python之语音识别speech模块

1.原理

语音操控分为 语音识别和语音朗读两部分。

这两部分本来是需要自然语言处理技能相关知识以及一系列极其复杂的算法才能搞定,可是这篇文章将会跳过此处,如果你只是对算法和自然语言学感兴趣的话,就只有请您移步了,下面没有一个字会讲述到这些内容。

早在上世纪90年代的时候,IBM就推出了一款极为强大的语音识别系统-vio voice , 而其后相关产品层出不穷,不断的进化和演变着。 我们这里将会使用SAPI实现语音模块。

2. 什么是SAPI?

SAPI是微软Speech API , 是微软公司推出的语音接口,而细心的人会发现从WINXP开始,系统上就已经有语音识别的功能了,可是用武之地相当之少,他并没有给出一些人性化的自定义方案,仅有的语音操控命令显得相当鸡胁。 那么这篇文章的任务就是利用SAPI进行个性化的语音识别

代码

前提:打开win7的语音自动识别(控制面板--轻松访问--语音识别)

#!/usr/bin/env python
# -*- codinfg:utf-8 -*-
'''
@author: Jeff LEE
@file: .py
@time: 2018-07-19 11:15
@desc:
'''
from win32com.client import constants
import os
import win32com.client
import pythoncom

speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SPVOICE")

class SpeechRecognition:
 def __init__(self, wordsToAdd):
 self.speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice")
 self.listener = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpSharedRecognizer")
 self.context = self.listener.CreateRecoContext()
 self.grammar = self.context.CreateGrammar()
 self.grammar.DictationSetState(0)
 self.wordsRule = self.grammar.Rules.Add("wordsRule", constants.SRATopLevel + constants.SRADynamic, 0)
 self.wordsRule.Clear()
 [self.wordsRule.InitialState.AddWordTransition(None, word) for word in wordsToAdd]
 self.grammar.Rules.Commit()
 self.grammar.CmdSetRuleState("wordsRule", 1)
 self.grammar.Rules.Commit()
 self.eventHandler = ContextEvents(self.context)
 self.say("Started successfully")
 def say(self, phrase):
 self.speaker.Speak(phrase)

class ContextEvents(win32com.client.getevents("SAPI.SpSharedRecoContext")):
 def OnRecognition(self, StreamNumber, StreamPosition, RecognitionType, Result):
 newResult = win32com.client.Dispatch(Result)
 print("你在说 ", newResult.PhraseInfo.GetText())
 speechstr=newResult.PhraseInfo.GetText()
 # 下面即为语音识别信息对应,打开响应操作
 if speechstr=="记事本":
  os.system('notepad')
 elif speechstr=="写字板":
  os.system('write')
 elif speechstr=="画图板":
  os.system('mspaint')
 else:
  pass

if __name__ == '__main__':

 speaker.Speak("语音识别开启")
 wordsToAdd = ["记事本", "写字板","画图板",]
 speechReco = SpeechRecognition(wordsToAdd)
 while True:
 pythoncom.PumpWaitingMessages()

  调试遇到问题

python调用语音模块时,遇见TypeError:NoneTypetakesnoarguments这种错误类型该如何解决

报错的原因是:不能调用语音开发包

解决方法:(如果你已经安装了pyWin32,它也安装了PythonWin)

1.在python35目录中找到pythonwin文件夹下的pythonwin.exe

2.双击Pythonwin运行,然后选择工具tools/commakepyutility

3.然后选择MicrosoftSpeechObjectLibrary5.4,点击OK键

4.运行结果如下,问题解决

后记

推荐一个不错的语音识别文档:https://www.jb51.net/article/195212.htm

到此这篇关于python之语音识别speech模块的文章就介绍到这了,更多相关python 语音识别内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python语言实现百度语音识别API的使用实例

