使用Python对接百度语音识别接口,让你的程序能听懂人话

概述

随着语音技术的发展,越来越多的程序开始加入了语音交互的功能。百度云提供的语音识别接口,可以让程序通过语音输入实现各种功能,为用户带来更加便捷的操作体验。本文将介绍如何使用Python对接百度语音识别接口,让你的程序也能听懂人话。

准备工作

1. 创建百度云账号并开通语音识别服务

首先,你需要到百度云官方网站创建一个账号,并且开通语音识别服务。如果你还没有开通语音识别服务,可以参照官方文档《简易API快速入门》进行操作。

2. 安装Python第三方库baidu-aip

在使用Python对接百度语音识别接口之前,需要安装Python第三方库baidu-aip。

pip install baidu-aip

3. 获取百度语音识别API Key和Secret Key

你还需要在百度云控制台上获取语音识别的API Key和Secret Key,这里不再详细介绍。获取后,你需要记下这两个Key,在后面调用API时会用到。

使用Python对接百度语音识别接口

1. 导入必要的库和配置参数

首先,需要导入必要的库,并配置一些参数,如下所示:

# 导入必要的库

import os

from aip import AipSpeech

# 配置参数

APP_ID = 'your_app_id'

API_KEY = 'your_api_key'

SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建AipSpeech对象

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

上面代码:首先我们需要从aip包中导入AipSpeech类,然后配置APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY三个参数。接下来通过AipSpeech类创建一个client对象,后面所有的API调用都通过client对象进行。

2. 调用语音识别API实现语音输入

下面,我们就可以开始调用百度语音识别API实现语音输入了。

# 读取录音文件

def get_file_content(filePath):

with open(filePath, 'rb') as fp:

return fp.read()

# 设置识别参数

options = {

'dev_pid': 1537, # 中文普通话

}

# 调用语音识别接口

result = client.asr(get_file_content('audio.wav'), 'wav', 16000, options)

# 输出识别结果

print(result['result'][0])

上面代码:调用百度语音识别API需要提供三个参数:语音数据、语音格式和采样率。在这里,我们先定义了一个函数get_file_content,用于读取录音文件。然后,设置了一个options字典,包括音频格式、采样率和语言类型等参数。最后调用AipSpeech类的asr方法,并将录音文件路径、音频格式、采样率和参数options传入,获取语音识别结果。在这个例子中,我们只输出了识别结果中的第一个值。

完整示例代码

下面是一个完整的示例代码,包括录音、语音识别和输出识别结果等步骤:

import os

from aip import AipSpeech

import pyaudio

import wave

# 配置参数

APP_ID = 'your_app_id'

API_KEY = 'your_api_key'

SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 插入空格的函数

def insert_space(text):

# 中文和英文、数字、符号之间插入空格

# 例如:这是一句话,100元,Hello world!

return ' '.join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z0-9]+|[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', text))

# 创建AipSpeech对象

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 设置pyaudio参数

CHUNK = 1024

FORMAT = pyaudio.paInt16

CHANNELS = 1

RATE = 16000

RECORD_SECONDS = 5

WAVE_OUTPUT_FILENAME = 'audio.wav'

# 录音函数

def record():

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=FORMAT,

channels=CHANNELS,

rate=RATE,

input=True,

frames_per_buffer=CHUNK)

print("开始录音......")

frames = []

for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):

data = stream.read(CHUNK)

frames.append(data)

print("录音结束。")

stream.stop_stream()

stream.close()

p.terminate()

wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')

wf.setnchannels(CHANNELS)

wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))

wf.setframerate(RATE)

wf.writeframes(b''.join(frames))

wf.close()

# 读取录音文件

def get_file_content(filePath):

with open(filePath, 'rb') as fp:

return fp.read()

# 调用语音识别接口

def recognize():

print("正在识别......")

# 设置识别参数

options = {

'dev_pid': 1537, # 中文普通话

}

# 调用百度语音识别API

result = client.asr(get_file_content(WAVE_OUTPUT_FILENAME), 'wav', 16000, options)

# 输出识别结果

text = result['result'][0]

print("识别结果:", text)

return insert_space(text)

# 主函数

def main():

while True:

# 录音

record()

# 识别语音

text = recognize()

# 判断语音命令

if '打开' in text:

os.system('start ' + text[2:])

elif '关闭' in text:

os.system('taskkill /f /im ' + text[2:] + '.exe')

else:

print("无效命令,请重试。")

print()

# 程序入口

if __name__ == '__main__':

main()

上面代码:首先是插入空格的函数insert_space,这个函数可以让语音识别结果更准确。接下来,是一个record函数,用于录制5秒的音频文件,并保存为audio.wav。然后,是一个get_file_content函数,用于读取音频文件内容。最后,是一个recognize函数,调用百度语音识别API,获取语音识别结果。

3. 使用语音命令控制程序

为了让程序能够听懂语音命令并能够响应,下面我们在主函数中增加一些语音命令的判断。在这个例子中,我们通过输入"打开"或"关闭"来控制某个应用程序,例如"打开记事本"、"关闭音乐"等。

总结

百度语音识别接口可以很好地应用于语音输入功能的实现。通过Python对接百度语音识别接口,可以让我们的程序也能听懂人话,实现更加便捷的操作体验。

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