语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
pip install pyttsx3
下载缓慢推荐您使用第三方通道下载
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pyttsx3
【示例】使用 pyttsx 实现文本转换语音
import pyttsx3 as pyttsx
# 调用初始化方法,获取讲话对象
engine = pyttsx.init()
engine.say('加油!努力吧少年')
engine.runAndWait()
from win32com.client import Dispatch
# 获取讲话对象
speaker = Dispatch('SAPI.SpVoice')
# 讲话内容
speaker.Speak('猪哥猪哥,你真了不起')
speaker.Speak('YL美吗?')
speaker.Speak('ZS说她美吖')
# 释放对象
del speaker
pip install comtypes
【示例】使用 SpeechLib 实现文本转换语音
from comtypes.client import CreateObject
from comtypes.gen import SpeechLib
# 获取语音对象,源头
engine = CreateObject('SAPI.SpVoice')
# 输出到目标对象的流
stream = CreateObject('SAPI.SpFileStream')
infile = 'demo.txt'
outfile = 'demo_audio.wav'
# 获取流写入通道
stream.open(outfile, SpeechLib.SSFMCreateForWrite)
# 给语音源头添加输出流
engine.AudioOutputStream = stream
# 读取文本内容
# 打开文件
f = open(infile, 'r', encoding='utf-8')
# 读取文本内容
theText = f.read()
# 关闭流对象
f.close()
# 语音对象,读取文本内容
engine.speak(theText)
stream.close()
pip install PocketSphinx
pip install SpeechRecognition
下载地址:https://pypi.org/project/SpeechRecognition/
下载缓慢推荐您使用第三方通道下载
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 模块名
【示例】使用 PocketSphinx 实现语音转换文本
import speech_recognition as sr
# 获取语音文件
audio_file = 'demo_audio.wav'
# 获取识别语音内容的对象
r = sr.Recognizer()
# 打开语音文件
with sr.AudioFile(audio_file) as source:
audio = r.record(source)
# 将语音转化为文本
# print('文本内容:', r.recognize_sphinx(audio)) # recognize_sphinx() 参数中language='en-US' 默认是英语
print('文本内容:', r.recognize_sphinx(audio, language='zh-CN'))
speech_recognition 默认识别英文,是不支持中文的,需要在Sphinx语音识别工具包里面下载对应的 普通话包 和 语言模型 。
安装步骤:
下 载 地 址:https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/
点击 Mandarin下载cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz并解压.
在python安装目录下找到Lib\site-packages\speech_recognition
点击进入pocketsphinx-data文件夹,会看到一个en-US文件夹,再新建文件夹zh-CN
在这个文件夹中添加进入刚刚解压的文件,需要注意:把解压出来的zh_cn.cd_cont_5000文件夹重命名为acoustic-model、zh_cn.lm.bin命名为language-model.lm.bin、zh_cn.dic中dic改为dict格式。即与en-US文件夹中命名一样。
参考:https://blog.csdn.net/qq_32643313/article/details/99936268
致以感谢
浅显的学习语音识别,不足之处甚多,深究后,将更新文章。
感谢跟随老师的代码在未知领域里探索,希望我能走的更高更远