是这样子的,女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影,但是没有字幕,这让她很苦恼。我急中生智,紧急的解决了我女朋友的需求。用 Python 做一个可以识别语音,然后翻译出来文字的软件。
一、故事情节
是这样子的,女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影,但是没有字幕,这让她很苦恼。
我急中生智,紧急的解决了我女朋友的需求。
想到了使用 Python 做一个可以识别语音,然后翻译出来文字的软件。
如下图就是本片文章所要完成的效果,哈哈,是不是还不错,很棒的样子。
如果有兴趣可以给我点个赞,之后带来更多好玩、有趣的 demo 和实现的教程。
《甄嬛传》第一集的某一小段:
其实,是这样子的:
最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦?等等,台词,台词…… 作为一个 IT 从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢?或许我也可以是个野生字幕君: p , 似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词!
略加思索,我大概有了个想法——做个视频中提取音频的程序,而后去请求一个开放的语音识别 API 来帮我把语音转为文字。鉴于之前调用有道智云的愉快经验,我决定再次拿来为我所用,很快做出了这个 demo(请忽略这丑丑的界面布局,能用就行……)。
欢迎关注我,一块来履行我之前的承诺,连更一个月之内,把几篇写完。
序号 | 预计完成时间 | 开发 dome 名字以及功能 & 发布文章内容 | 是否已写完 | 文章链接 |
---|---|---|---|---|
1 | 9 月 3 | 文本翻译,单文本翻译,批量翻译 demo。 | 已完成 | CSDN:点我直达 微信公众号:点我直达 |
2 | 9 月 11 | OCR-demo,完成批量上传识别; 在一个 demo 中可选择不同类型的 OCR 识别《包含手写体 / 印刷体 / 身份证 / 表格 / 整题 / 名片),然后调用平台能力,具体实现步骤等。 | 已完成 | CSDN:点我直达 微信公众号: |
3 | 10 月 27 | 语音识别 demo,demo 中上传—段视频,并截取视频中短语音识别 - demo 的一段音频进行短语音识别 | CSDN:点我直达 微信公众号: | |
4 | 9 月 17 | 智能语音评测 - demo | CSDN: 微信公众号: | |
5 | 9 月 24 | 作文批改 - demo | CSDN: 微信公众号: | |
6 | 9 月 30 | 语音合成 - demo | CSDN: 微信公众号: | |
7 | 10 月 15 | 单题拍搜 - demo | CSDN: 微信公众号: | |
8 | 10 月 20 | 图片翻译 - demo | CSDN: 微信公众号: | |
二、开发前的准备工作
首先,是需要在有道智云的个人页面上创建实例、创建应用、绑定应用和实例,获取调用接口用到的应用的 id 和密钥。具体个人注册的过程和应用创建过程详见文章不到 100 行代码搞定 Python 做 OCR 识别身份证,文字等各种字体
三、开发过程详细介绍
下面介绍具体的代码开发过程。
(一)接口规范说明
首先分析有道智云的 API 输入输出规范。根据文档来看,调用接口格式如下:
有道语音识别 API HTTPS 地址:
https://openapi.youdao.com/asrapi复制代码
接口调用参数:
字段名 | 类型 | 含义 | 必填 | 备注 |
---|---|---|---|---|
q | text | 要翻译的音频文件的 Base64 编码字符串 | True | 必须是 Base64 编码 |
langType | text | 源语言 | True | 支持语言 |
appKey | text | 应用 ID | True | 可在 应用管理 查看 |
salt | text | UUID | True | UUID |
curtime | text | 时间戳(秒) | true | 秒数 |
sign | text | 签名,通过 md5(应用 ID+q+salt+curTime + 密钥) 生成 | True | 应用 ID+q+salt+curTime + 密钥的 MD5 值 |
signType | text | 签名版本 | True | v2 |
format | text | 语音文件的格式,wav | true | wav |
rate | text | 采样率, 推荐 16000 采用率 | true | 16000 |
channel | text | 声道数, 仅支持单声道,请填写固定值 1 | true | 1 |
type | text | 上传类型, 仅支持 base64 上传,请填写固定值 1 | true | 1 |
其中 q 为 base64 编码的待识别音频文件,“上传的文件时长不能超过 120s,文件大小不能超过 10M”,这点需要注意一下。
API 的返回内容较为简单:
字段 | 含义 |
---|---|
errorCode | 识别结果错误码,一定存在。 详细信息参加 错误代码列表 |
result | 识别结果,识别成功一定存在 |
(二)项目开发
这个项目使用python3开发,包括maindow.py,videoprocess.py,srbynetease.py三个文件。
界面部分,使用 python 自带的tkinter库,提供视频文件选择、时间输入框和确认按钮;
videoprocess.py: 来实现在视频的指定时间区间提取音频和处理 API 返回信息的功能;
