30行Python代码打造一款简单的人工语音对话

以下是关于“30行 Python 代码打造一款简单的人工语音对话”的完整攻略,其中包含两个示例说明。

示例1:使用 PyAudio 和 SpeechRecognition 库

步骤1:安装必要库

在使用 Python 打造人工语音对话之前,我们需要安装 PyAudio 和 SpeechRecognition 库。

pip install pyaudio
pip install SpeechRecognition

步骤2:导入必要库

在 Python 代码中,我们需要导入 PyAudio 和 SpeechRecognition 库。

import speech_recognition as sr

步骤3:创建语音识别器

使用 SpeechRecognition 库创建语音识别器。

r = sr.Recognizer()

步骤4:录音并识别语音

使用 PyAudio 库录音,并使用语音识别器识别语音。

with sr.Microphone() as source:
    print("请开始说话:")
    audio = r.listen(source)
try:
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print("你说的是:" + text)
except sr.UnknownValueError:
    print("语音识别失败")
except sr.RequestError as e:
    print("请求失败:{0}".format(e))

通过以上步骤,我们可以使用 PyAudio 和 SpeechRecognition 库打造一款简单的人工语音对话,并成功地输出了结果。

示例2:使用 Baidu API 实现语音识别

步骤1:申请 Baidu API

在使用 Baidu API 实现语音识别之前,我们需要申请 Baidu API,并获取 API Key 和 Secret Key。

步骤2:安装必要库

在 Python 代码中,我们需要安装 Baidu API 的 Python SDK。

pip install baidu-aip

步骤3:导入必要库

在 Python 代码中,我们需要导入 Baidu API 的 Python SDK。

from aip import AipSpeech

步骤4:创建语音识别器

使用 Baidu API 的 Python SDK 创建语音识别器。

APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

步骤5:录音并识别语音

使用 PyAudio 库录音,并使用 Baidu API 的 Python SDK 识别语音。

with sr.Microphone() as source:
    print("请开始说话:")
    audio = r.listen(source)
try:
    text = client.asr(audio.get_wav_data(), 'wav', 16000)['result'][0]
    print("你说的是:" + text)
except KeyError:
    print("语音识别失败")

通过以上步骤,我们可以使用 Baidu API 实现语音识别,并成功地输出了结果。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:30行Python代码打造一款简单的人工语音对话 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月15日

相关文章

  • keras 序列模型

    教程概述本教程分为5个部分; 他们是: TimeDistributed层序列学习问题用于序列预测的一对一LSTM用于序列预测的多对一LSTM(不含TimeDistributed)用于序列预测的多对多LSTM(带TimeDistributed)环境本教程假设你已经安装了带SciPy的Python 2或Python 3开发环境,以及NumPy和Pandas。 该…

    Keras 2023年4月8日
    00
  • Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明

    下面是关于“Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明”的完整攻略。 k.gradients()的用法说明 在Tensorflow中,我们可以使用k.gradients()方法来计算某个张量对于某个变量的梯度。以下是k.gradients()的用法说明: 导入库 首先,我们需要导入必要的库: import …

    Keras 2023年5月15日
    00
  • Keras AttributeError ‘NoneType’ object has no attribute ‘_inbound_nodes’

    问题说明: 首先呢,报这个错误的代码是这行代码: model = Model(inputs=input, outputs=output) 报错: AttributeError ‘NoneType’ object has no attribute ‘_inbound_nodes’ 解决问题: 本人代码整体采用Keras Function API风格,其中使用代…

    Keras 2023年4月6日
    00
  • keras RAdam优化器使用教程, keras加载模型包含自定义优化器报错 如何解决?

    本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/c691f02b/,欢迎阅读最新内容! python keras RAdam tutorial and load custom optimizer with CustomObjectScope usage import keras import numpy as np from keras_…

    Keras 2023年4月8日
    00
  • keras训练cnn模型时loss为nan

    keras训练cnn模型时loss为nan     1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, metrics=[‘accuracy’]) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中…

    Keras 2023年4月8日
    00
  • keras-tensorflow版本对应

    版本不对应的话,很容易报错 具体的参照这个网站为主:   https://docs.floydhub.com/guides/environments/  

    Keras 2023年4月6日
    00
  • Keras的一些功能函数

      1、模型的信息提取 1 # 节点信息提取 2 config = model.get_config() # 把model中的信息,solver.prototxt和train.prototxt信息提取出来 3 model = Model.from_config(config) # 还回去 4 # or, for Sequential: 5 model = S…

    Keras 2023年4月6日
    00
  • 3.keras实现–>高级的深度学习最佳实践

    一、不用Sequential模型的解决方案:keras函数式API 1.多输入模型       简单的问答模型 输入:问题 + 文本片段 输出:回答(一个词) from keras.models import Model from keras import layers from keras import Input text_vocabulary_size…

    2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部