    未来的一段时间,人工智能在市场上占有很重的位置,Python语言则是研究人工智能的最佳编程语言,下面,就让我们来感受一下它的魅力吧! 百度给的样例程序,不论C还是Java版,都分为method1和method2两种 前者称为隐式(post的是json串,音频数据编码到json里),后者称为显式(post的就是音频数据) 一开始考虑到pythonwave包处理的都是"字符串",担心跟C语言的数组不一致,所以选择低效但保险的method1, 即先将音频数据base64编码,再加上采样率.通

  • python调用百度语音识别api

    最近在处理语音检索相关的事. 其中用到语音识别,调用的是讯飞与百度的api,前者使用js是实现,后者用python3实现(因为自己使用python) 环境: python3.5 centos 7 流程 整个百度语音识别rest api 使用分为三部分: 1 (申请操作)创建应用,获取应用的 API Key 以及 Secret Key. 2 (程序实现)通过已知的 应用的 API Key 以及 Secret Key, 发送post 请求到 https://openapi.baidu.com/oau

  • python语音识别指南终极版(有这一篇足矣)

    [导读]亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求.整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性.最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单.阅读本指南,你就将会了解.你将学到: •语音识别的工作原理: •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包--一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库. 语言识别工作原理概述 语音识别源于 20

  • 使用Python和百度语音识别生成视频字幕的实现

    从视频中提取音频 安装 moviepy pip install moviepy 相关代码: audio_file = work_path + '\\out.wav' video = VideoFileClip(video_file) video.audio.write_audiofile(audio_file,ffmpeg_params=['-ar','16000','-ac','1']) 根据静音对音频分段 使用音频库 pydub,安装: pip install pydub 第一种方法: #

  • python实现百度语音识别api

    本文实例为大家分享了ython实现百度语音识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 详细百度语音识别api文档 先下载python用SDK,可以用python setup.py install安装 # 引入Speech SDK from aip import AipSpeech # 定义常量 APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 API Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' # 初始化AipSpeech对象 aipSpeech = A

  • Python实现语音识别和语音合成功能

    声音的本质是震动,震动的本质是位移关于时间的函数,波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移. 通过傅里叶变换,可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加,通过频率谱线的特殊分布,建立音频内容和文本的对应关系,以此作为模型训练的基础. 案例:画出语音信号的波形和频率分布,(freq.wav数据地址) # -*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import numpy.fft as nf import scipy.io.wavfil

  • Python实现简单的语音识别系统

    最近认识了一个做Python语音识别的朋友,聊天时候说到,未来五到十年,Python人工智能会在国内掀起一股狂潮,对各种应用的冲击,不下于淘宝对实体经济的冲击.在本地(江苏某三线城市)做这一行,短期可能显不出效果,但从长远来看,绝对是一个高明的选择.朋友老家山东的,毕业来这里创业,也是十分有想法啊. 将AI课上学习的知识进行简单的整理,可以识别简单的0-9的单个语音.基本方法就是利用库函数提取mfcc,然后计算误差矩阵,再利用动态规划计算累积矩阵.并且限制了匹配路径的范围.具体的技术网上很多,不

  • python之语音识别speech模块

    1.原理 语音操控分为 语音识别和语音朗读两部分. 这两部分本来是需要自然语言处理技能相关知识以及一系列极其复杂的算法才能搞定,可是这篇文章将会跳过此处,如果你只是对算法和自然语言学感兴趣的话,就只有请您移步了,下面没有一个字会讲述到这些内容. 早在上世纪90年代的时候,IBM就推出了一款极为强大的语音识别系统-vio voice , 而其后相关产品层出不穷,不断的进化和演变着. 我们这里将会使用SAPI实现语音模块. 2. 什么是SAPI? SAPI是微软Speech API , 是微软公司推

  • python speech模块的使用方法

    在python中我们可以使用speech模块让计算机进行语音输出,我们需要使用如下代码安装该模块.对于如何在终端中安装python相应模块, Pycharm编译器可以使用Win + R进入运行界面,输入cmd并点击确定进入终端 Anaconda编译器可以打开Anaconda Powershell Prompt (anaconda),使用conda activate (虚拟环境名)进入终端,接下来在终端中使用如下安装命令即可: pip install speech 然而因为speech模块最早是在

