从零开始的ASR（语音识别）之旅
文章目录
- 从零开始的ASR（语音识别）之旅
- 一、语音识别简介
- 二、将文字内容转换为语音实际代码演示
- 1、使用pyttsx3实现文字转换成语音功能
- 2、使用win32com.client自带的Dispatch包实现文字转换成语音功能
- 3、使用SpeedLib实现文字转换成语音文件的功能
- 三、将人类的语音内容转换为相应的文字
- 1、使用PocketSphinx实现将英文语音转换成文字
- 2、使用PocketSphinx实现将中文语音转换成文字
- 四、结语
一、语音识别简介
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
分为两部分
- 自动将人类的文字内容转换为相应的语音
- 自动将人类的语音内容转换为相应的文字
二、将文字内容转换为语音实际代码演示
这里有三种方法分别是使用pyttsx3包、win32com.client自带的Dispatch包、SpeedLib包。
1、使用pyttsx3实现文字转换成语音功能
a. 安装pyttsx3包
pip install pyttsx3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/注：这里最好使用Anaconda3创建一个新的环境安装好包后，在pycharm上运行。
b.将字符串转化成语音
# 01demo 使用pyttsx实现文本转换成语音
import pyttsx3 as pyttsx #换名换成pyttsx,没有什么用处问就好记
speaker=pyttsx.init() #初始化一个pyttsx对象
speaker.say('Hello World,你好世界') #运行say函数
speaker.runAndWait() #运行并等待say end，不加这个就不会运行运行结果截不了图，就不截了。
c.将文本内容转换成语音
# 01demoe 使用pyttsx实现文本转换成语音
import pyttsx3 as pyttsx #换名换成pyttsx,没有什么用处问就好记
speaker=pyttsx.init() #初始化一个pyttsx对象
with open('in.txt','r',encoding='utf-8') as f: #打开in.txt文本
for line in f:
speaker.say(line)
speaker.runAndWait() #运行并等待say end2、使用win32com.client自带的Dispatch包实现文字转换成语音功能
注：使用这个方法有一个好处就是不用下载额外的包可以直接运行
a.将字符串转化成语音
# 02demo 使用Dispatch 实现文本转换成语音
from win32com.client import Dispatch #加载Dispatch 包
speaker=Dispatch('SAPI.SpVoice') # 生成一个Dispatch对象
speaker.Speak('Hello World,你好世界') #巴拉一句话
del speaker #删除Dispatch对象注1：pyttsx3的文本转换成语音的效果比自带的Dispatch 的SAPI好一点。
注2：这个将文本转换成语音的代码基本一致
3、使用SpeedLib实现文字转换成语音文件的功能
#demo3 使用SpeechLib,从文本输入并转换成语音
#一、创建speaker和stream对象
from comtypes.client import CreateObject
speaker=CreateObject("SAPI.SpVoice")
stream=CreateObject('SAPI.SpFileStream')
#二、获取输入输出文件地址
from comtypes.gen import SpeechLib
infile='in.txt' #输入文件
outfile='out_audio.wav' #输出语音
# 三、将speaker语音输出流接到outfile里
stream.Open(outfile,SpeechLib.SSFMCreateForWrite)#将流stream与输出outfile地址所在文件绑定
speaker.AudioOutputStream=stream #将管道流stream接到speaker的语音输出里面
# 这样speaker就能输出out_audio.wav文件里面了
#四、获取infile文件内容
f=open(infile,'r',encoding='utf-8')
theText=f.read() #infile文件内全部内容都保存在theText中
f.close()
#五、利用SAPI方法输出文本内容，该输出内容会被输出到outfile中
speaker.speak(theText) #speaker开始输出，在没有第11行之前是默认输出到标准输出流也就是说出来
#现在修改管道流之后就变成输出到out_audio.wav了
#六、释放资源
stream.close()
del speaker三、将人类的语音内容转换为相应的文字
PocketSphinx 是一个用于语音转换文本的开源API.它是一个轻量级语音识别引擎。在手机端和移动设备也能很好的工作
1、使用PocketSphinx实现将英文语音转换成文字
a.安装PocketSpinx包
pip install PocketSphinx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/当然这样子安装经常会遇到如下报错：
如果报错了可以按照如下两种方法：
- 参考方案a：从以下网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pocketsphinx，下载离线包，我的python是3.8，64位，所以就下的pocketsphinx‑0.1.15‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl，下载完成后，通过命令pip install pocketsphinx‑0.1.15‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl 完成安装
- 参考方案b:从官网上下载的swig最新压缩包4.0.2，官网地址为： http://www.swig.org/download.html.
将下载好的文件解压缩到C盘根目录下。
然后，在环境变量中新增加一条该文件的path路径。最后重新执行一遍pip install PocketSphinx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
b.安装SpeechRecognition包
pip install SpeechRecognition -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/c、实现英文语音转换成文本的程序
#一、初始化一个speed_recognition对象
import speech_recognition as sr
r=sr.Recognizer()
#二、打开语音文件并编码后保存在audio中
audio_file='out_audio1.wav'
with sr.AudioFile(audio_file) as source:
audio=r.record(source)
#三。将语音转换为文本
print('文本内容：',r.recognize_sphinx(audio))注：由于recognize_sphinx默认语言模型是英文，所以如果有中文容易产生不是乱码的乱码。
2、使用PocketSphinx实现将中文语音转换成文字
a.下载普通话包
https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/Mandarin/
b.将包放到正确的位置
这是我放置的位置
c.修改cmusphinx-zh-cn-5.2包名字为ze-CN同时修改文件夹里面的文件名字
名字参考里面，如果担心打错字可以copy隔壁en-US文件夹里面的对应文件的对应名字
d.使用PocketSphinx实现将中文语音转换成文字
# 04使用PocketSphinx完成语音转换成文本.py
#一、初始化一个speed_recognition对象
import speech_recognition as sr
r=sr.Recognizer()
#二、打开语音文件并编码后保存在audio中
audio_file='out_audio1.wav'
with sr.AudioFile(audio_file) as source:
audio=r.record(source)
#三、将语音转换为文本
print('文本内容：',r.recognize_sphinx(audio,language='ze-CN'))注1：与上一个程序唯一的区别就是修改了recognize_sphinx函数内语言默认参数为刚刚下载的普通话包
注2：不能转换英文为文本
注3：在这里我用PocketSphinx 做为例子，当然大家可以最新的Vosk库来实现相同的功能，那个可能更好一点，有时间我再过来更新这篇博客
四、结语
本篇博客，只是为了补充当前csdn缺少可以一套完整的入门代码，要真正走语音识别这一方向还有很多路要走，很多原理要学，加油奥。
