python语音分析
㈠ 如何用python调用百度语音识别
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
File: util_voice.py
Author: darrenwang([email protected])
Date: 2017/03/24 11:29:50
Brief:
"""
import sys
import json
import time
import base64
import urllib
import urllib2
import requests
class BaiRest:
def __init__(self, cu_id, api_key, api_secert):
self.token_url = "https://openapi..com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
self.getvoice_url = "http://tsn..com/text2audio?tex=%s&lan=zh&cuid=%s&ctp=1&tok=%s"
self.upvoice_url = 'http://vop..com/server_api'
self.cu_id = cu_id
self.get_token(api_key, api_secert)
return
def get_token(self, api_key, api_secert):
token_url = self.token_url % (api_key,api_secert)
r_str = urllib2.urlopen(token_url).read()
token_data = json.loads(r_str)
self.token_str = token_data['access_token']
return True
#语音合成
def text2audio(self, text, filename):
get_url = self.getvoice_url % (urllib2.quote(text), self.cu_id, self.token_str)
voice_data = urllib2.urlopen(get_url).read()
voice_fp = open(filename,'wb+')
voice_fp.write(voice_data)
voice_fp.close()
return True
##语音识别
def audio2text(self, filename):
data = {}
data['format'] = 'wav'
data['rate'] = 8000
data['channel'] = 1
data['cuid'] = self.cu_id
data['token'] = self.token_str
wav_fp = open(filename,'rb')
voice_data = wav_fp.read()
data['len'] = len(voice_data)
#data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).decode('utf-8')
data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).replace('\n', '')
#post_data = json.mps(data)
result = requests.post(self.upvoice_url, json=data, headers={'Content-Type': 'application/json'})
data_result = result.json()
print data_result
return data_result['result'][0]
def test_voice():
api_key = "SrhYKqzl3SE1URnAEuZ0FKdT"
api_secert = ""
bdr = BaiRest("test_python", api_key, api_secert)
#生成
start = time.time()
bdr.text2audio("你好啊", "out.wav")
using = time.time() - start
print using
#识别
start = time.time()
#result = bdr.audio2text("test.wav")
#result = bdr.audio2text("weather.pcm")
using = time.time() - start
print using, result
return True
if __name__ == "__main__":
test_voice()
㈡ 利用python和麦克风进行语音数据采集的流程
使用 Python 和麦克风进行语音数据采集的流程可能包括以下步骤：
安装并导入相应的库：需要安友老装并导入 PyAudio 库，这个库可以让你在 Python 中野基操作麦克风。
打开麦克风：使用 PyAudio 库打开麦克风，并设置采样率，采样位数等参数。
开始录音：颂告谨使用 PyAudio 库的 read 方法从麦克风中读取语音数据。
存储数据：使用 Python 的文件操作函数将读取到的语音数据存储到本地磁盘上。
关闭麦克风：使用 PyAudio 库关闭麦克风。
处理数据:在结束采集之后可以对音频数据进行处理，比如语音识别，语音合成,语音压缩等.
注意：请确保在你的系统中已经安装好了麦克风驱动，并且在 Python 代码中有足够的权限访问麦克风。
㈢ 如何用python调用百度语音识别
1、首先需要打开网络AI语音系统，开始编写代码，如图所示，编写好回车。
㈣ Python用什么模块开发语音识别系统
推荐使用YQ5969,这个语音识别模块可以支持1--8个咪头，还可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。这个语音识别模块可以滤除噪声。由于我们生活在一个相对的噪音环境里，
在远场识别中，用户和设备有一定距离，很多时候噪声源距离麦克风的位置比人更近，在某种程度中也为录制声音带来了一定的困难。
㈤ Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数
调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Python版。
安装语音识别，语音识别器编码，处理Ubuntu服务器，处理WSL。
要运行我们代码的语音识别库，我们首先需要安装语音识别，然后还必须安装PyAudio。首先，我们从主包开始：sudo pip3 install SpeechRecognition安装应该遵循完全相同的格式，但我似乎缺少了让它正常工作的软件包，试图安装PyAudio会出错。这些软件包应该删除该错误。那时我不需要更新apt，但先更新它并不坏处。sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2libportaudiocpp0有了它，您应该可以安装PyAudio：sudo pip3 install PyAudio语音识别器编码。
运行WSL（Linux版Windows子系统）的Windows机器。它也使用了Ubuntu 16.04，所以安装过程是一样的。不过说到使用麦克风，WSL并不那么简单。为了通过Ubuntu终端应用程序控制麦克风，需要安装PulseAudio。