Linux下利用Python实现语音识别详细教程

1. 简介

在本篇教程中，我们将介绍如何在Linux环境下使用Python进行语音识别。我们将使用Google Cloud Speech API，它是一款功能强大的语音识别软件，可以将音频转换为文本。在使用过程中，需要使用Google Cloud Platform帐户来进行认证，并使用Google Cloud SDK来进行配置和开发。

2. 准备工作

2.1. 创建Google Cloud Platform帐户

首先，我们需要创建并激活Google Cloud Platform帐户。下面是具体步骤：

前往 Google Cloud Platform Console ，点击“Select a Project”（选择一个项目）。
在右上角的“New Project”（新建项目）中创建一个新的项目。
在新项目的主页上，点击左侧的菜单栏并选择“API & Services”（API和服务）->“Dashboard”（仪表盘）。
在API和服务仪表盘中，点击右上角的“Enable APIs and Services”（启用API和服务）按钮，搜索“Cloud Speech-to-Text API”并启用它。

2.2. 安装Google Cloud SDK

接下来，我们需要安装Google Cloud SDK。Google Cloud SDK是一个命令行接口，用于在Google Cloud Platform上部署和管理应用程序。安装步骤如下：

在终端中输入以下命令以下载Google Cloud SDK：

curl https://sdk.cloud.google.com | bash

在安装过程中，会提示你选择Google Cloud SDK的安装路径，以及是否要将路径添加到bash或zsh环境变量中。根据自己的需求选择即可。

2.3. 安装必要的Python模块

在使用Python进行语音识别之前，我们需要安装必要的Python模块。下面是安装步骤：

在终端中输入以下命令以安装pyaudio模块：

pip install pyaudio

输入以下命令以安装google-cloud-speech模块：

pip install google-cloud-speech

3. 实现语音识别

现在，我们已经准备好开始使用Python进行语音识别了。下面是Python代码示例：

import io
import os
import wave

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types

def transcribe_file(speech_file):
    # 用Google Speech API进行语音转文本
    client = speech.SpeechClient()

    with io.open(speech_file, 'rb') as audio_file:
        content = audio_file.read()

    audio = types.RecognitionAudio(content=content)
    config = types.RecognitionConfig(
        encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code='en-US')

    response = client.recognize(config, audio)

    # 将转换后的文本输出
    for result in response.results:
        print('Transcript: {}'.format(result.alternatives[0].transcript))

def record_audio():
    # 录制一段音频
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    RECORD_SECONDS = 5
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = "audio.wav"

    audio = pyaudio.PyAudio()

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

    print("开始录音，录音时长为{}秒".format(RECORD_SECONDS))

    frames = []

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    audio.terminate()

    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()

    print("录音结束，音频文件已保存为{}。".format(WAVE_OUTPUT_FILENAME))

# 在这里调用函数
record_audio()
transcribe_file("audio.wav")

这段代码中，我们首先使用record_audio()函数录制一段音频，并保存为wav格式的文件。然后，我们使用transcribe_file()函数将wav文件转换为文本，并将结果输出到控制台中。

4. 示例说明

4.1. 示例一：简单的语音识别

在此示例中，我们将使用麦克风录制一段简单的音频，并将其转换为文本。

import io
import os

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types

def transcribe_streaming(stream):
    # 用Google Speech API进行实时语音转文本
    client = speech.SpeechClient()

    content = stream.read()

    # 大部分设置和上面的示例一样
    # 然而，这里使用了streaming_recognize而不是recognize函数
    # 这个函数允许我们一边录音一边进行转换，而无需等待整个音频文件上传完毕
    config = types.RecognitionConfig(
        encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code='en-US',
        audio_channel_count=2,
        enable_separate_recognition_per_channel=True)
    streaming_config = types.StreamingRecognitionConfig(config=config)

    requests = (types.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk)
                for chunk in iter(lambda: stream.read(4096), b''))
    responses = client.streaming_recognize(streaming_config, requests)

    # 处理转换后的文本
    for response in responses:
        for result in response.results:
            for alternative in result.alternatives:
                print('=' * 20)
                print('Transcript: {}'.format(alternative.transcript))
                print('Confidence: {}'.format(alternative.confidence))

# 在这里调用函数
import pyaudio

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000

audio = pyaudio.PyAudio()

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

print("开始录音，Ctrl+C停止录音。")

try:
    while True:
        transcribe_streaming(stream)
except KeyboardInterrupt:
    pass

stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

在本示例中，我们不再使用transcribe_file()函数，而是使用transcribe_streaming()函数进行实时语音转文本。在此函数中，我们使用streaming_recognize函数进行转换，并将文本输出到控制台中。

4.2. 示例二：将转换后的文本写入文件

在此示例中，我们将使用麦克风录制一段音频，并将其转换为文本。然后，我们将转换后的文本写入一个文件中。

import io
import os

from google.cloud import speech
from google.cloud.speech import enums
from google.cloud.speech import types

def transcribe_streaming(stream):
    # 用Google Speech API进行实时语音转文本
    client = speech.SpeechClient()

    content = stream.read()

    # 大部分设置和上面的示例一样
    # 然而，这里使用了streaming_recognize而不是recognize函数
    config = types.RecognitionConfig(
        encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code='en-US')
    streaming_config = types.StreamingRecognitionConfig(config=config)

    requests = (types.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk)
                for chunk in iter(lambda: stream.read(4096), b''))
    responses = client.streaming_recognize(streaming_config, requests)

    transcript = ""

    # 处理转换后的文本
    for response in responses:
        for result in response.results:
            for alternative in result.alternatives:
                print('=' * 20)
                print('Transcript: {}'.format(alternative.transcript))
                print('Confidence: {}'.format(alternative.confidence))
                transcript += alternative.transcript

    return transcript

# 在这里调用函数
import pyaudio

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000

audio = pyaudio.PyAudio()

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

print("开始录音，Ctrl+C停止录音。")

try:
    transcript = transcribe_streaming(stream)
except KeyboardInterrupt:
    pass

stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

# 将转换后的文本写入文件中
with open("transcript.txt", "w") as f:
    f.write(transcript)
    print("转换后的文本已写入文件transcript.txt中。")

在本示例中，我们使用与上一示例相同的函数transcribe_streaming()进行实时语音转文本。然而，我们在此示例中，我们增加了一个变量transcript，用于接收转换后的文本，并将其写入文件中。

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