Python结合百度语音识别实现实时翻译软件的实现
更新时间:2021年01月18日 16:23:40 作者:小灰灰搞电子
这篇文章主要介绍了Python结合百度语音识别实现实时翻译软件的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、所需库安装
pip install PyAudio pip install SpeechRecognition pip install baidu-aip pip install Wave pip install Wheel pip install Pyinstaller
二、百度官网申请服务
三、源代码分享
import pyaudio import wave from aip import AipSpeech import time # 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("开始记录语音{0}秒后开始识别...".format(rec_time)) 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("结束识别") # 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() def audio_recog(recogFile): # 读取文件 def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 识别本地文件 result = client.asr(get_file_content(recogFile), 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537,}) return result def write_file(file,text): import time time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) f = open(file, 'a') f.write(time+':'+text+'\n') f.close() audioFile="audio.wav" textFile="识别结果.txt" """ 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) if __name__ == '__main__': while True: audio_record(audioFile, 5) textResult = audio_recog("audio.wav") if textResult['err_msg'] =="success.": print(textResult['result']) write_file(textFile,str(textResult['result']))
四、打包成软件
进入到目录执行下面命令:
pyinstaller -F main.py
到此这篇关于Python结合百度语音识别实现实时翻译软件的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 实时翻译软件内容请搜索脚本之家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脚本之家!
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