Python 实时语音识别

本文介绍了使用Python进行实时语音识别的步骤,包括调用百度语音API,获取API Key和Secret Key,利用speech_recognition模块录制并转换语音为文本。通过展示效果和提供代码下载链接,帮助读者理解和实现这一技术。

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最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。

语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。

语音识别API

百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别。调用API的流程在百度语音官方文档中有说明。

在这里插入图片描述

语音识别步骤

  1. 先注册百度云的账号,控制台中创建百度语音的应用,获取API Key和Secret Key
  2. 通过API Key 和 Secret Key获取token
  3. 将token和本地音频数据上传到API链接
  4. 根据API返回结果获取解析后的文字结果

注意上述过程中我们是使用的本地音频数据,那么我们如何将自己的语音转为相应的数据呢?只要调用麦克风记录我们的语音信息存为wav格式的文件即可。而实时语音识别,即一直保持检测麦克风,只要有声音就生成wav文件向API发送请求;当识别不到语音信息时,自动停止。

代码中我参考了调用谷歌语音的 speech_recognition 模块,因为它调用麦克风的命令特别简单,而且会根据检测麦克风结果自动结束录音。

需要

实时语音识别是指在语音输入的同时,能够实时对其进行识别和转换成文本。Python可以使用一些外部库来实现实时语音识别,以下是两种常用的方法: 1.使用SpeechRecognitionSpeechRecognitionPython语音识别库,可以支持多种语音识别引擎,包括Google、Microsoft、Baidu等。可以通过安装该库,使用Python代码实现实时语音识别。 示例代码: ``` import speech_recognition as sr # 创建一个Recognizer对象 r = sr.Recognizer() # 打开麦克风进行录音 with sr.Microphone() as source: # 调整麦克风的噪声水平 r.adjust_for_ambient_noise(source) print("Say something!") # 开始录音 audio = r.listen(source) # 识别音频 try: text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') print("You said: {}".format(text)) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) ``` 2.使用PocketSphinx库 PocketSphinx是CMU Sphinx开源语音识别工具包中的一个模块,提供了一种在嵌入式设备上实现语音识别的解决方案。可以使用Python代码实现实时语音识别。 示例代码: ``` import pocketsphinx as ps # 创建一个Decoder对象 config = ps.Decoder.default_config() config.set_string('-hmm', '/path/to/model') config.set_string('-dict', '/path/to/dict') config.set_string('-lm', '/path/to/lm') decoder = ps.Decoder(config) # 打开麦克风进行录音 with ps.Microphone() as source: # 开始录音 decoder.start_utt() while True: # 读取音频数据 audio_data = source.read(1024, False) # 结束录音 if not audio_data: break # 分段处理音频数据 decoder.process_raw(audio_data, False, False) # 获取识别结果 if decoder.hyp() is not None: print('Recognized:', decoder.hyp().hypstr) decoder.end_utt() decoder.start_utt() ``` 以上是两种常用的Python实时语音识别方法,具体实现可以根据实际需求进行调整和改进。
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