python语音识别

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。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。

一、功能概述

实现将语音转换为文字，调取第3方接口。比如百度ai，图灵机器人，得到想要的结果。

二、软件环境

操作系统：win10

语言：Python 版本：3.5.4

Python库：baidu-aip

三、原理概述

利用windows自带的录音机，基于百度API进行wav格式的音频转文本。根据文本，调取图灵机器人接口，得到结果。

四、部署工作

1 登录百度ai，链接为：

https://ai.baidu.com/

登录账户(如果你有百度，可以直接登录，否则需要注册)

点击右边的控制台->直接进入

进入之后，拖动进度条到中间。找到已开通服务，点击百度语言。

点击创建应用

应用名字，可以自定义。我写的是语音识别，默认就已经开通了语音识别和语音合成。

这就够了，所以接口选择，不用再选了。

语音包名，选择不需要。因为接下来要展示的是用Python代码实现的，不是android和ios

应用描述，这里一定要好好写啊。不然不通过的！

点击立即创建，瞬间就创建成功了。我估摸着，我写的描述太吊了。百度不得不同意哈！

点击返回列表，在Secret Key的下面，点击显示。

复制AppID，API Key，Secret Key 这3个信息到一个文件里面。接下来的Python代码会用到！

点击左侧的技术文档

点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK

文本不能太长

目录结构

支持2x和3x

打开windows的cmd窗口，输入命令 pip3 install baidu-aip

我已经安装好了，效果如下:

打开Pycharm，新建一个目录ai

创建文件audio_text.py

代码如下:

import time
from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

将前面提到的AppID，API Key，Secret Key，复制到对应位置。

上面的id和KEY，后5位我改了，复制我的也没有用！

继续看文档，下面的代码可以把文件变成语言

代码如下：

from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {
    'vol': 5,
})

# 识别正确返回语音二进制 错误则返回dict 参照下面错误码
if not isinstance(result, dict):
    with open('auido.mp3', 'wb') as f:
        f.write(result)

执行代码，会看到当前目录出现了一个auido.mp3文件，打开播放器，听一下声音。

我用QQ影音，打开正常

看参数

看上面的代码，可以发现

‘你好百度’ 对于参数text

‘zh’ 表示中文

1 表示客户度类型

result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {
    'vol': 5,
})

再来加几个参数

result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {
        'spd':5,  # 语速-中等
        'vol': 5,  # 音量-中等
        'pit':5,  # 音调-中等
        'per':0  # 发音人-女声
    })

per的参数，如果是0，表示女声。我比较喜欢听女声，不要问我为什么!

语速，音量，音调，大家可以自行调节，声音会有相应的变化。

假设一段文件，有1000个子，可以使用split()方法切割，就可以得到多段语言。

接下来，需要进行语音识别，看文档

点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK

支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr

建议使用pcm，因为它比较好实现。而另外2种语言格式，有非常高的要求，只有专业级别的设备才能录制。它才能达到百度的要求。

使用windows录音工具，保存的是wav格式，那么就需要将wav转换为pcm格式。

下面介绍一个工具ffmpeg，百度搜索就能找到。

打开网址：

http://ffmpeg.org/download.html

点击windows图标，点击Builds

我的电脑是64位系统，选择64位，一定要选择Shared，最后点击下载。

下载完成后，将包解压到你常用的安装目录，我的安装目录是D:\Program Files (x86)

进入目录

D:\Program Files (x86)\ffmpeg-20180518-16b4f97-win64-shared\bin

里面有一个ffmpeg.exe，后面的Python代码会调用它。

添加环境变量

打开我的电脑->高级系统设置->环境变量->编辑

点击右边的新建，输入路径D:\Program Files (x86)\ffmpeg-20180518-16b4f97-win64-shared\bin

之后，一路确定…

关闭cmd窗口，再次打开cmd窗口，输入命令 ffmpeg

出现下面橘黄色提示，就表示环境变量添加成功了。

这个时候，一定要关闭Pycharm，否则Pycharm识别不到。

再次开启Pycharm

Pycharm用法如下：

ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm

第一个%s 表示原始文件

第二个%s 也是原始文件，它加了后缀.pcm

继续看文档，语言时长，不要超过60s

请求时，要指定一个pcm格式的文件

看参数，主要用到的是rate和1536

上图的16000表示采样率

1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高

1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。

所以建议使用1536

打开win10自带的录音机，录制一段声音，比如：你叫什么呀

一定要带一个呀字，下面的代码执行会输出10个结果，否则只有一个！

注意：笔记本的麦克风在摄像头的2边，所以录制的时候，一定要对着摄像头！

默认为m4a格式的，重命名为whatyouname.m4a，将文件放入ai目录

新增文件a_t.py，内容如下：

from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取文件
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 识别本地文件
a = client.asr(get_file_content('whatyouname.m4a'), 'pcm', 16000, {
    'dev_pid': 1536,
})
print(a)

