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语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语,并将其转换为可读文本的能力。那么如何在 Python 中将语音转换为文本?如何使用 SpeechRecognition 库在 Python 中将语音转换为文本?我们不需要从头开始构建任何机器学习模型,该库为我们提供了各种著名的公共语音识别 API 的便捷包装。

使用 pip 安装库:

pip3 install SpeechRecognition

Okey,打开一个新的 Python 文件并导入它:

import speech_recognition as sr

从文件读取

确保当前目录中有一个包含英语语音的音频文件 (如果您想跟我一起学习,请在此处获取音频文件):

filename = “speech.wav”

该文件是从 LibriSpeech 数据集中获取的,但是您可以带上任何想要的东西,只需更改文件名,就可以初始化语音识别器:

# initialize the recognizer

r = sr.Recognizer()

以下代码负责加载音频文件,并使用 Google Speech Recognition 将语音转换为文本:

# open the filewith sr.AudioFile(filename) as source:www.zpedu.com/

# listen for the data (load audio to memory)

audio_data = r.record(source)

# recognize (convert from speech to text)

text = r.recognize_google(audio_data)

print(text)

这需要几秒钟才能完成,因为它将文件上传到 Google 并获取了输出,这是我的结果:

I believe you're just talking nonsense

从麦克风读取

这需要在您的计算机中安装 PyAudio,以下是取决于您的操作系统的安装过程:

视窗

您可以点安装它:

pip3 install pyaudio

的 Linux

您需要首先安装依赖项:

sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio

pip3 install pyaudio

苹果系统

您需要先安装 portaudio,然后才可以点安装它:

brew install portaudio

pip3 install pyaudio

现在,让我们使用麦克风转换语音:

with sr.Microphone() as source:

# read the audio data from the default microphone

audio_data = r.record(source, duration=5)

print(“Recognizing…”)

# convert speech to text

text = r.recognize_google(audio_data)

print(text)

这会从您的麦克风听到 5 秒钟,然后尝试将该语音转换为文本!

它与先前的代码非常相似,但是我们在这里使用 Microphone () 对象从默认麦克风读取音频,然后在 record () 函数中使用 duration 参数在 5 秒后停止读取,然后上传音频数据向 Google 获取输出文本。

您还可以在 record () 函数中使用 offset 参数在偏移几秒钟后开始记录。

另外,您可以通过将语言参数传递给 accept_google () 函数来识别不同的语言。例如,如果您想识别西班牙语语音,则可以使用:

text = r.recognize_google(audio_data, language=”es-ES”)

总结

标签:
python将语音转换文本,Python将语音转换为文本

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。