简单记录阿里云语音识别API调用方法

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Author：qyan.li

Date：2022.5.15

Topic：简单记录阿里云语音识别API调用

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一、写在前面：

​        ~~~~~~       最近的课程设计需要语音识别算法，但由于自己实现能力不够，只能借助于现成的API资源，目前国内比较成熟的包括百度云，阿里云，科大讯飞等等。由于百度云自己之前使用过，无法免费调用，故此次转到阿里云API尝试。

​        ~~~~~~       本篇博文主要记录自己在阿里云API调用中遇到的问题及解决方案。但是需要提醒的是，下述的方案可以保证大家能够使用阿里云API，但肯定不是最优甚至正确的方案，也希望有大佬可以贡献下思路和调用方法。

二、代码展示：

​        ~~~~~~       废话不多说，先上代码，方便大家参考使用，至于为什么这么改，后面会详细说，修改代码操作包含以下三步：

• 首先，在下载下的SDK文件夹下新建CodeTest.py文件，并将下面的代码拷贝至文件中，保存

  # -*- coding = utf-8 -*-
  
  import time
  import threading
  import sys
  import nls
  
  ## 阿里云语音识别调用规范(此处信息更换为个人)
  URL="********"
  AKID="*******"
  AKKEY="*********"
  APPKEY="*******"
  
  class TestSr:
      def __init__(self,test_file):
          self.__test_file = test_file
     
     ## 读取音频文件内容，存放在self.__data中
      def loadfile(self, filename):
          with open(filename, "rb") as f:
              self.__data = f.read()
      
      def getResult(self):
          self.loadfile(self.__test_file)
          ## type == str而非dict，因此需按照字符串格式进行内容提取
          return self.__test_run().split('"')[-4]
  
      def __test_run(self):
          sr = nls.NlsSpeechRecognizer(
                      url=URL,
                      akid=AKID,
                      aksecret=AKKEY,
                      appkey=APPKEY
                  )
          r = sr.start(aformat="pcm", ex={"hello":123})
          
          ## 将文件数据传递NlsSpeechRecognizer
          self.__slices = zip(*(iter(self.__data),) * 640)
          for i in self.__slices:
              sr.send_audio(bytes(i))
              time.sleep(0.01)
  
          r = sr.stop()
          
          return sr.result    
  
  t = TestSr("./test.wav") # 参数传入待识别的语音文件
  result = t.getResult()
  print(result)
  
  '''
  识别结果：
  省点钱还能买回点东西来行了嗯上海天气超市买东西
  '''
  

• 在SDK的文件夹下找到_speech_recognizer.py文件(在子文件夹nls下)，并在python文件中添加两行代码：

  1. 在NlsSpeechRecognizer类的构造函数函数末尾添加代码self.result = None，大概在121行左右的位置，注意在构造函数内部，缩进
  2. 在147行左右__sr_core_on_msg函数的末尾添加代码：self.result = msg

​ 致此，代码的修改已经全部完成，你可以测试一下，理论上将应该是可以成功运行获得语音识别的结果。

三、代码调整的思路：

​        ~~~~~~       OK，首先，代码中删除多线程部分，主要原因在于自己对多线程了解不多，代码难以掌控，其次，自己仅作简单的语音识别，实在也是没有必要添加多线程的处理，故去除此处多线程的代码。

​        ~~~~~~       另外，我解释一下我为什么要添加后面的代码？

​        ~~~~~~       首先，如果你粘贴阿里云官方文档上的代码直接运行，你大概率会看到一连串的语句输出，并且循环往复不停的在执行。并且输出诸多红色字体的语句并在前方伴随着时间信息和DEBUG字符，如下面：

2022-05-29 17:00:23,573 - DEBUG - get token baa04102311f4d099986b83636281002
2022-05-29 17:00:23,574 - DEBUG - ws run...
2022-05-29 17:00:23,574 - DEBUG - wait cond wakeup
2022-05-29 17:00:24,862 - DEBUG - core_on_open:(<nls._core.NlsCore object at 0x00000256C37B3C48>, '{"header": {"message_id": "5441d027d9c7468cb3fcf85b80d78f30", "task_id": "87e6f295fd584e0fa716362c2f0d0aab", "namespace": "SpeechRecognizer", "name": "StartRecognition", "appkey": "kK77KCDsoBijyG7y"}, "payload": {"format": "pcm", "sample_rate": 16000, "enable_intermediate_result": false, "enable_punctuation_prediction": false, "enable_inverse_text_normalization": false, "hello": 123}}')
2022-05-29 17:00:24,862 - DEBUG - notify on open
2022-05-29 17:00:24,862 - DEBUG - wakeup without timeout
2022-05-29 17:00:24,862 - DEBUG - __sr_core_on_open

