Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг Управление проектами
24 Янв 2023
3 мин
4715

Как использовать Python для работы с распознаванием речи

«Овладейте основами распознавания речи на Python с помощью популярных библиотек и практических примеров!»

Распознавание речи — это процесс преобразования аудио речи в текст. В последние годы, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения, распознавание речи стало более точным и доступным. Python — один из языков программирования, который предоставляет множество инструментов и библиотек для работы с распознаванием речи.

Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.

Библиотеки Python для распознавания речи

Существует несколько популярных библиотек для работы с распознаванием речи на Python, таких как:

  • SpeechRecognition: универсальная библиотека с поддержкой нескольких API для распознавания речи, таких как Google Speech Recognition, Microsoft Bing Voice Recognition, IBM Speech to Text и др.
  • Google Speech Recognition: специализированная библиотека для работы с Google Cloud Speech API, которая предоставляет высокую точность распознавания речи и поддерживает множество языков.

Установка библиотек

Для установки библиотек вы можете использовать следующие команды:

pip install SpeechRecognition
pip install google-cloud-speech

Пример использования SpeechRecognition

import speech_recognition as sr

# Создаем объект распознавателя речи
recognizer = sr.Recognizer()

# Загружаем аудио файл
audio_file = sr.AudioFile("path/to/your/audio_file.wav")

# Распознаем речь из аудио файла
with audio_file as source:
    audio_data = recognizer.record(source)
    text = recognizer.recognize_google(audio_data)

# Выводим текст
print(text)

Пример использования Google Speech Recognition

from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech
from google.cloud.speech_v1p1beta1 import enums
from google.cloud.speech_v1p1beta1 import types

# Устанавливаем путь к файлу с ключами Google Cloud
import os
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your/google-cloud-credentials.json"

# Создаем объект распознавателя речи
client = speech.SpeechClient()

# Загружаем аудио файл
with open("path/to/your/audio_file.wav", "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()

# Настраиваем объект аудио и распознавание речи
audio = types.RecognitionAudio(content=content)
config = types.RecognitionConfig(
    encoding=enums.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=16000,
    language_code="en-US",
)

# Распознаем речь из аудио файла
response = client.recognize(config, audio)

# Выводим текст
for result in response.results:
    print(result.alternatives[0].transcript)

Изучайте Python на онлайн-курсе от Skypro «Python-разработчик». Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и технического образования. Курс проходит в формате записанных коротких видеолекций. Будет много проверочных заданий и мастер-классов. В конце каждой недели — живая встреча с экспертами в разработке для ответов на вопросы и разбора домашек.

😉 Эти примеры помогут вам начать работу с распознаванием речи на Python и освоить основные возможности библиотек. Распознавание речи может быть полезным в различных областях, таких как создание голосовых помощников, транскрибирование аудио и даже в сфере доступности для людей с ограниченными возможностями.

Углубить знания в сфере «Python-разработка» и освоить новые технологии поможет хорошая онлайн школа. Рекомендуем обратить внимание на .

Счастливого кодирования!

Проверь как ты усвоил материалы статьи
Пройди тест и узнай насколько ты лучше других читателей

Добавить комментарий