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語音轉文字 - 虛擬物聯網設備
在本課程的這部分,你將撰寫程式碼,使用語音服務將從麥克風捕捉的語音轉換為文字。
將語音轉換為文字
在 Windows、Linux 和 macOS 上,可以使用語音服務的 Python SDK 來監聽你的麥克風,並將檢測到的語音轉換為文字。它會持續監聽,檢測音量水平,並在音量下降(例如在一段語音結束時)時將語音發送進行文字轉換。
任務 - 將語音轉換為文字
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在你的電腦上建立一個名為
smart-timer
的資料夾,並在其中建立一個名為app.py
的單一檔案,以及一個 Python 虛擬環境。 -
安裝語音服務的 Pip 套件。確保你是在啟動虛擬環境的終端中進行安裝。
pip install azure-cognitiveservices-speech
⚠️ 如果你遇到以下錯誤:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement azure-cognitiveservices-speech (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for azure-cognitiveservices-speech
你需要更新 Pip。使用以下指令更新,然後再次嘗試安裝套件:
pip install --upgrade pip
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在
app.py
檔案中加入以下匯入:import requests import time from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechRecognizer
這些匯入了一些用於語音識別的類別。
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加入以下程式碼來宣告一些配置:
speech_api_key = '<key>' location = '<location>' language = '<language>' recognizer_config = SpeechConfig(subscription=speech_api_key, region=location, speech_recognition_language=language)
將
<key>
替換為你的語音服務的 API 金鑰。將<location>
替換為你建立語音服務資源時使用的位置。將
<language>
替換為你將使用的語言的地區名稱,例如en-GB
表示英語,或zn-HK
表示粵語。你可以在 Microsoft Docs 的語言和語音支持文件 中找到支持的語言及其地區名稱列表。此配置將用於建立一個
SpeechConfig
物件,用來配置語音服務。 -
加入以下程式碼來建立語音識別器:
recognizer = SpeechRecognizer(speech_config=recognizer_config)
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語音識別器在背景執行緒上運行,監聽音頻並將其中的語音轉換為文字。你可以使用回調函數來獲取文字——定義一個函數並傳遞給識別器。每次檢測到語音時,回調函數都會被調用。加入以下程式碼來定義回調函數,並將此回調函數傳遞給識別器,同時定義一個函數來處理文字,將其輸出到控制台:
def process_text(text): print(text) def recognized(args): process_text(args.result.text) recognizer.recognized.connect(recognized)
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識別器只有在你明確啟動時才會開始監聽。加入以下程式碼來啟動識別。這會在背景執行,因此你的應用程式還需要一個無限迴圈,通過休眠來保持應用程式運行。
recognizer.start_continuous_recognition() while True: time.sleep(1)
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執行此應用程式。對著你的麥克風說話,轉換為文字的音頻將輸出到控制台。
(.venv) ➜ smart-timer python3 app.py Hello world. Welcome to IoT for beginners.
嘗試不同類型的句子,以及一些詞音相同但意思不同的句子。例如,如果你使用英語,說「I want to buy two bananas and an apple too」,並注意它如何根據詞的上下文正確使用 to、two 和 too,而不僅僅是根據它的發音。
💁 你可以在 code-speech-to-text/virtual-iot-device 資料夾中找到這段程式碼。
😀 你的語音轉文字程式成功了!
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