python语音在线编辑-Python实时语音识别控制

Python实时语音识别控制

概述

本文中的语音识别功能采用百度语音识别库，首先利用 PyAudio 库录制语音指令，保存为受支持的 wav 音频文件，然后利用百度语音识别库提供的方法实现语音识别，最后检测识别结果，利用 PyUserInput 库提供的方法模拟控制web页面滚动。

百度语音识别为开发者提供业界优质且免费的语音服务,通过场景识别优化,为车载导航,智能家居和社交聊天等行业提供语音解决方案,准确率达到90%以上,让您的应用绘“声”绘色。

准备工作

安装百度语音识别SDK

pip install baidu-aip

安装Python音频处理库 PyAudio

python -m pip install pyaudio

安装鼠标控制库 PyUserInput

pip install pyuserinput

PyUserInput 库依赖另外两个库 pywin32 和 pyHook ，需要单独安装。

安装方法可以参考下面这篇文章：Win10 Python3.5安装PyUserInput

令附文中提到的资源下载链接：lfd-pythonlibs

另外文中提到的两个包, 需要根据自己的系统和python版本来选择。

如果系统是64位的，就要选择带 amd64 的。

如果python版本为python3.7的，就要选择带 cp37 的。

比如：pywin32-223-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pyHook-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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百度AI开放平台接入流程

用Pyaudio库录制音频

Pyaudio 是一个非常强大的音频处理库,简单几行代码即可实现音频播放,录制等功能.

百度语音识别API支持的语音格式有: pcm(不压缩)、wav(不压缩，pcm编码)、amr(压缩格式).

推荐 pcm , 采样率: 16000 固定值, 编码: 16bit , 位深: 单声道 .百度服务端会将非pcm格式, 转为pcm格式, 因此使用wav, amr会有额外的转换耗时.

为了实现实时语音识别功能, 这里通过pyaudio录制一段wav格式的音频, 报文成wav音频文件, 供后续识别时调用.

# 用Pyaudio库录制音频

# out_file:输出音频文件名

# rec_time:音频录制时间(秒)

def audio_record(out_file, rec_time):

CHUNK = 1024

FORMAT = pyaudio.paInt16 #16bit编码格式

CHANNELS = 1 #单声道

RATE = 16000 #16000采样频率

p = pyaudio.PyAudio()

# 创建音频流

stream = p.open(format=FORMAT, # 音频流wav格式

channels=CHANNELS, # 单声道

rate=RATE, # 采样率16000

input=True,

frames_per_buffer=CHUNK)

print("Start Recording...")

frames = [] # 录制的音频流

# 录制音频数据

for i in range(0, int(RATE / CHUNK * rec_time)):

data = stream.read(CHUNK)

frames.append(data)

# 录制完成

stream.stop_stream()

stream.close()

p.terminate()

print("Recording Done...")

# 保存音频文件

wf = wave.open(out_file, 'wb')

wf.setnchannels(CHANNELS)

wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))

wf.setframerate(RATE)

wf.writeframes(b''.join(frames))

wf.close()

调用百度语音API

# 读取paudio录制好的音频文件, 调用百度语音API, 设置api参数, 完成语音识别

# client:AipSpeech对象

# afile:音频文件

# afmt:音频文件格式(wav)

def aip_get_asrresult(client, afile, afmt):

# 选项参数:

# cuid String 用户唯一标识，用来区分用户，填写机器 MAC 地址或 IMEI 码，长度为60以内

# dev_pid String 语言类型(见下表), 默认1537(普通话输入法模型)

# 识别结果已经被SDK由JSON字符串转为dict

result = client.asr(get_file_content(afile), afmt, 16000, {"cuid": CUID, "dev_pid": DEV_PID,})

#print(result)

# 如果err_msg字段为"success."表示识别成功, 直接从result字段中提取识别结果, 否则表示识别失败

if result["err_msg"] == "success.":

#print(result["result"])

return result["result"]

else:

#print(result["err_msg"])

return ""

dev_pid 参数列表

dev_pid

语言

模型

是否有标点

备注

1536

普通话(支持简单的英文识别)

搜索模型

无标点

支持自定义词库

1537

普通话(纯中文识别)

输入法模型

有标点

不支持自定义词库

1737

英语

有标点

不支持自定义词库

1637

粤语

有标点

不支持自定义词库

1837

四川话

有标点

不支持自定义词库

1936

普通话远场

远场模型

有标点

不支持

控制(鼠标)页面滚动

# 控制鼠标滚动

def mouse_control(dir_tr):

MOVE_DX = 5 # 每次滚动行数

ms = PyMouse()

horizontal = 0

vertical = 0

if dir_tr.find("上") != -1: # 向上移动

vertical = MOVE_DX

#print("vertical={0}, 向上".format(vertical))

elif dir_tr.find("下") != -1: # 向下移动

vertical = 0 - MOVE_DX

#print("vertical={0}, 向下".format(vertical))

elif dir_tr.find("左") != -1: # 向左移动

horizontal = 0 - MOVE_DX

#print("horizontal={0}, 向左".format(horizontal))

elif dir_tr.find("右") != -1: # 向右移动

horizontal = MOVE_DX

#print("horizontal={0}, 向右".format(horizontal))

#print("horizontal, vertical=[{0},{1}]".format(horizontal, vertical))

# 通过scroll(vertical, horizontal)函数控制页面滚动

# 另外PyMouse还支持模拟move光标,模拟鼠标click,模拟键盘击键等

ms.scroll(vertical, horizontal)

完成实时语音识别控制

while(True):

# 请说出语音指令，例如["向上", "向下", "向左", "向右"]

print(" ==================================================")

print("Please tell me the command(limit within 3 seconds):")

#print("Please tell me what you want to identify(limit within 10 seconds):")

audio_record(AUDIO_OUTPUT, 3) # 录制语音指令

print("Identify On Network...")

asr_result = aip_get_asrresult(client, AUDIO_OUTPUT, AUDIO_FORMAT) # 识别语音指令

if len(asr_result) != 0: # 语音识别结果不为空，识别结果为一个list

print("Identify Result:", asr_result[0])

print("Start Control...")

mouse_control(asr_result[0]) # 根据识别结果控制页面滚动

print("Control End...")

if asr_result[0].find("退出") != -1: # 如果是"退出"指令则结束程序

break;

time.sleep(1) # 延时1秒

程序运行截图

语音识别

语音控制

项目内文件截图

Python实时语音识别控制

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