Python语言实现百度语音识别API的使用实例

简介

百度语音识别API是一种可以实现将语音转换成文字的工具，它可以帮助我们解决语音转文本的问题。在这个攻略中，我们将详细介绍如何使用Python语言实现百度语音识别API的使用，并提供两个示例说明，帮助大家更好地理解API的使用方法。

准备条件

在开始使用API之前，我们需要先进行一些准备工作：

• 首先，我们需要一个百度开发者账号，用来获取API的使用凭证。注册地址：https://login.bce.baidu.com/reg
• 然后，我们需要创建一个应用，用来获取API的APP_ID和API_KEY、SECRET_KEY，并将这些凭证保存在本地。
• 最后，我们需要安装Python SDK，使用Python语言调用API。

百度语音识别API的使用方法

步骤1：导入Python SDK

在Python代码中，我们需要先导入Python SDK，通过SDK来调用API。导入SDK的代码如下：

from aip import AipSpeech

步骤2：创建AipSpeech对象

在导入SDK之后，我们需要创建一个AipSpeech对象。这个对象将用来进行API的调用，代码如下：

APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

• 在上述代码中，我们需要将APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY替换成我们自己创建应用时所获得的凭证。

步骤3：上传语音文件

在创建完AipSpeech对象之后，我们需要将要识别的语音文件上传到服务器上，供API进行文字转换。通过SpeechRecognition()函数实现上传和识别，如下代码所示：

result = client.asr(get_file_content('audio.pcm'), 'pcm', 16000, {'dev_pid': 1537,})

• 在上述代码中，我们使用get_file_content()函数从本地获取到要识别的语音文件，并将其以'pcm'格式上传到服务器上进行文字转换。
• 16000表示语音的采样率，1537表示我们要进行的语音识别类别，也可以根据实际需要进行修改。

步骤4：将识别结果输出到本地文件

我们将识别结果保存到本地文件speech.txt中，代码如下：

if 'result' in result.keys():
  with open('speech.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(result['result'][0])
        print('语音转化结果:{}'.format(result['result'][0]))

步骤5：输出识别结果

我们还可以将识别结果输出到控制台，代码如下：

if 'result' in result.keys():
  print('语音转化结果:{}'.format(result['result'][0]))

示例说明

示例1：语音转文本

我们将使用Python代码将一段PCM格式的语音文件转换成文本格式。

from aip import AipSpeech

# 设置APP_ID/AK/SK
APP_ID = 'your App ID'
API_KEY = 'your API Key'
SECRET_KEY = 'your Secret Key'

# 初始化AipSpeech对象
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取PCM格式的音频文件
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 进行语音识别
result = client.asr(get_file_content('audio.pcm'), 'pcm', 16000, {'dev_pid': 1537,})

# 将识别结果输出到本地文件
if 'result' in result.keys():
    with open('speech.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(result['result'][0])

# 输出识别结果
if 'result' in result.keys():
    print('语音转化结果:{}'.format(result['result'][0]))

示例2：实时语音转文本

我们将使用Python代码来实现调用麦克风进行语音输入，并将语音即时转换成文本，并输出到控制台中。

# 导入相关库
import pyaudio
import wave
import os
import time
from aip import AipSpeech

# 初始化AipSpeech对象
APP_ID = 'your App ID'
API_KEY = 'your API Key'
SECRET_KEY = 'your Secret Key'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 录音函数，录制时长可自行调整为你想要的长度
def record():
    # 定义相关参数
    CHUNK = 512
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    RECORD_SECONDS = 5
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"

    # 初始化
    audio = pyaudio.PyAudio()

    # 开始录制
    stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
            rate=RATE, input=True,
            frames_per_buffer=CHUNK)

    frames = []
    print("Recording...")
    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        # 读取音频数据
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    # 录制结束，关闭录音的流和 PyAudio
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    audio.terminate()

    # 写入录音文件
    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()

    # 读取录音文件，并进行语音识别
    with open('output.wav', 'rb') as fp:
        result = client.asr(fp.read(), 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537,})
        print(result['result'][0])
        return result['result'][0]

# 循环录制和识别
while True:
    result = record()
    print('语音转化结果：{}'.format(result))

以上是Python语言实现百度语音识别API的完整攻略，希望大家喜欢并且能够成功实现。