Python实现简单的语音识别系统——完整攻略
1. 简介
随着人工智能的发展,语音识别系统的应用越来越广泛。为此,本文将介绍如何用Python实现简单的语音识别系统。
在本文中,我们将使用以下库来实现我们的语音识别系统:
pyaudio
:录制音频speech_recognition
:转换音频文本pyttsx3
:将文本转换为语音输出
2. 安装
首先,我们需要安装上述依赖库。在终端中执行以下命令即可:
pip install pyaudio
pip install SpeechRecognition
pip install pyttsx3
3. 录制音频
我们使用pyaudio
来录制音频。以下是一个示例代码:
import pyaudio
import wave
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
CHUNK = 1024
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"
audio = pyaudio.PyAudio()
# start Recording
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
rate=RATE, input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("recording...")
frames = []
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print("finished recording")
# stop Recording
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
# save audio file
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
上述代码中,我们首先定义了一些常量,例如音频格式、声道数、采样率等。然后,我们使用pyaudio.PyAudio()
创建一个音频对象,并打开音频输入流。
接着,我们进入录制阶段,循环记录音频,并将音频数据存储在frames
列表中。当录制时间到达预设的时间后,我们停止录制,并关闭音频流、终止音频对象。
最后,我们将数据存储到一个wav
文件中,供后续使用。
4. 转换音频文本
我们使用speech_recognition
库来将音频转换成文本。以下是示例代码:
import speech_recognition as sr
r = sr.Recognizer()
# open the audio file and extract audio data as source
# set the duration to the recorded audio's length
with sr.AudioFile("output.wav") as source:
audio_text = r.record(source, duration=None)
# transform audio files into text
text = r.recognize_google(audio_text, language='zh-CN')
print(text)
在上述代码中,我们首先创建一个Recognizer
对象,然后打开之前存储的音频文件,并将文件数据存储在audio_text
对象中。
接着,我们使用recognize_google
方法将音频文本转换为普通文本。在这个例子中,我们将其设置为中文。最后,我们输出转换后的文本。
5. 将文本转换为语音输出
我们使用pyttsx3
库来将文本转换为语音输出。以下是示例代码:
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
# set speech rate
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate-50)
# set speech volume
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume+0.25)
# set voice
voices = engine.getProperty('voices')
engine.setProperty('voice', voices[0].id)
engine.say(text)
engine.runAndWait()
在上述代码中,我们创建了一个pyttsx3
引擎,并设置其输出语音的速度、音量等属性。
然后,我们使用say
方法设置需要输出的内容,并使用runAndWait
方法输出内容。
6. 示例
下面的代码展示了我们如何将上述所有代码集成起来,实现一个简单的语音识别系统:
import pyaudio
import wave
import speech_recognition as sr
import pyttsx3
# set parameters
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
CHUNK = 1024
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"
# create PyAudio object
audio = pyaudio.PyAudio()
# start recording
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
rate=RATE, input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("recording...")
frames = []
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print("finished recording")
# stop Recording
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
# save audio file
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
# convert audio file to text
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile("output.wav") as source:
audio_text = r.record(source, duration=None)
text = r.recognize_google(audio_text, language='zh-CN')
print("You said: {}".format(text))
# convert text to speech
engine = pyttsx3.init()
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate-50)
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume+0.25)
voices = engine.getProperty('voices')
engine.setProperty('voice', voices[0].id)
engine.say(text)
engine.runAndWait()
上述代码实现了以下功能:开始监听录音,输入Ctrl+C
结束录音。然后,系统将自动将录音文件转换成文本,并使用语音播放出来。
7. 总结
本文介绍了如何用Python实现简单的语音识别系统。我们首先使用pyaudio
库记录音频,然后使用speech_recognition
库将音频文本转换成普通文本。最后,我们使用pyttsx3
库将文本转换成语音输出。
虽然该系统存在一定缺陷,但是它为我们提供了一种简单且有效的构建语音应用程序的方法。
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