问在recognize_sphinx()中使用经过训练的语言模型(使用python和pocketsphinxEN在运行程序时，可能需要根据不...
python安装目录下找到Lib\site-packages\speech_recognition: 如果你有很多python安装版本,不知道Python路径,可以通过命令 pip3 show speechRecognition 查找。 修改了代码 print(r.recognize_sphinx(audio)) 为 print(r.recognize_sphinx(audio, language='zh-cn')) 重新运行 python3 video_to_text.py, 音译的什么...
这里我们将使用 Google 的离线模型(CMU Sphinx)作为语音识别框架: importspeech_recognitionassr# 创建Recognizer对象recognizer=sr.Recognizer()# 使用麦克风录制音频withsr.Microphone()assource:print("请说话:")audio_data=recognizer.listen(source)print("识别中...")# 识别音频try:text=recognizer.recognize_sphinx(...
read(1024) # 每次读取1024字节的数据 text = r.recognize_sphinx(audio_data) # 使用Sphinx引擎进行语音识别 print(text) # 输出识别结果 在上面的代码中,我们首先导入了SpeechRecognition库和PyAudio库。然后,我们指定了音频文件的路径,并使用PyAudio库打开该文件。接下来,我们使用read()方法每次读取1024字节的数据...
识别音频:调用recognize_sphinx方法对音频数据进行离线识别,并捕获异常。 五、数据展示 为了更好地理解语音识别的应用,我们可以使用饼状图展示一些相关的应用场景。 40%25%15%10%10%语音识别应用场景智能助手智能音箱客户服务医疗健康车载系统 5.1 数据分析
基于python将音频文件转化为文本输出 实验目的：学习利用python进行音频转文本文件 实验环境：已正确安装python3.5 1、需要安装的第三方库 （1）安装speechrecognition speechrecognition集合了几个语音识别库的接口，非常的实用，本节主要用到能脱网工作的识别方法recognize_sphinx()，该方法会依赖pocketsphinx库。（2）...
: Google Cloud Speech - requires installation of the google-cloud-speech packagerecognize_houndify(): Houndify by SoundHoundrecognize_ibm(): IBM Speech to Textrecognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinxrecognize_wit(): Wit.ai以上七个中只有 recognition_sphinx（）可与CMU Sphinx ...
file_path = '/home/imyin/Downloads/phinx/test_data'r = sr.Recognizer()hello_zh = sr.AudioFile(os.path.join(file_path, 'test.wav'))with hello_zh as source: audio = r.record(source)r.recognize_sphinx(audio, language='zh_CN')'今天 天气 很' 可以看出,这个语音识别器已经生效了。但是...
recognize_ibm(): IBM Speech to Text recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx recognize_wit(): Wit.ai 以上七个中只有 recognition_sphinx()可与CMU Sphinx 引擎脱机工作, 其他六个都需要连接互联网。 SpeechRecognition 附带 Google Web Speech API 的默认 API 密钥,可直接使用它。
file_path = '/home/imyin/Downloads/phinx/test_data' r = sr.Recognizer() hello_zh = sr.AudioFile(os.path.join(file_path, 'test.wav')) with hello_zh as source: audio = r.record(source) r.recognize_sphinx(audio, language='zh_CN') '今天 天气 很' 可以看出,这个语音识别器已经生效了...