使用 Google Speech API 在 Python 中进行语音识别
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语音识别是家庭自动化、AI 等多个应用中最有用的功能之一。在本节中，我们将了解如何使用 Python 和 Google 的 Speech API 进行语音识别。
在本例中，我们将使用麦克风提供音频以进行语音识别。要配置麦克风，需要一些参数。
要使用此模块，我们必须安装 SpeechRecognition 模块。还有另一个名为 pyaudio 的模块是可选的。使用它我们可以设置不同的音频模式。
sudo pip3 install SpeechRecognition sudo apt-get install python3-pyaudio
对于外部麦克风或 USB 麦克风，我们需要提供准确的麦克风以避免任何困难。在Linux上，如果我们输入"lsusb"来显示USB设备的相关信息。
第二个参数是Chunk Size。使用它我们可以指定我们想要一次读取多少数据。它将是一个 2 的幂的数字，例如 1024 或 2048 等。
我们还必须指定采样率来确定记录数据进行处理的频率。
由于周围环境中可能存在一些不可避免的噪音，因此我们必须调整环境噪音以获取准确的声音。
识别语音的步骤
获取不同麦克风的相关信息。
使用块大小、采样率、环境噪音调整等配置麦克风。
等待一段时间以获取语音
识别语音后，尝试将其转换为文本，否则会引发一些错误。
停止过程。
示例代码
import Speech_recognition as spreg
#设置采样率和数据大小
sample_rate = 48000
data_size = 8192
recog = spreg.Recognizer()
with spreg.Microphone(sample_rate = sample_rate, chunk_size = data_size) as source:
recog.adjust_for_ambient_noise(source)
print('Tell Something: ')
speech = recog.listen(source)
try:
text = recog.recognize_google(speech)
print('You have said: ' + text)
except spreg.UnknownValueError:
print('Unable to recognize the audio')
except spreg.RequestError as e:
print("Request error from Google Speech Recognition service; {}".format(e))
输出
$ python3 318.speech_recognition.py Tell Something: You have said: here we are considering the asymptotic notation Pico to calculate the upper bound of the time complexity so then the definition of the big O notation is like this one $
不使用麦克风，我们也可以把一些音频文件作为输入，将其转换为语音。
示例代码
import speech_recognition as spreg
sound_file = 'sample_audio.wav'
recog = spreg.Recognizer()
with spreg.AudioFile(sound_file) as source:
speech = recog.record(source) #use record instead of listning
try:
text = recog.recognize_google(speech)
print('The file contains: ' + text)
except spreg.UnknownValueError:
print('Unable to recognize the audio')
except spreg.RequestError as e:
print("Request error from Google Speech Recognition service; {}".format(e))
输出
$ python3 318a.speech_recognition_file.py The file contains: staying ahead of the curve demand planning new technology it also helps you progress in your career $
