os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"from transformersimportpipeline speech_file="./output_video_enhanced.mp3"pipe=pipeline(task="automatic-speech-recognition",model="openai/whisper-medium")result=pipe(speech_file)print(result) 输入为一段mp3格...
确保音频文件的格式是SpeechRecognition库支持的,如WAV、MP3等。 编写代码 接下来,我们编写一个简单的Python脚本,使用SpeechRecognition库将音频转换成文字。以下是一个基本的代码示例: import speech_recognition as sr # 创建一个Recognizer实例 r = sr.Recognizer() # 从音频文件中读取数据 with sr.AudioFile('...
文件格式不支持:speech_recognition库支持多种音频格式,但不是所有的.wav文件都能被正确读取。可以尝试将.wav文件转换为其他支持的格式,如.mp3或.flac,然后再进行识别。 缺少依赖库:speech_recognition库依赖于其他一些库,如PyAudio或PocketSphinx。请确保这些依赖库已正确安装,并且与speech_recognition库兼容。
这种实现的思路是,先实现一个录音器(可以手动控制开始结束,也可以是根据音调大小自动开始结束的同步录音器类似于会说话的汤姆猫),然后将录音文件存到一个本地目录,然后使用URLRequest的方式读取出来进行翻译。步骤分解如下 ①建立同步录音器 需要以下这些属性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 /** 录音设备 */ @proper...
这种实现的思路是,先实现一个录音器(可以手动控制开始结束,也可以是根据音调大小自动开始结束的同步录音器类似于会说话的汤姆猫),然后将录音文件存到一个本地目录,然后使用URLRequest的方式读取出来进行翻译。步骤分解如下 ①建立同步录音器 需要以下这些属性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 /** 录音设备 */ @proper...
我想将 SpeechRecognition api 与音频文件(mp3、wave 等)一起使用。这可能吗? 原文由 The Surrican 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
os.system("sudo mpg123 Kitchen_Waste.mp3") # 播报Kitchen_Waste.mp3 #可在此处写代码控制外设,如LED、舵机等 asr.led(27) # 灯闪烁 elif data == 2: # 种类2:可回收物 os.system("sudo mpg123 Recyclable_Waste.mp3") # 播报Recyclable_waste.mp3 #可在此处写代码控制外设,如LED、舵机等 asr.led...
注意语音文件“渔父.mp3”放在主程序同一文件夹中,故没有指明路径。 不管你是要识别通过麦克风现场输入的语音,还是识别现有的语音文件,最后都是通过 audioData = r.record(source)语句读取到audioData对象中,再通过语音识别模型来识别成文本。 语音识别的模型有很多,如Google Speech API,CMU Sphinx,Vosk等。我们以能...
特点: 将任何应用程序中的链接、文本或选择分享到语音中 应用程序智能检测语言并仅读取包含有用文本的互联网(网页)页面并跳过其余部分 创建 MP3 文件以供稍后收听 上传到收听文件自动或从易于访问的菜单到任何文件夹。将项目添加到“现在说”列表中,以便在您做其他事情时在后台在计算机上收听它们 直接从共享界面收听...
import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from transformers import pipeline speech_file = "./output_video_enhanced.mp3" pipe = pipeline(task="automatic-speech-recognition") result = pipe(speech_file) print(result) 可以将.mp3...