python录音并调用百度语音识别接口的示例

以下是详细的Python录音并调用百度语音识别接口的示例攻略。

1. 准备工作

1.1 安装pyaudio模块

首先需要安装pyaudio模块，pyaudio模块是Python的录音模块，可以帮助我们录制音频。

可以使用pip install pyaudio命令来直接安装pyaudio模块，安装完毕后可以使用import pyaudio进行测试，如果没有报错，说明pyaudio已经正确安装。

1.2 注册百度语音识别API

在使用百度语音识别前，我们需要注册百度语音识别API，并获取APP ID和API Key等信息。具体的操作步骤参考百度语音识别官方文档。

1.3 安装百度AI Python SDK

安装百度AI Python SDK，可以方便我们使用百度语音识别API。可以使用pip install baidu-aip命令来直接安装百度AI Python SDK。

2. 录音和语音识别

接下来我们进入主要的操作步骤。

2.1 使用pyaudio录音

使用pyaudio录音的代码示例如下：

import pyaudio
import wave

# 定义音频采集参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"

# 创建pyaudio对象
audio = pyaudio.PyAudio()

# 打开音频输入流
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                    rate=RATE, input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

print("开始录音...")

# 定义一个列表存放录音数据
frames = []

# 录音并存储录音数据
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("录音结束！")

# 关闭音频输入流
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

# 将录音数据保存到WAV文件
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()

代码中首先定义了音频采集参数，包括采样率、声道数、音频格式等。然后创建pyaudio对象，打开音频输入流，使用循环读取音频数据，将读取的数据存放到列表frames中。最后关闭音频输入流，将frames中的录音数据存储到WAV文件中。

2.2 使用百度AI Python SDK进行语音识别

使用百度AI Python SDK进行语音识别的代码示例如下：

from aip import AipSpeech

# 定义百度语音识别API的APP ID、API Key和Secret Key
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建AipSpeech对象，用于调用百度语音识别API
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 调用百度语音识别API，识别WAV文件中的语音，返回识别结果
result = client.asr(get_file_content(WAVE_OUTPUT_FILENAME), 'wav', 16000, {
    'dev_pid': 1536,
})

print(result)

代码中首先定义了百度语音识别API的APP ID、API Key和Secret Key。然后创建AipSpeech对象，用于调用百度语音识别API。最后调用百度语音识别API，识别WAV文件中的语音，并返回识别结果。

3. 示例说明

我们可以使用以上代码进行两个示例：

3.1 示例一：录音并输出识别结果

录制一个5秒钟的音频，保存到output.wav文件中，并对其进行识别，将识别结果输出。

import pyaudio
import wave
from aip import AipSpeech

# 定义音频采集参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"

# 创建pyaudio对象
audio = pyaudio.PyAudio()

# 打开音频输入流
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                    rate=RATE, input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

print("开始录音...")

# 定义一个列表存放录音数据
frames = []

# 录音并存储录音数据
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("录音结束！")

# 关闭音频输入流
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

# 将录音数据保存到WAV文件
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()

# 创建AipSpeech对象，用于调用百度语音识别API
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 调用百度语音识别API，识别WAV文件中的语音，返回识别结果
result = client.asr(get_file_content(WAVE_OUTPUT_FILENAME), 'wav', 16000, {
    'dev_pid': 1536,
})

print(result)

3.2 示例二：连续录音并输出识别结果

不断录制音频，并对每一段录音进行识别，将识别结果输出。需要注意的是，每次录音需要创建一个新的WAV文件，并且识别完毕后需要删除该文件。

import pyaudio
import wave
from aip import AipSpeech
import time
import os

# 定义音频采集参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"

# 创建pyaudio对象
audio = pyaudio.PyAudio()

# 创建AipSpeech对象，用于调用百度语音识别API
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

while True:
    # 打开音频输入流
    stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                        rate=RATE, input=True,
                        frames_per_buffer=CHUNK)

    print("开始录音...")

    # 定义一个列表存放录音数据
    frames = []

    # 录音并存储录音数据
    while True:
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

        # 检查录音时间是否超过一定时长
        if len(frames) > 16000 / CHUNK * 10:
            break

    print("录音结束！")

    # 关闭音频输入流
    stream.stop_stream()
    stream.close()

    # 将录音数据保存到WAV文件
    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()

    # 调用百度语音识别API，识别WAV文件中的语音，返回识别结果
    result = client.asr(get_file_content(WAVE_OUTPUT_FILENAME), 'wav', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # 输出识别结果
    print(result)

    # 删除WAV文件
    os.remove(WAVE_OUTPUT_FILENAME)

    # 休眠一段时间，方便下一次录音
    time.sleep(1)

以上是Python录音并调用百度语音识别接口的示例攻略，希望对你有所帮助！

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