  • 基于Python创建语音识别控制系统

    下面附上参考文章,这篇文章是通过识别出来的文字来打开浏览器中的默认网站.python通过调用百度api实现语音识别 题目很简单,利用语音识别识别说出来的文字,根据文字的内容来控制图形移动,例如说向上,识别出文字后,画布上的图形就会向上移动.本文使用的是百度识别API(因为免费),自己做的流程图: 不多说,直接开始程序设计,首先登录百度云,创建应用 注意这里的API Key和Secret Key,要用自己的才能生效 百度语音识别有对应的文档,具体调用方法说的很清晰,如果想学习一下可以查看REST

  • Python编程之Re模块下的函数介绍

    re模块下的函数 compile(pattern):创建模式对象 import re pat=re.compile('A') m=pat.search('CBA') #等价于 re.search('A','CBA') print m <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了,返回MatchObject(True) m=pat.search('CBD') print m None #没有匹配到,返回None(False) search(pattern,

  • Python中的Matplotlib模块入门教程

    1 关于 Matplotlib 模块 Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块.它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray,克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形.Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图,直方图,饼图,散点图以及误差线图等:可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型,颜色,粗细,字体的大小等:它能够很好地支持一部分 Te

  • Python中关于使用模块的基础知识

    一个模块可以在逻辑上组织Python代码.将相关的代码到一个模块中,使代码更容易理解和使用.模块是可以绑定和借鉴任意命名属性的Python对象. 简单地说,一个模块是由Python代码的文件.一个模块可以定义函数,类和变量.模块还可以包括可运行的代码. 例子: Python代码的模块名为aname通常位于一个名为aname.py.下面是一个简单的模块,support.py作为例子 def print_func( par ): print "Hello : ", par return i

  • 详解Python import方法引入模块的实例

    详解Python import方法引入模块的实例 在Python用import或者from-import或者from-import-as-来导入相应的模块,作用和使用方法与C语言的include头文件类似.其实就是引入某些成熟的函数库和成熟的方法,避免重复造轮子,提高开发速度. python的import方法可以引入系统的模块,也可以引入我们自己写好的共用模块,这点和PHP非常相似,但是它们的具体细节还不是很一样.因为php是在引入的时候指明引入文件的具体路径,而python中不能够写文件路径进

  • Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程

    我要坦白一点.尽管我是一个应用相当广泛的公共域 Python 库的创造者,但在我的模块中引入的单元测试是非常不系统的.实际上,那些测试大部分 是包括在 gnosis.xml.pickle 的 Gnosis Utilities 中的,并由该子软件包(subpackage)的贡献者所编写.我还发现,我下载的绝大多数第三方 Python 包都缺少完备的单元测试集. 不仅如此,Gnosis Utilities 中现有的测试也受困于另一个缺陷:您经常需要在极其大量的细节中去推定期望的输出,以确定测试的成败

  • 在Python中使用zlib模块进行数据压缩的教程

    Python标准模块中,有多个模块用于数据的压缩与解压缩,如zipfile,gzip, bz2等等.上次介绍了zipfile模块,今天就来讲讲zlib模块. zlib.compress(string[, level]) zlib.decompress(string[, wbits[, bufsize]]) zlib.compress用于压缩流数据.参数string指定了要压缩的数据流,参数level指定了压缩的级别,它的取值范围是1到9.压缩速度与压缩率成反比,1表示压缩速度最快,而压缩率最低,

  • python根据路径导入模块的方法

    本文实例讲述了python根据路径导入模块的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 常规做法如下: import sys sys.path.append('C:/full/path') from foo import util,bar 而要直接通过路径 import imp util = imp.load_source('util', 'C:/full/path/foo/util.py') 使用时使用util.method,此时并没有定义method method = util.method

随机推荐