注意上面的id和key。文件名为whatyouname.wav

执行文件，输出：

{‘sn’: ‘7436726851526824321’, ‘err_no’: 3301, ‘err_msg’: ‘speech quality error.’}

返回错误’err_no’: 3301

看文档

找下面对应的3301，表示声音不清晰!

再仔细用播放器，播放一下刚才的声音，挺清晰的呀！

这里报3301不是因为声音不清晰，而是格式不支持。

使用os模块调用ffmpeg实现转码

代码如下：

import os
from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)


# 读取文件
def get_file_content(filePath):
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    os.system(cmd_str)  # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
    with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 识别本地文件
a = client.asr(get_file_content('whatyouname.m4a'), 'pcm', 16000, {
    'dev_pid': 1536,
})
print(a)

执行输出，效果如下：

上面红色文件，不是报错，而是转码过程

主要看err_msg是什么，这里显示success，表示成功。

在ai目录下，会多出一个文件whatyouname.m4a.pcm。这个文件才是刚才真正发给百度的语言文件

返回的结果是一个字典，第一个结果，一般是最正确的。取第一个，就可以了!

接下来，就需要从字典取值。字典取值，不要用以下这种方法：

print(a['result'])

为什么呢？如果key不存在，会直接报错!毕竟报错，是要崩溃的…

所以建议使用get方法，将最后一行的print(a)，修改为以下内容：

完整代码，我就不贴了。

if a.get('result'):
    print(a.get('result')[0])

执行输出：

从结果上来看就只有一个了。

jieba分词，完全开源，有集成的python库，简单易用。

jieba分词是基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)，动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

安装jieba

在安装有python3 和 pip 的机子上，安装jieba库很简单，使用pip即可：pip3 install jieba

由于包很大，默认使用国外更新源比较慢，下面使用国内更新源安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba

下图表示已经安装好了

新建一个文件jieba_test.py，代码如下：

import jieba
a = jieba.cut('你叫什么名字')
print(a)

执行输出：

它是一个生成器对象，转换为列表

import jieba
a = list(jieba.cut('你叫什么名字'))
print(a)

执行输出：

换一句话

import jieba
a = list(jieba.cut('我想听周杰伦的夜曲'))
print(a)

执行输出：

发现，断句不对。应该是下面的结果

['我想听', '周杰伦', '的', '夜曲']

新建一个words.py文件，用来存放关键字，内容如下：

KEY_WORDS = ["我想听",
             "我要听",
             "播放",
             "名字是什么",
             "名字叫什么",
             "你叫什么名字"
             ]

导入words模块，也就是上面写的文件

import jieba
import words

for i in words.KEY_WORDS:  # 遍历关键字
    jieba.add_word(i)  # 在程序中动态修改词典

a = list(jieba.cut('我想听周杰伦的夜曲'))
print(a)

执行输出：

除了使用jieba.cut以外，还有一个方法jieba.cut_for_search

该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

图灵机器人是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司，致力于“让机器理解世界”，产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。

官方地址为：

http://www.tuling123.com/

首先得注册一个账号，或者使用第3方登录，都可以。

登录之后，点击创建机器人

机器人名称，可以是自己定义的名字

选择网站->教育学习->其他 输入简介

创建成功之后，点击终端设置，拉到最后。

可以看到api接入，下面有一个apikey，待会会用到

右侧有一个窗口，可以和机器人聊天

点击api使用文档，初学者，先看Web API V1.0的

新建一个文件tuling.py，内容如下：

import json
import requests

urls = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'  # 请求地址
data_str = {
        "key":"6a944508fd5c4d499b9991862ea12345", # 你的apikey
        "info":'今天天气怎么样',  # 请求内容
        "userid":123,  # 开发者给自己的用户分配的唯一标志
    }
a = requests.post(urls,data_str)  # 必须使用post请求
content = (a._content).decode('utf-8')  # 获取返回结果_content属性，并解码
s = json.loads(content)  # 反序列化
print(s)

key是你创建机器人的apikey,上面的代码，后5位我改了，复制没用的！

执行代码输出：

{‘text’: ‘请问你想查询哪个城市’, ‘code’: 100000}

修改info为 北京

再次执行，输出：

{‘code’: 100000, ‘text’: ‘北京:周日 05月27日,多云 西南风3-4级,最低气温17度，最高气温32度’}

参数解释：

userid 表示上下文标记，用来区分用户。举个例子，如果我更改了userid，那么我问"今天天气怎么样"

