Python?识别录音并转为文字的实现

Python 是一种高级编程语言，具有易维护和易读性的优秀特性。随着机器学习技术的不断发展，Python 可以帮助我们实现语音识别应用程序，以将录音文件转换为可读的文字。

本文将介绍如何使用 Python 库和 API 实现录音识别功能。

1. 安装 Python 包和 API

在开始之前，我们需要安装一些 Python 包和 API。如果您已经安装，则跳过此步骤。

* PyAudio：录音和播放音频。

* SpeechRecognition：语音识别功能的库。

* Google Cloud Speech API：使用 Google 云平台的语音识别服务。

您可以使用以下命令来安装这些库和 API：

pip install pyaudio
pip install SpeechRecognition
pip install --upgrade google-cloud-speech

2. 开始录音

使用 PyAudio 库录制音频文件。以下是示例代码：

import pyaudio
import wave
 
filename = "output.wav"
chunk = 1024
seconds = 5
 
p = pyaudio.PyAudio()
 
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
                channels=1,
                rate=44100,
                input=True,
                frames_per_buffer=chunk)
 
frames = []
 
for i in range(0, int(44100 / chunk * seconds)):
    data = stream.read(chunk)
    frames.append(data)
 
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
 
wf = wave.open(filename, 'wb')
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(pyaudio.paInt16))
wf.setframerate(44100)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()

该 Python 脚本将在本地磁盘上创建一个音频文件。

3. 识别音频文件

使用 SpeechRecognition 库识别音频文件。

以下是示例代码：

import speech_recognition as sr
 
filename = "output.wav"
 
r = sr.Recognizer()
 
with sr.AudioFile(filename) as source:
    audio_data = r.record(source)
    text = r.recognize_google(audio_data)
    print(text)

该脚本将转换音频文件为可读的文字，并将其打印到控制台上。

4. 使用 Google Cloud Speech API 进行录音识别

Google Cloud Speech API 提供了强大的语音识别功能，可以通过 Python API 访问此服务。

以下是示例代码：

import io
import os
from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech
from google.cloud.speech_v1p1beta1 import enums
 
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "PATH-TO-YOUR-KEY.json"
 
client = speech.SpeechClient()
 
filename = "output.wav"
 
with io.open(filename, "rb") as f:
    content = f.read()
 
audio = speech.types.RecognitionAudio(content=content)
config = speech.types.RecognitionConfig(
    encoding=speech.enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    language_code='en-US',
    sample_rate_hertz=44100
)
 
response = client.recognize(config=config, audio=audio)
 
for result in response.results:
    print('Transcript: {}'.format(result.alternatives[0].transcript))

这只需要使用 Google Cloud Speech API 和 Python API 访问语音识别服务。

5. 结论

Python 提供了许多库和 API，可以帮助我们构建出色的语音识别应用程序。使用上述示例代码，我们可以录制音频，将其转换为文字，并将录音识别功能扩展到使用 Google Cloud Speech API。

语音识别功能的应用非常广泛，包括自动交互式语音应答系统、自动翻译等等。由于警告注意事项，本文所提供示例代码将仅用于学术使用目的。