首先,我们将使用Google Cloud Speech-to-Text API来实现语音转文字。你需要在Google Cloud上创建一个Speech-to-Text实例,并获取API密钥。然后,你可以使用Python的google-cloud-speech库来调用这个API。下面是一个简单的示例代码: ```python from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech import io def tr...
fromgoogle.cloudimportspeech_v1p1beta1asspeechdeftranscribe_audio(filename):client=speech.SpeechClient()# 创建Speech-to-Text客户端speech_config=speech.RecognitionConfig(encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,sample_rate_hertz=44100,# 设置采样率为44100Hzlanguage_code="en-US"# 设置语言...
"""Sends a request to the API to transcribe a specific file that was previously uploaded to the API. This will not immediately return the transcription because it takes a moment for the service to analyze and perform the transcription, so there is...
python3 -m venv ~/venvs/pytranscribe 用shell 命令激活 virtualenv: source ~/venvs/pytranscribe/bin/activate 执行上述命令后,命令提示符将发生更改,因此virtualenv的名称将以原始命令提示符格式开头,如果您的提示符只是$,则其外观如下所示: (pytranscribe) $ 请记住,您必须在每个 virtualenv 中使用依赖项...
transcribed_text=transcribe_audio(wav_file)print(transcribed_text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在这个代码段中,我们首先创建了一个Recognizer实例,然后打开 WAV 音频文件进行识别。方法recognize_google调用 Google 的语音识别 API 来生成文本。请注意,识别的语言可以根据需要修改。
python3 -m venv ~/venvs/pytranscribe 1. 用shell 命令激活 virtualenv: 复制 source ~/venvs/pytranscribe/bin/activate 1. 执行上述命令后,命令提示符将发生更改,因此virtualenv的名称将以原始命令提示符格式开头,如果您的提示符只是$,则其外观如下所示: ...
import openaiaudio_file= open(“/path/to/file/audio.mp3”,“rb”)transcript = openai.Audio.transcribe(“whisper-1”,audio_file) 有了ChatGPT的提示后,我们可以按照下面的步骤操作。SETP 1:安装新套件:pip3 install openai。SETP 2:建立一个档案youtube-to-text.py,然后粘贴ChatGPT提供的程序。from ...
task="transcribe", ) ) transcription = transcriber(audio_path)print(transcription["text"])returntranscription["text"] 这里通过BELLE-2/Belle-whisper-large-v2-zh模型来进行转写,提高中文的识别准确度和效率。 这个模型是在whisper的large-v2模型上针对中文进行了微调,以增强中文语音识别能力, Belle-whisper-lar...
audio_buffer = RingBuffer(1) try: while True: in_bytes = ffmpeg_process.stdout.read(n_bytes) if not in_bytes: break audio = np.frombuffer(in_bytes, np.int16).flatten().astype(np.float32) / 32768.0 audio_buffer.append(audio) result = model.transcribe(np.concatenate(audio_buffer.get_...
transcriber.tokenizer.get_decoder_prompt_ids(language="zh",task="transcribe", ) ) transcription = transcriber(audio_path)print(transcription["text"]) return transcription["text"] 这里通过BELLE-2/Belle-whisper-large-v2-zh模型来进行转写,提高中文的识别准确度和效率。