Linux下如何用python實現語音識別功能

本篇內容主要講解“Linux下如何用python實現語音識別功能”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Linux下如何用python實現語音識別功能”吧!

選擇合適的python語音識別包

PyPI中有一些現成的語音識別軟件包。其中包括：
apiai
google-cloud-speech
pocketsphinx
SpeechRcognition
watson-developer-cloud
wit
一些軟件包（如 wit 和 apiai ）提供了一些超出基本語音識別的內置功能，如識別講話者意圖的自然語言處理功能。其他軟件包，如谷歌云語音，則專注于語音向文本的轉換。
其中，SpeechRecognition 就因便于使用脫穎而出。
識別語音需要輸入音頻，而在 SpeechRecognition 中檢索音頻輸入是非常簡單的，它無需構建訪問麥克風和從頭開始處理音頻文件的腳本，只需幾分鐘即可自動完成檢索并運行。

安裝SpeechRecognition

SpeechRecognition 兼容 Python2.6 , 2.7 和 3.3+，但若在 Python 2 中使用還需要一些額外的安裝步驟。大家可使用 pip 命令從終端安裝 SpeechRecognition：pip3 install SpeechRecognition

安裝完成后可以打開解釋器窗口進行驗證安裝：

注：不要關閉此會話，在后幾個步驟中你將要使用它。
若處理現有的音頻文件，只需直接調用 SpeechRecognition ，注意具體的用例的一些依賴關系。同時注意，安裝 PyAudio 包來獲取麥克風輸入

識別器類

SpeechRecognition 的核心就是識別器類。
Recognizer API 主要目是識別語音，每個 API 都有多種設置和功能來識別音頻源的語音，這里我選擇的是recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx（支持離線的語音識別）
那么我們就需要通過pip命令來安裝PocketSphinx，在安裝過程中也容易出現一大串紅色字體的錯誤。

音頻文件的使用

下載相關的音頻文件保存到特定的目錄（直接保存到ubuntu桌面）
注意：
AudioFile 類可以通過音頻文件的路徑進行初始化，并提供用于讀取和處理文件內容的上下文管理器界面。
SpeechRecognition 目前支持的文件類型有：

• WAV: 必須是 PCM/LPCM 格式

• AIFF

• AIFF-CFLAC: 必須是初始 FLAC 格式；OGG-FLAC 格式不可用

英文的語音識別

在完成以上基礎工作以后，就可以進行英文的語音識別了。
（1）打開終端
（2）進入語音測試文件所在目錄（博主的是 桌面）
（3）打開python解釋器
（4）按照下圖輸入相關命令

最后就可以看到語音轉文字的內容（this they’ll smell …),其實效果還是很不錯的！因為是英文，并且沒有噪音。

噪音對語音識別的影響

噪聲在現實世界中確實存在，所有錄音都有一定程度的噪聲，而未經處理的噪音可能會破壞語音識別應用程序的準確性。
通過嘗試轉錄效果并不好，我們可以通過嘗試調用 Recognizer 類的adjust_for_ambient_noise（）命令。

麥克風的使用

若要使用 SpeechRecognizer 訪問麥克風則必須安裝 PyAudio 軟件包。
如果使用的是基于 Debian的Linux（如 Ubuntu ），則可使用 apt 安裝 PyAudio：sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio安裝完成后可能仍需要啟用 pip3 install pyaudio ，尤其是在虛擬情況下運行。
在安裝完pyaudio的情況下可以通過python實現語音錄入生成相關文件。
pocketsphinx的使用注意：
支持文件格式：wav
音頻文件的解碼要求：16KHZ,單聲道
利用python實現錄音并生成相關文件程序代碼如下：

