首先,我们需要安装SpeechRecognition库。可以使用以下命令安装: pip install SpeechRecognition 在上面的代码中,我们使用了SpeechRecognition库的recognize_google()方法进行语音识别。该方法使用Google的语音识别服务进行识别。需要注意的是,在使用该方法之前,我们需要先安装Google的语音识别插件。可以使用以下命令安装:```shell...
Google API Client Library for Python (required only if you need to use the Google Cloud Speech API, recognizer_instance.recognize_google_cloud) FLAC encoder (required only if the system is not x86-based Windows/Linux/OS X) Vosk (required only if you need to use Vosk API speech recognition ...
print("Google Speech Recognition 无法理解你的语音")except sr.RequestError as e: print("Google Speech Recognition 的服务出现问题; {0}".format(e))```这个示例使用了Google的语音识别服务。你也可以使用其他服务,比如Microsoft Azure,只需要将`r.recognize_google(audio, language="zh-CN")`替换为`r.reco...
text = r.recognize_google_cloud(audio, credentials_json=open("google-cloud-credentials.json").read()) print(text) 上面的代码中,我们首先创建了一个Recognizer对象,然后打开一个名为“audio.wav”的音频文件,并使用Google Cloud Speech API对其进行语音识别。最后将识别结果打印出来。使用SpeechRecognition模块,...
import speech_recognition as sr # 创建Recognizer对象 r = sr.Recognizer() # 从音频文件中识别语音 def recognize_speech_from_file(file_path): with sr.AudioFile(file_path) as source: audio = r.record(source) # 读取音频文件 try: text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') # 使用...
我们使用speech_recognition库来实现语音识别,将音频输入转换为文本。 importspeech_recognitionassr defrecognize_speech_from_mic():recognizer=sr.Recognizer()withsr.Microphone()assource:print("请讲话...")audio=recognizer.listen(source)try:text=recognizer.recognize_google(audio,language='zh-CN')print(f"识别...
不过幸运的是,speech_recognition支持将语音文件进行截取处理。例如,我可以只处理语音文件中的前15秒钟的内容。 with test as source: audio = r.record(source, duration=15) r.recognize_google(audio, language='zh-CN') '那一年的7月里我去了一趟希腊有独自从雅典跑到马拉松江哪条原始的马拉松路线马拉松直雅典...
SpeechRecognition 的核心就是识别器类。 Recognizer API 主要目是识别语音,每个 API 都有多种设置和功能来识别音频源的语音,分别是: recognize_bing(): Microsoft Bing Speech recognize_google(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the google-cloud...
它使用Recognizer的recognize_google()方法,此方法有两个参数比较重要,AudioData和language,前者是文章上部分提到的,后者是识别的语言,是字符串,形如"zh-CN"或"en-US"或别的。举例,以下这个程序将audio.wav以英语识别并输出: importspeech_recognitionassr
recognize_wit(): Wit.ai 目前我使用的是这个:recognize_sphinx,因为 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。其他六个 API 都需要使用 API 密钥或用户名/密码组合进行身份验证...