基于Python实现语音录入识别代码实例攻略

背景介绍

随着人工智能技术的发展，语音输入与识别技术已经得到广泛应用。基于Python语言开发语音录入识别系统能为用户提供便捷的语音输入方式，并且可以有可靠的识别效果。

前提条件

我们需要Python编程环境，并且需要以下库：

• SpeechRecognition: 语音识别库
• pyaudio: 录音库
• wave: SIP声音文件

实现过程

第一步：安装依赖库

打开命令行工具，执行以下命令安装所需库：

pip install SpeechRecognition pyaudio wave

第二步：编写语音录入代码

下面是一个简单的Python代码示例，可以让你录入语音并将其转换成文本：

import speech_recognition as sr

# 初始化Recognizer
r = sr.Recognizer()

# 用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print('请开始说话：')
    # 将噪音消除
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    # 开始录音
    audio = r.listen(source)

# 将录音输出为文本
try:
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print('识别结果：' + text)
except sr.UnknownValueError:
    print('抱歉，无法识别该语音')
except sr.RequestError as e:
    print('网络问题造成了一个异常（{0}）: {1}'.format(e.errno, e.strerror))

这段代码使用了SpeechRecognition库，首先使用麦克风录制音频后使用Google的语音识别接口将音频转换为文本，最后将文本输出到控制台上。

第三步：保存录音文件

以下代码修改了第二步实现的代码，不仅把语音转换为文本，还将录音保存在本地文件中：

import speech_recognition as sr
import wave

# 初始化Recognizer
r = sr.Recognizer()

# 用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print('请开始说话：')
    # 将噪音消除
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    # 开始录音
    audio = r.listen(source)

# 将录音输出为文本
try:
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print('识别结果：' + text)

    # 保存录音文件
    with wave.open('record.wav', 'wb') as f:
        f.setnchannels(1)
        f.setsampwidth(r.get_sample_size(sr.AudioData))
        f.setframerate(sr.AudioData.sample_rate)
        f.writeframes(audio.get_wav_data())

    print('录音文件已保存为："record.wav"')
except sr.UnknownValueError:
    print('抱歉，无法识别该语音')
except sr.RequestError as e:
    print('网络问题造成了一个异常（{0}）: {1}'.format(e.errno, e.strerror))

现在，每次录音后都会将其保存为WAV文件（所示的是"record.wav"），使用Wave库编写。

示例说明

示例一：录音并打印并保存文本

实现一个叫做"recorder.py"的Python脚本，该脚本将录制音频并将其转换为文本，并将录音输出作为wav文件。

import speech_recognition as sr
import wave

# 初始化Recognizer
r = sr.Recognizer()

# 用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print('请开始说话：')
    # 将噪音消除
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    # 开始录音
    audio = r.listen(source)

# 将录音输出为文本
try:
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print('识别结果：' + text)

    # 保存录音文件
    with wave.open('record.wav', 'wb') as f:
        f.setnchannels(1)
        f.setsampwidth(r.get_sample_size(sr.AudioData))
        f.setframerate(sr.AudioData.sample_rate)
        f.writeframes(audio.get_wav_data())

    print('录音文件已保存为："record.wav"')
except sr.UnknownValueError:
    print('抱歉，无法识别该语音')
except sr.RequestError as e:
    print('网络问题造成了一个异常（{0}）: {1}'.format(e.errno, e.strerror))

我们只需运行该脚本，开始录音并开始说话，当录音停止时，录音文件保存在文件"record.wav"中，录音文本将在控制台中打印出来。

示例二：将语音提示转换为文本

假设我们正在开发一个银行自动客户服务Web应用程序，它将使用语音来向用户提供有关其账户的有关信息。现在，我们需要添加一个功能，让用户将其语音提示转换为文本快速输入账户信息。我们将为此使用SpeechRecognition库。

以下示例代码可以实现此操作：

import speech_recognition as sr
import wave

# 初始化Recognizer
r = sr.Recognizer()

# 用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print('请开始说话：')
    # 将噪音消除
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    # 开始录音
    audio = r.listen(source)

# 将录音输出为文本
try:
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
    print('您输入的是：' + text)
except sr.UnknownValueError:
    print('抱歉，无法识别该语音')
except sr.RequestError as e:
    print('网络问题造成了一个异常（{0}）: {1}'.format(e.errno, e.strerror))

运行上述代码片段，它将提示用户说话。当录音停止时，将自动将 recording的语音提示转换为文本并将其打印在控制台中。

结论

这就是基于Python实现语音录入识别代码的完整攻略。要使用它，只需将上述Python代码复制到编辑器中，以根据要求进行修改，然后运行它。现在，您可以通过使用SpeechRecognition和Pyaudio库来在Python环境中轻松实现语音录入识别。