValueError: return None # 实现机器人执行指令 def execute_command(text): # 例如,使用aelos机器人的API,实现机器人执行指令 # ... pass # 测试语音识别模型和机器人执行指令 audio = sr.AudioFile('test.wav') text = recognize_speech(audio) if text: execute_command(text)(给我保姆级教程,细化到在哪个软件上操作我都要)
06-10
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