它会返回给我"你想查询哪个城市"。而我不改userid，它会直接返回天气结果。

上下文，好像只能保留上一次，我回复的内容。

a的返回结果是一个requests对象，_content才是我们真正需要的结果。

它是一个bytes类型，需要解码。解码之后一个json数据类型，反序列之后，就可以得到字符串了。

得到字符串之后，就可以调用百度接口，生成语音文件

创建一个audio_test.py文件，用来将字符串生成语音文件，内容如下：

import time
from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def text_to_audio(text):
    file_name = time.time()  # 保证文件名不重复
    result  = client.synthesis(text, 'zh', 1, {
        'spd':5,
        'vol': 5,
        'pit':5,
        'per':0
    })

    # 识别正确返回语音二进制 错误则返回dict 参照下面错误码
    if not isinstance(result, dict):
        with open('%s.mp3'%(file_name), 'wb') as f:
            f.write(result)
    return '%s.mp3'%(file_name)

打开tuling.py，导入模块audio_test

import json
import requests
import audio_text

urls = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'  # 请求地址
data_str = {
        "key":"6a944508fd5c4d499b9991862ea12345", # 你的apikey
        "info":'今天天气怎么样',  # 请求内容
        "userid":123,  # 开发者给自己的用户分配的唯一标志
    }
a = requests.post(urls,data_str)  # 必须使用post请求
content = (a._content).decode('utf-8')  # 获取返回结果_content属性，并解码
s = json.loads(content)  # 反序列化
print(audio_text.text_to_audio(s.get['text']))

执行输出： 1527421766.491485.mp3

在当前目录会生成一个音频文件，打开播放一下

有一个女生的声音，说：“请问你想查询哪个城市”

非常Nice

修改a_t.py，封装成函数，完整代码如下：

import os
from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '11212345'
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_file_content(filePath):
    print(filePath)
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    print(cmd_str)
    os.system(cmd_str)
    with open(filePath+".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 识别本地文件
def audio_text(file_path):
    a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # print(a["result"])
    if a.get("result") :
        return a.get("result")[0]

修改jieba_test.py，导入模块，完整代码如下：

import jieba
import words
import tuling

for i in words.KEY_WORDS:
    jieba.add_word(i)

def fenci(text):
    a = list(jieba.cut(text))
    # print(a)

    user_key_name={
            "你叫",
            "你叫什么",
            "你的名字",
            "名字叫什么",
            "你叫什么名字",
            "名字是什么"
        }

    if user_key_name.intersection(a):
        a = tuling.to_tuling('我叫肖',1)
        #print('我叫肖')
        print(a)
        return a
    a = tuling.to_tuling(text,'ai01')
    return a

修改tuling.py，完整内容如下：

import json
import requests
import audio_text

urls = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'
def to_tuling(text,uid):
    data_str = {
        "key":"6a944508fd5c4d499b9991862ea12345",
        "info":text,
        "userid":uid,
    }
    a = requests.post(urls,data_str)
    content = (a._content).decode('utf-8')
    s = json.loads(content)
    print(s)

    return audio_text.text_to_audio(s.get('text'))

新建文件wen_da.py,内容如下：

import a_t
import jieba_test

a = a_t.audio_text('How_is_the_weather.wav')
b = jieba_test.fenci(a)

How_is_the_weather.wav是我提前录制好的文件，内容是，北京天气如何？

执行wen_da.py，输出：

北京天气如何

{‘code’: 100000, ‘text’: ‘北京:周日 05月27日,多云 西南风3-4级,最低气温17度，最高气温32度’}

1527423163.572486.mp3

打开文件1527423163.572486.mp3，听声音，内容应该是

北京:周日 05月27日,多云 西南风3-4级,最低气温17度，最高气温32度

本地版的语言识别到这里就结束了！

这种方式很繁琐，很LOW!

来，看一个高大上的效果：

基于flask框架的语言识别系统

点击按钮，开始说话

说完之后，就直接语言播放天气

还能成语接龙

说不知道，就自动退出成语接龙模式

还可以听歌，比如说:“我想听世上只有妈妈好”

就会直接播放音乐

播放音乐功能，是调用了一个第3方接口musicapi