深度学习-语音转文字

以下为你介绍几种不同方式实现深度学习语音转文字的代码示例，包括使用开源库（如 SpeechRecognition 结合 pyaudio）以及调用第三方 API（如百度语音识别、OpenAI 的 Whisper）。

方式一：使用 SpeechRecognition 库

1. 安装必要的库

pip install SpeechRecognition pyaudio

2. 代码实现

import speech_recognition as sr

# 创建一个 Recognizer 对象
r = sr.Recognizer()

# 使用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print("请说话，程序正在监听...")
    audio = r.listen(source)

try:
    # 使用 Google 语音识别服务将音频转换为文本
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print("识别结果: " + text)
except sr.UnknownValueError:
    print("无法识别语音")
except sr.RequestError as e:
    print(f"请求错误; {e}")

3. 代码解释

• 导入 speech_recognition 库并创建 Recognizer 对象，用于处理语音识别相关操作。
• 使用 Microphone 类打开麦克风并监听用户的语音输入，将录制的音频存储在 audio 变量中。
• 调用 recognize_google 方法，使用 Google 的语音识别服务将音频转换为文本，指定语言为中文（zh-CN）。
• 捕获可能出现的异常，如无法识别语音或请求错误。

方式二：使用百度语音识别 API

1. 安装必要的库

pip install baidu-aip

2. 代码实现

from aip import AipSpeech

# 设置百度语音识别的 APPID、API Key 和 Secret Key
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建 AipSpeech 对象
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取音频文件
def get_file_content(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 音频文件路径
file_path = 'your_audio_file.wav'
audio_data = get_file_content(file_path)

# 调用语音识别接口
result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {
    'dev_pid': 1537,  # 中文普通话识别
})

# 处理识别结果
if result['err_no'] == 0:
    text = result['result'][0]
    print("识别结果: " + text)
else:
    print("识别失败，错误码: " + str(result['err_no']))

3. 代码解释

• 导入 AipSpeech 类，创建 AipSpeech 对象，需要替换 your_app_id、your_api_key 和 your_secret_key 为你在百度开发者平台申请的实际信息。
• 定义 get_file_content 函数，用于读取音频文件的二进制数据。
• 调用 client.asr 方法进行语音识别，指定音频格式为 wav，采样率为 16000Hz，dev_pid 为 1537 表示中文普通话识别。
• 根据返回结果的 err_no 判断识别是否成功，若成功则打印识别结果，否则打印错误码。

方式三：使用 OpenAI 的 Whisper

1. 安装必要的库

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

2. 代码实现

import whisper

# 加载模型
model = whisper.load_model("base")

# 音频文件路径
audio_path = "your_audio_file.mp3"

# 进行语音识别
result = model.transcribe(audio_path)

# 打印识别结果
print("识别结果: " + result["text"])

3. 代码解释

• 导入 whisper 库并加载预训练的 base 模型，你也可以根据需求选择其他更大的模型（如 small、medium、large）。
• 指定音频文件的路径，调用 model.transcribe 方法进行语音识别。
• 打印识别结果中的文本内容。

注意事项

• 使用 Google 语音识别服务可能在某些地区受到网络限制。
• 使用百度语音识别 API 需要在百度开发者平台创建应用并获取相应的密钥。
• 使用 OpenAI 的 Whisper 可能会消耗一定的计算资源，尤其是使用较大的模型时。