Автор оригинала: Pankaj Kumar.
В этой статье мы раскрываем процесс Преобразование речи в текст в Python с использованием библиотеки ProductReCognition Отказ
Распознавание речи это процесс распознавания голоса и представляющий его текстовым способом. В современном быстро движущемся мире распознавание речи полезно во многих аспектах, таких как автоматическое вождение автомобиля, эпиднадзор домашнего дома и т. Д.
Предпосылки для Python речи к тексту преобразования
Перед погружением в процесс речи Python в текстовое преобразование обязательно для нас установить необходимые библиотеки.
Шаг 1: Установить библиотеку повторений.
pip install speechrecognition
Библиотека прозрачности используется для Речь к тексту преобразования Отказ Более того, он поддерживает различные офлайн/онлайн речь Двигатели распознавания и API Отказ
Шаг 2: Установите модуль Pyudio
pip install pyaudio
Библиотека Pyaudio Служит трансплатформенным модулем ввода-вывода и обеспечивает привязки с Portaudio Отказ Pyaudio позволяет пользователю записывать и воспроизводить аудиофайлы независимо от платформы I.e. Это полностью независимо от платформы.
Понимание речи Python в текстовое преобразование с использованием модуля PeastReCognition
Шаг 1: Импортируйте необходимую библиотеку/модуль
В процессе преобразования речи к тексту используя Модуль PeopleReCognition Нам придется импортировать то же самое в нашей программе, чтобы воспользоваться всеми функциями, определенными под модулем/библиотекой.
import speech_recognition
Шаг 2: Инициализировать распознаватель речи
variable = speech_recognition.Recognizer()
Чтобы принять вход в формате аудио и распознать звук, нам необходимо инициализировать распознатель для распознавания звука/голоса.
Шаг 3: Установите источник ввода аудио/голос
Вход в модуль PeastReCognition имеет два типа:
- Предварительно записанный аудиофайл
- Голос ввода через микрофон по умолчанию
with SRG.Microphone() as source
В приведенном выше утверждении вход к нашей функции напрямую записан через Микрофон по умолчанию Отказ Таким образом, Микрофон () Объект используется для получения звука от микрофона.
Примечание: Нам нужно установить Pyudio модуль Чтобы принять ввод в формате аудио из микрофона по умолчанию.
Если вы хотите преобразовать предварительно записанный аудиофайл в текст, нам нужно следовать следующему утверждению:
with SRG.AudioFile(name of the audio file) as source
Шаг 4: Определите ограничение по времени для записи звука от микрофона.
Рекорд () Метод Используется для установки источника ввода и времени, для которого микрофон должен принимать и записывать входные аудио.
record(source, duration)
Источник: Определяет источник ввода, такого как Аудио файл , Вход от микрофона , так далее.Продолжительность: период времени (в секундах), для которых микрофон будет активен и примет входной голос от пользователя.
Шаг 5: Преобразуйте речь в текст, используя поисковую систему или API
Запись () Функция Принимает голос от пользователя и загружать одинаковую к механизму распознавания речи, таких как механизм распознавания голоса Google для распознавания речи. Для системы обязательно оставаться на связи с Интернет Для того, чтобы использовать двигатель распознавания Google.
распознать_google () Функция Распознает входной голос, переданный ему в качестве параметра, и возвращает его в текстовую форму. Если пользователь желает использовать любой другой язык для распознавания речи, как испанский, японский и т. Д., должен будет пройти Язык в качестве параметра к функции.
Реализация речи Python в текстовое преобразование с использованием библиотеки повторений
import speech_recognition as SRG
import time
store = SRG.Recognizer()
with SRG.Microphone() as s:
print("Speak...")
audio_input = store.record(s, duration=7)
print("Recording time:",time.strftime("%I:%M:%S"))
try:
text_output = store.recognize_google(audio_input)
print("Text converted from audio:\n")
print(text_output)
print("Finished!!")
print("Execution time:",time.strftime("%I:%M:%S"))
except:
print("Couldn't process the audio input.")
Выход:
Speak... Recording time: 01:13:27 Text converted from audio: Python on Journaldev! Finished!! Execution time: 01:13:34
Заключение
Таким образом, в этой статье мы поняли преобразование речи в текст в Python с использованием библиотеки ProducyReCongition.