Python调用阿里云接口，实现音频识别功能-猿码集

介绍

在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python调用阿里云接口来实现音频识别。阿里云是拥有强大API的云计算服务提供商。我们将使用其语音识别API来将音频转换为文本。本文将介绍实现所需的步骤以及代码示例。

环境准备

在开始之前，我们需要确保我们有一个阿里云账户并且已经创建了一个API密钥。我们还需要安装Python 3.x并安装相关的软件包，比如NumPy、SciPy、PyAudio、SpeechRecognition、aliyun-python-sdk-core、aliyun-python-sdk-asr等。

NumPy 和 SciPy

NumPy和SciPy是Python中用于科学计算和统计分析的常用软件包。如果您已安装了Anaconda，则可以在Anaconda的环境中直接使用以下命令进行安装：

conda install numpy scipy

如果没有安装Anaconda，则可以使用pip进行安装：

pip install numpy scipy

PyAudio

PyAudio用于通过Python录制和播放声音，我们可以使用以下命令进行安装：

pip install pyaudio

SpeechRecognition

SpeechRecognition是一个简单易用的Python语音识别库，我们可以使用以下命令进行安装：

pip install SpeechRecognition

aliyun-python-sdk-core和aliyun-python-sdk-asr

aliyun-python-sdk-core和aliyun-python-sdk-asr是Python语言的阿里云API SDK，我们可以使用以下命令来安装这两个软件包：

pip install aliyun-python-sdk-core pip install aliyun-python-sdk-asr

如何使用阿里云API进行音频识别

接下来，我们将介绍如何使用阿里云API进行音频识别。以下是我们需要执行的步骤：

1. 创建一个阿里云账号

2. 创建一个Access Key ID和Access Key Secret

3. 访问阿里云API控制台并选择ASR

4. 创建一个新识别模型并配置它

5. 开始使用API进行音频识别

创建一个阿里云账号

首先，访问阿里云的官方网站并创建一个账号。登录您的阿里云帐户后，单击API密钥管理以创建Access Key ID和Access Key Secret。

访问阿里云API控制台并选择ASR

然后，访问阿里云API控制台并选择ASR服务。在ASR页面上，我们需要创建一个新的识别模型。

创建一个新的识别模型并配置它

在新模型页面上，我们需要配置新模型的参数。请注意，您需要购买一个阿里云ASR服务并选择一个语言（例如中文或英文），以便能够使用该服务进行音频识别。

开始使用API进行音频识别

要使用阿里云API进行音频识别，我们需要在代码中指定以下参数：

- Access Key ID和Access Key Secret

- 语音识别服务的地址和路径

- 语音识别服务的版本号

- 语音识别服务的参数（用于指定要识别的音频文件，语言和格式）

以下是代码示例：


import time
import json
import hmac
import hashlib
from base64 import b64encode
from urllib.parse import quote_plus
import pyaudio
import wave
import numpy as np
import speech_recognition as sr
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
from aliyunsdkasr.request.v20190614 import RecognizeSpeechRequest
access_key_id = 'your_access_key_id'
access_key_secret = 'your_access_key_secret'
app_key = 'your_app_key'
app_secret = 'your_app_secret'
url = "wss://nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com/ws/v1"
app_key = bytes(app_key, 'utf-8')
timestamp = int(time.time() * 1000)
auth_string_prefix = 'x-auth'
date = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ', time.gmtime(timestamp // 1000))
signature = hmac_digest(app_secret.encode('utf-8'),
                        '\n'.join(['POST', 'application/json', date,
                                   auth_string_prefix + ':' + sha256_digest(app_key + '\n' + str(timestamp) + '\n', access_key_secret.encode('utf-8')).decode('utf-8'),
                                   '/v1/recognize']))
authorization_string = quote_plus('NLS ' + access_key_id + ':' + signature)
headers = {'X-NLS-Auth': 'app_key=%s,authorization=%s,date=%s' %
                         (app_key.decode('utf-8'), authorization_string, date),
           'Content-Type': 'application/json',
           'Accept-Language': 'zh-cn'}
client = AcsClient(access_key_id, access_key_secret, 'cn-shanghai')
request = RecognizeSpeechRequest.RecognizeSpeechRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_duration(10)
request.set_sample_rate(16000)
request.set_enable_word_time_offset(True)
request.set_enable_voice_detection(True)
request.set_enable_chunk(false)
response = client.do_action_with_exception(request)
result_str = str(response, encoding='utf-8')
result_dict = json.loads(result_str)
result_text = result_dict['Result']['Result']
print(result_text)

总结

在本文中，我们讨论了如何使用Python调用阿里云API来实现音频识别功能。我们了解了如何准备环境，使用阿里云API进行音频识别，并得到了识别出的文本。这提供了一个实用基于API的解决方案，可以在许多软件应用中使用。

Python调用阿里云接口，实现音频识别功能

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