python调用百度REST API实现语音识别

下面是实现“python调用百度REST API实现语音识别”的完整攻略。

步骤一：注册百度开发者账号

首先，需要在 百度开放云平台 上注册一个开发者账号。注册成功后，在 Console 页面上创建一个语音识别应用，并获取 API Key 和 Secret Key。

步骤二：安装Python SDK

百度官方提供了 Python SDK，可以通过 pip 安装：

pip install baidu-aip

步骤三：调用语音识别 API

在 Python 脚本中，引入 baidu-aip 包，并创建 AipSpeech 对象。然后，调用该对象的 asr 方法实现语音识别功能。该方法需要传入录制的音频文件和一些配置参数，例如采样率、音频格式等。示例代码如下：

from aip import AipSpeech

# 初始化 AipSpeech 对象
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)

# 读取音频文件
with open('/path/to/audio.wav', 'rb') as f:
    audio_data = f.read()

# 配置参数
options = {
    'dev_pid': 1536,  # 普通话模型
}

# 调用语音识别 API
result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, options)
if result['err_no'] == 0:
    print(result['result'])
else:
    print(result['err_msg'])

示例一：从麦克风录制音频进行识别

可以使用 Python 的 pyaudio 库录制麦克风采集的音频，并将其传入语音识别 API 进行识别。

import pyaudio

# 初始化 PyAudio 对象
audio = pyaudio.PyAudio()

# 设置参数
format = pyaudio.paInt16
channels = 1
rate = 16000
chunk_size = 1024

# 打开麦克风
stream = audio.open(format=format,
                    channels=channels,
                    rate=rate,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=chunk_size)

# 开始录制音频
frames = []
for i in range(0, int(rate/chunk_size*5)):
    data = stream.read(chunk_size)
    frames.append(data)

# 关闭麦克风
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

# 将录制的音频保存到文件
with open('/path/to/audio.wav', 'wb') as f:
    f.write(b''.join(frames))

# 调用语音识别 API 进行识别
# ...

示例二：从在线音频文件进行识别

还可以直接从在线音频文件进行语音识别，无需录制音频文件。

import requests

# 音频文件的 URL
file_url = 'https://path/to/audio.wav'

# 下载音频文件
response = requests.get(file_url)
audio_data = response.content

# 调用语音识别 API 进行识别
# ...

以上是“python调用百度REST API实现语音识别”的完整攻略，希望对你有所帮助！