from pyaudio import PyAudio, paInt16
import numpy as np
import wave
class recoder:
     NUM_SAMPLES = 2000   
     SAMPLING_RATE = 16000  
     LEVEL = 500     
     COUNT_NUM = 20   
     SAVE_LENGTH = 8     
     Voice_String = []
     def savewav(self,filename):
         wf = wave.open(filename, 'wb')
         wf.setnchannels(1)
         wf.setsampwidth(2)
         wf.setframerate(self.SAMPLING_RATE)
         wf.writeframes(np.array(self.Voice_String).tostring())
         wf.close()
     def recoder(self):
         pa = PyAudio()
         stream = pa.open(format=paInt16, channels=1, rate=self.SAMPLING_RATE, input=True,frames_per_buffer=self.NUM_SAMPLES)
         save_count = 0
         save_buffer = []
         while True:
            string_audio_data = stream.read(self.NUM_SAMPLES)
            audio_data = np.fromstring(string_audio_data, dtype=np.short)
            large_sample_count = np.sum(audio_data > self.LEVEL)
            print(np.max(audio_data))
            if large_sample_count > self.COUNT_NUM:
                save_count = self.SAVE_LENGTH
            else:
                save_count -= 1
            if save_count < 0:
                save_count = 0
            if save_count > 0:
                save_buffer.append(string_audio_data )
            else:
                if len(save_buffer) > 0:
                    self.Voice_String = save_buffer
                    save_buffer = []
                    print("Recode a piece of voice successfully!")
                    return True
		 else:
                    return False
if __name__ == "__main__":
    r = recoder()
    r.recoder()
    r.savewav("test.wav")

注意：在利用python解釋器實現時一定要注意空格！！！
最后生成的文件就在Python解釋器回話所在目錄下，可以通過play來播放測試一下，如果沒有安裝play可以通過apt命令來安裝。

中文的語音識別

在進行完以前的工作以后，我們對語音識別的流程大概有了一定的了解，但是作為一個中國人總得做一個中文的語音識別吧！

我們要在CMU Sphinx語音識別工具包里面下載對應的普通話升學和語言模型。

圖片中標記的就是普通話！下載相關的語音識別工具包。

但是我們要把zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP轉化成language-model.lm.bin，再解壓zh_broadcastnews_16k_ptm256_8000.tar.bz2得到zh_broadcastnews_ptm256_8000文件夾。
借鑒剛才那位博主的方法，在Ubuntu下找到speech_recognition文件夾。可能會有很多小伙伴找不到相關的文件夾，其實是在隱藏文件下。大家可以點擊文件夾右上角的三條杠。如下圖所示：

然后給顯示隱藏文件打個勾，如下圖所示：

然后依次按照以下目錄就可以找到啦：

然后把原來的en-US改名成en-US-bak,新建一個文件夾en-US，把解壓出來的zh_broadcastnews_ptm256_8000改成acoustic-model,把chinese.lm.bin改成language-model.lm.bin,把pronounciation-dictionary.dic改后綴成dict,復制這三個文件到en-US里。同時把原來en-US文件目錄下的LICENSE.txt復制到現在的文件夾下。
最終該文件夾下有以下文件：

然后我們就可以通過麥克風錄入一個語音文件文件（“test.wav”）
在該文件目錄下打開python解釋器輸入以下內容：

就看到了輸出內容，但是我說的是兩個中國，也測試了一下其他的發現識別效果很不好！！！

小范圍中文識別

用官方提供的效果太差，幾乎不能用！那么我看了很多文章以后就想到了一種優化方法，但是只適合小范圍的識別！一些命令啥的應該沒有問題，但是聊天什么的可能就效果不太好。
找到剛才復制的4個文件夾，有一個pronounciation-dictionary.dict的文件夾，打開以后是以下內容：

感覺這內容就是類似于一個字典，很多用詞和平時交流的用詞差距比較大。那么我們改成我們習慣的用詞就可以啦！ 抱著試一試的想法，結果還真的可以。識別效果真的不錯！
我的做法是：
（1）把圖片中紅色標記以上的內容繼續保留，紅色以下的內容刪除掉。當然處于保險考慮建議大家給該文件備份一下！
（2）給紅色線以下輸入自己想識別的內容！（按照規則輸入，不同于拼音！！！）最近新型肺炎的情況不斷的變好，聽到最多的一句話就是“中國加油”那么今天的內容就是將“中國加油”實現語音轉文字！希望能早日開學，哈哈哈哈。

3）輸入以下內容：

語音合成

語音合成個人的理解就是文字轉語音。不過這句話中可以設置client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, { 'vol': 5,'spd': 3,'pit':9,'per': 3})音量、聲調、速度、男/女/蘿莉/逍遙。

到此，相信大家對“Linux下如何用python實現語音識別功能”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！