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Python调用百度api实现语音识别详解

这篇文章主要介绍了Python通过调用百度api实现语音识别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

最近在学习python,做一些python练习题

github上几年前的练习题

有一题是这样的:

使用 Python 实现:对着电脑吼一声,自动打开浏览器中的默认网站。

例如,对着笔记本电脑吼一声“百度”,浏览器自动打开百度首页。

然后开始search相应的功能需要的模块(windows10),理一下思路:

  1. 本地录音

  2. 上传录音,获得返回结果

  3. 组一个map,根据结果打开相应的网页

所需模块:

  1. PyAudio:录音接口

  2. wave:打开录音文件并设置音频参数

  3. requests:GET/POST

为什么要用百度语音识别api呢?因为免费试用。。

不多说,登录百度云,创建应用

查看文档REST API文档

文档写的蛮详细的,简单概括就是

1.可以下载使用SDK

2.不需要下载使用SDK


选择2.

  1. 根据文档组装url获取token

  2. 处理本地音频以JSON格式POST到百度语音识别服务器,获得返回结果

语音格式

格式支持:pcm(不压缩)、wav(不压缩,pcm编码)、amr(压缩格式)。推荐pcm 采样率 :16000 固定值。 编码:16bit 位深的单声道。

百度服务端会将非pcm格式,转为pcm格式,因此使用wav、amr会有额外的转换耗时。

保存为pcm格式可以识别,只是windows自带播放器识别不了pcm格式的,所以改用wav格式,毕竟用的模块是wave?

首先是本地录音

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import wave
from pyaudio import PyAudio, paInt16
 
framerate = 16000  # 采样率
num_samples = 2000  # 采样点
channels = 1  # 声道
sampwidth = 2  # 采样宽度2bytes
FILEPATH = 'speech.wav'
 
def save_wave_file(filepath, data):
    wf = wave.open(filepath, 'wb')
    wf.setnchannels(channels)
    wf.setsampwidth(sampwidth)
    wf.setframerate(framerate)
    wf.writeframes(b''.join(data))
    wf.close()
 
#录音
def my_record():
    pa = PyAudio()
    #打开一个新的音频stream
    stream = pa.open(format=paInt16, channels=channels,
                     rate=framerate, input=True, frames_per_buffer=num_samples)
    my_buf = [] #存放录音数据
 
    t = time.time()
    print('正在录音...')
  
    while time.time() < t + 4# 设置录音时间(秒)
        #循环read,每次read 2000frames
        string_audio_data = stream.read(num_samples)
        my_buf.append(string_audio_data)
    print('录音结束.')
    save_wave_file(FILEPATH, my_buf)
    stream.close()

然后是获取token

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import requests
import base64 #百度语音要求对本地语音二进制数据进行base64编码
 
#组装url获取token,详见文档
base_url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
APIKey = "LZAdqHUGC********mbfKm"
SecretKey = "WYPPwgHu********BU6GM*****"
 
HOST = base_url % (APIKey, SecretKey)
 
def getToken(host):
    res = requests.post(host)
    return res.json()['access_token']
 
 
 
#传入语音二进制数据,token
#dev_pid为百度语音识别提供的几种语言选择
def speech2text(speech_data, token, dev_pid=1537):
    FORMAT = 'wav'
    RATE = '16000'
    CHANNEL = 1
    CUID = '********'
    SPEECH = base64.b64encode(speech_data).decode('utf-8')
 
    data = {
        'format': FORMAT,
        'rate': RATE,
        'channel': CHANNEL,
        'cuid': CUID,
        'len': len(speech_data),
        'speech': SPEECH,
        'token': token,
        'dev_pid':dev_pid
    }
    url = 'https://vop.baidu.com/server_api'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    # r=requests.post(url,data=json.dumps(data),headers=headers)
    print('正在识别...')
    r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    Result = r.json()
    if 'result' in Result:
        return Result['result'][0]
    else:
        return Result

最后就是对返回的结果进行匹配,这里使用webbrowser这个模块

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webbrower.open(url)

完整demo

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Date    : 2018-12-02 19:04:55
import wave
import requests
import time
import base64
from pyaudio import PyAudio, paInt16
import webbrowser
 
 
framerate = 16000  # 采样率
num_samples = 2000  # 采样点
channels = 1  # 声道
sampwidth = 2  # 采样宽度2bytes
FILEPATH = 'speech.wav'
 
base_url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
APIKey = "********"
SecretKey = "************"
 
HOST = base_url % (APIKey, SecretKey)
 
 
def getToken(host):
    res = requests.post(host)
    return res.json()['access_token']
 
 
def save_wave_file(filepath, data):
    wf = wave.open(filepath, 'wb')
    wf.setnchannels(channels)
    wf.setsampwidth(sampwidth)
    wf.setframerate(framerate)
    wf.writeframes(b''.join(data))
    wf.close()
 
 
def my_record():
    pa = PyAudio()
    stream = pa.open(format=paInt16, channels=channels,
                     rate=framerate, input=True, frames_per_buffer=num_samples)
    my_buf = []
    # count = 0
    t = time.time()
    print('正在录音...')
   
    while time.time() < t + 4# 秒
        string_audio_data = stream.read(num_samples)
        my_buf.append(string_audio_data)
    print('录音结束.')
    save_wave_file(FILEPATH, my_buf)
    stream.close()
 
 
def get_audio(file):
    with open(file, 'rb') as f:
        data = f.read()
    return data
 
 
def speech2text(speech_data, token, dev_pid=1537):
    FORMAT = 'wav'
    RATE = '16000'
    CHANNEL = 1
    CUID = '*******'
    SPEECH = base64.b64encode(speech_data).decode('utf-8')
 
    data = {
        'format': FORMAT,
        'rate': RATE,
        'channel': CHANNEL,
        'cuid': CUID,
        'len': len(speech_data),
        'speech': SPEECH,
        'token': token,
        'dev_pid':dev_pid
    }
    url = 'https://vop.baidu.com/server_api'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    # r=requests.post(url,data=json.dumps(data),headers=headers)
    print('正在识别...')
    r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    Result = r.json()
    if 'result' in Result:
        return Result['result'][0]
    else:
        return Result
 
 
def openbrowser(text):
    maps = {
        '百度': ['百度', 'baidu'],
        '腾讯': ['腾讯', 'tengxun'],
        '网易': ['网易', 'wangyi']
 
    }
    if text in maps['百度']:
        webbrowser.open_new_tab('https://www.baidu.com')
    elif text in maps['腾讯']:
        webbrowser.open_new_tab('https://www.qq.com')
    elif text in maps['网易']:
        webbrowser.open_new_tab('https://www.163.com/')
    else:
        webbrowser.open_new_tab('https://www.baidu.com/s?wd=%s' % text)
 
 
if __name__ == '__main__':
    flag = 'y'
    while flag.lower() == 'y':
        print('请输入数字选择语言:')
        devpid = input('1536:普通话(简单英文),1537:普通话(有标点),1737:英语,1637:粤语,1837:四川话\n')
        my_record()
        TOKEN = getToken(HOST)
        speech = get_audio(FILEPATH)
        result = speech2text(speech, TOKEN, int(devpid))
        print(result)
        if type(result) == str:
            openbrowser(result.strip(','))
        flag = input('Continue?(y/n):')

经测试,大吼效果更佳 

到此这篇关于Python调用百度api实现语音识别详解的文章就介绍到这了

原文链接:https://blog.csdn.net/exmlyshy/article/details/84760845


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