​        ~~~~~~       按照自己的猜测这应该就是所谓的程序日志。虽然有所耳闻，但毕竟作为学生仅写些小代码的自己哪里见过这等阵仗，但是不要慌：

​        ~~~~~~       仔细观察，会发现其中存在这样的输出：

2022-05-29 17:00:33,017 - DEBUG - core_on_msg:{"header":{"namespace":"SpeechRecognizer","name":"RecognitionCompleted","status":20000000,"message_id":"e277e5e9f9c3403aa8a56c6edb22e854","task_id":"87e6f295fd584e0fa716362c2f0d0aab","status_text":"Gateway:SUCCESS:Success."},"payload":{"result":"省点钱还能买回点东西来行了嗯上海天气超市买东西","duration":9980}}
2022-05-29 17:00:33,017 - DEBUG - __sr_core_on_msg:msg={"header":{"namespace":"SpeechRecognizer","name":"RecognitionCompleted","status":20000000,"message_id":"e277e5e9f9c3403aa8a56c6edb22e854","task_id":"87e6f295fd584e0fa716362c2f0d0aab","status_text":"Gateway:SUCCESS:Success."},"payload":{"result":"省点钱还能买回点东西来行了嗯上海天气超市买东西","duration":9980}} args=()

​        ~~~~~~       看到其中我们喜欢的部分了吗？就是其中的result所对应的value，这不就是我们目标识别的语音内容吗？但是怎么提出出来呢！既然能够显示在python的输出中，就意味着代码中一定存在某个部分是负责这个输出的。那么接下来的任务就变的纯粹，那就是找到这个输出。

​        ~~~~~~       很明显，CodeTest.py的代码中是不可能负责它的输出的，一定是调用的某个文件中存在日志的输出，观察CodeTest.py的代码，代码中出现NlsSpeechRecognizer类的构造，那就从它入手，在CodeTest.py中选中NlsSpeechRecognizer，鼠标右键选择implements即可自动跳转至类的实现。

​        ~~~~~~       在回来观察日志输出，会发现这两个包含语音识别输出的部分前部字符均与core_on_msg有关，那就在_speech_recognizer.py文件中ctrl+f搜索上述字符，会自动对应到一个叫做__sr_core_on_msg的函数的位置，我们仔细观察这个函数：

def __sr_core_on_msg(self, msg, *args):
    _logging.debug("__sr_core_on_msg:msg={} args={}".format(msg, args))
    self.__handle_message(msg)

​        ~~~~~~       发现，这个_logging.debug("__sr_core_on_msg:msg={} args={}".format(msg, args))的代码不就是和我们上面输出的第二个相互对应的嘛？

2022-05-29 17:00:33,017 - DEBUG - __sr_core_on_msg:msg={"header":{"namespace":"SpeechRecognizer","name":"RecognitionCompleted","status":20000000,"message_id":"e277e5e9f9c3403aa8a56c6edb22e854","task_id":"87e6f295fd584e0fa716362c2f0d0aab","status_text":"Gateway:SUCCESS:Success."},"payload":{"result":"省点钱还能买回点东西来行了嗯上海天气超市买东西","duration":9980}} args=()

​        ~~~~~~       只不过此时参数msg以字典的形式给出，参数args没有，ok，我们定位到这里，接下来问题容易解决，既然传入的msg中包含我需要的目标信息(语音识别结果)，那么我给出一个接口，外部可以访问msg变量，在进行适当的解析不就可以获得语音识别结果嘛？

​        ~~~~~~       据此，我们添加上面的代码，自定义self.result变量，并在此函数中将msg赋值给self.result变量，外部可访问，即可获得对应的语音识别结果。但需要提醒result并非语音识别的结果，而是包含结果的一串字符串，还需要经过字符串处理才能实现语音识别结果的分离：

result.split('"')[-4]

四、总结：

​        ~~~~~~       上述经过改动的代码可以正常获得语音识别结果的输出，但是识别的速度会比较慢，预估可能需要十秒左右的时间，从识别的时间来看，上述代码基本也没有办法使用。但是这并不影响我们在这其中学习知识，掌握分析代码结构的方式，从这一点上来说，写这篇博文收获也还是有的。

​        ~~~~~~       最终，如果大家想调用语音识别接口，从我自己的体验上来讲，百度云的体验更好，CSDN上可参考的教程也比较多。这对于我们技术不太成熟的学生来讲是更加友好的。

五、网盘链接：

自行修改的代码已经上传至网盘，百度网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1sFUhXYUTBElgpSS8v3D2Lg
提取码：uc5e

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