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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