Python调用百度API实现语音识别(二)
咪哥杂谈
本篇阅读时间约为 5 分钟。
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前言
上一篇文章里,大致介绍了百度官方 api 的一些前置准备工作。
想回顾的同学,可以看完本篇在下面找到历史链接。
今天就来上手实战编码,体验一下代码实现以及编程中遇到的坑。
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环境准备
开始之前,安装百度语音 sdk ,Python 版。
pip install baidu-aip
环境很简单,就这一步,完成即可编码。
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代码撸起
直接拷贝官方提供的代码,就行了,改点参数,上篇文章介绍百度官方申请到的 key 之类的信息自行填入:
from aip import AipSpeech
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取文件
def get_file_content(file_path):
with open(file_path, 'rb') as fp:
return fp.read()
# 识别本地文件
result = client.asr(get_file_content('disco.wav'), 'wav', 16000, {
'dev_pid': 1537, # 默认1537(普通话 输入法模型),dev_pid参数见本节开头的表格
})
脚本同级目录下,把上次解析的 野狼disco.mp3 改下后缀,变成 wav 格式的,上传。注意下 dev_pid,这里贴出官方参数,用 1537 即可。
封装请求的代码是 client.asr ,下面逐步来看下它。
1. asr 函数
2. _requests 函数
3. _proccessResult 函数
根据 sys.version_info.major 进行不同的 Python 版本号判断,进行不同的 json 解析,如果是 2,则不用对内容进行解码。
源码看到这里,所以了解最终返回的是什么类型了吗。。
json.loads,在之前小课堂 json 篇中说过,返回的是 dict 类型。
运行下代码:
哎,返回了 3301 ,错误信息写着,音频质量错误,查阅下官方文档:
看来是野狼 disco 背景音乐太嘈杂哦,那换一个无背景音乐的音频试试。
自己动手,丰衣足食,于是用 Siri 录了一段 11 s的音频,一定要亲自听一下,笑声挺鬼畜的
但是呢,这里又遇到个坑,当你从视频中如果提取音频时,也需要注意这个问题。
这个坑就是,音频的采样率:
用 mac 自带的 QuickTime 录制的音频采样率默认为 48 kHz。而百度要求采样率是 16 kHz。
如果你不把采样率转成符合它的要求,则会下面的状态码 3307 ,服务端语音识别错误:
解决方案很简单,按百度的要求来呗!把音频采样率转化一下。
安装第三方库 ffmpeg-python:
pip install ffmpeg-python
一行代码即可完成转化采样率:
import ffmpeg
ffmpeg.input('mi.wav').output('mi2.wav', ar=16000).run()
如果执行这段代码后,报错:
mac的同学用下面命令安装下 ffmpeg 即可,windows同学估计不会遇到,如果遇到,自行去官网下载安装尝试下。
brew install ffmpeg
安装成功后,执行代码,可以看到生成了新的音频文件:
回到语音转文字代码的文件中,再次执行代码:
先看百度解析成功,返回的文字结果在 key 为 result 中,其中是个 list,所以直接取出来即可。
可以发现,结果中文并不准确。此时用的 1537,而 Siri 配音的可能带点外国口音,所以试试 1536 。
看来还是有一些误差的,Siri男版口音可能严重些,至于怎么选输入法模型的 dev_pid 码,自己尝试,看看准确率高的即可。上面有介绍到官方文档的码表。
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总结
简单总结下,这篇文章即符合主线机器人,也符合之前后台提问题的那个小伙伴。上述所有过程,都是我在编码过程中亲身遇到的坑。
所以可以借鉴,没遇到相同错误更好,遇到了自己对着百度的官网看看到底是什么错误。
至于本篇文章的编码,涉及的不多,就不上传到 github 了,下一篇要讲下如何用 Python 玩转 Word 操作,所以打算把下篇文章涉及到的代码留个记录,转语音后的文字,落地到 Word 中,敬请期待!
如果学习中遇到什么问题的小伙伴,欢迎评论区下方留言!
▼往期精彩回顾▼Python调用百度API实现语音识别(一)
用Python玩转视频剪辑,秀的飞起!Python实现电脑录音(含音频基础知识讲解)
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