srbynetease.py: 将处理好的音频发送到短语音识别 API 并返回结果。
1、界面部分的实现
界面部分代码如下,比较简单。
root=tk.Tk() root.title("netease youdao sr test") frm = tk.Frame(root) frm.grid(padx='50', pady='50') btn_get_file = tk.Button(frm, text='选择待识别视频', command=get_file) btn_get_file.grid(row=0, column=0, padx='10', pady='20') path_text = tk.Entry(frm, width='40') path_text.grid(row=0, column=1) start_label=tk.Label(frm,text='开始时刻:') start_label.grid(row=1,column=0) start_input=tk.Entry(frm) start_input.grid(row=1,column=1) end_label=tk.Label(frm,text='结束时刻:') end_label.grid(row=2,column=0) end_input=tk.Entry(frm) end_input.grid(row=2,column=1) sure_btn=tk.Button(frm, text='开始识别', command=start_sr) sure_btn.grid(row=3,column=0,columnspan=3) root.mainloop()复制代码
其中 sure_btn 的绑定事件 start_sr() 做了简单的异常处理,并通过弹窗打印最终的识别结果:
def start_sr(): print(video.video_full_path) if len(path_text.get())==0: sr_result = '未选择文件' else: video.start_time = int(start_input.get()) video.end_time = int(end_input.get()) sr_result=video.do_sr() tk.messagebox.showinfo("识别结果", sr_result)复制代码
2、处理音视频功能开发
(1)在 videoprocess.py 中,我用到了 python 的 moviepy 库来处理视频,按指定起止时间截取视频,提取音频,并按 API 要求转为 base64 编码形式:
def get_audio_base64(self): video_clip=VideoFileClip(self.video_full_path).subclip(self.start_time,self.end_time) audio=video_clip.audio result_path=self.video_full_path.split('.')[0]+'_clip.mp3' audio.write_audiofile(result_path) audio_base64 = base64.b64encode(open(result_path,'rb').read()).decode('utf-8') return audio_base64复制代码
(2)处理好的音频文件编码传到封装好的有道智云 API 调用方法中:
def do_sr(self): audio_base64=self.get_audio_base64() sr_result=srbynetease.connect(audio_base64) print(sr_result) if sr_result['errorCode']=='0': return sr_result['result'] else: return "Something wrong , errorCode:"+sr_result['errorCode']复制代码
3、发送数据翻译功能的开发
srbynetease.py 中封装的调用方法比较简单,按 API 文档 “组装” 好 data{}发送即可:
def connect(audio_base64): data = {} curtime = str(int(time.time())) data['curtime'] = curtime salt = str(uuid.uuid1()) signStr = APP_KEY + truncate(audio_base64) + salt + curtime + APP_SECRET sign = encrypt(signStr) data['appKey'] = APP_KEY data['q'] = audio_base64 data['salt'] = salt data['sign'] = sign data['signType'] = "v2" data['langType'] = 'zh-CHS' data['rate'] = 16000 data['format'] = 'mp3' data['channel'] = 1 data['type'] = 1 response = do_request(data) return json.loads(str(response.content,'utf-8'))复制代码
四、效果展示
随手打开《甄嬛传》第一集的某一小段试试:
效果可以,断句的一点小瑕疵可以忽略。没想到这短语音识别 API 博古通今,古文语音识别也这么溜,厉害厉害!
五、总结
一番尝试带我打开了新世界的大门,从今天开始我可以是一个不打字却能搬运字幕的野生字幕君了,后面再有时间可以试试识别完翻译成其他语言的操作,嗯,是技术的力量!