python语音识别指南终极版(有这一篇足矣)_python离线语音识别资源-CSDN文库

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python语音识别指南终极版语音识别指南终极版(有这一篇足矣有这一篇足矣)

主要介绍了python语音识别指南终极版的相关资料,包括语音识别的工作原理及使用代码，本文给大家介绍的非

常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

【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言识别工作原理概述

语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词

的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。

语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被

数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。

大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫

秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。

许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动

检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。

幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。

选择选择 Python 语音识别包语音识别包

PyPI中有一些现成的语音识别软件包。其中包括：

•apiai

•google-cloud-speech

•pocketsphinx

•SpeechRcognition

•watson-developer-cloud

•wit

一些软件包（如 wit 和 apiai ）提供了一些超出基本语音识别的内置功能，如识别讲话者意图的自然语言处理功能。其他软件

包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。

其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。

识别语音需要输入音频，而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的，它无需构建访问麦克风和从头开始处理音

频文件的脚本，只需几分钟即可自动完成检索并运行。

SpeechRecognition 库可满足几种主流语音 API ，因此灵活性极高。其中 Google Web Speech API 支持硬编码到

SpeechRecognition 库中的默认 API 密钥，无需注册就可使用。SpeechRecognition 以其灵活性和易用性成为编写 Python 程

序的最佳选择。

安装安装 SpeechRecognation

SpeechRecognition 兼容 Python2.6 , 2.7 和 3.3+，但若在 Python 2 中使用还需要一些额外的安装步骤。本教程中所有开发版

本默认 Python 3.3+。

读者可使用 pip 命令从终端安装 SpeechRecognition：

$ pip install SpeechRecognition

安装完成后请打开解释器窗口并输入以下内容来验证安装：

>>> import speech_recognition as sr

>>> sr.__version__

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