Python中语音转文字相关库介绍(最新推荐)

1. 介绍

如今，人们越来越关注语音技术的应用，语音转文字技术也成为了热门。Python是一门广泛应用于自然语言处理和机器学习领域的编程语言，自然也有许多支持语音转文字的相关库。本篇文章将介绍两个最新、最常用的Python语音转文字库：SpeechRecognition和vosk。

2. SpeechRecognition

SpeechRecognition是Python中一款流行的语音识别库，它依赖于Google Speech Recognition API，也支持许多其他的API。使用SpeechRecognition十分方便，只需要简单地安装它并调用一些方法即可识别语音并转为文字。

以下是一个简单的例子：

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()

with sr.AudioFile("test.wav") as source:
    audio = r.record(source)

try:
    print("Transcription: "+ r.recognize_google(audio))
except sr.UnknownValueError:
    print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
    print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))

在上面的代码中，我们导入了SpeechRecognition库并创建了一个Recognizer对象。我们从音频文件中读取音频，并将生成的AudioFile实例传递给record()方法来记录音频。然后使用recognize_google()方法将语音转为文字。

3. vosk

vosk是一个基于Kaldi的开源语音识别库。它采用深度学习的模型来实现语音识别，并且速度比Google或者AWS的API更快。vosk的主要特点是它支持离线语音识别，因此可以完全脱离互联网使用。

以下是一个简单的例子：

import os
import wave
import json

import vosk

model = vosk.Model("model")

wf = wave.open("test.wav", "rb")
if wf.getnchannels() != 1 or wf.getsampwidth() != 2 or wf.getcomptype() != "NONE":
    print("Audio file must be WAV format mono PCM.")
    exit(1)

recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())
while True:
    data = wf.readframes(4000)
    if len(data) == 0:
        break
    if recognizer.AcceptWaveform(data):
        print(recognizer.Result())

result = json.loads(recognizer.FinalResult())
print(result['text'])

在上面的代码中，我们导入了vosk库并加载了预训练模型。我们从音频文件中读取音频，并将其传递给KaldiRecognizer实例，以便进行语音识别。使用AcceptWaveform方法将音频数据传送到识别器。最后，使用FinalResult()方法获得识别结果并返回结果的JSON格式。

4. 总结

SpeechRecognition和vosk是目前Python中最常用、最流行的语音转文字库之一。使用这两个库，我们可以很容易地将语音数据转换成文字，并进行自然语言处理和机器学习等相关领域的工作。