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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "c0550b254b9ba2539baf1e6bb5fc05f8",
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"translation_date": "2025-08-27T00:24:13+00:00",
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"source_file": "6-consumer/lessons/1-speech-recognition/virtual-device-speech-to-text.md",
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"language_code": "mo"
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}
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# 語音轉文字 - 虛擬物聯網設備
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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。
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## 將語音轉換為文字
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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。
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### 任務 - 將語音轉換為文字
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1. 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。
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1. 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。
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```sh
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pip install azure-cognitiveservices-speech
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```
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> ⚠️ 如果你遇到以下錯誤：
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>
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> ```output
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> ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement azure-cognitiveservices-speech (from versions: none)
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> ERROR: No matching distribution found for azure-cognitiveservices-speech
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> ```
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>
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> 你需要更新 Pip。使用以下指令更新，然後再次嘗試安裝套件：
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>
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> ```sh
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> pip install --upgrade pip
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> ```
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1. 在 `app.py` 檔案中加入以下匯入：
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```python
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import requests
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import time
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from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechRecognizer
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```
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這些匯入了一些用於語音識別的類別。
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1. 加入以下程式碼來宣告一些配置：
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```python
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speech_api_key = '<key>'
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location = '<location>'
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language = '<language>'
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recognizer_config = SpeechConfig(subscription=speech_api_key,
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region=location,
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speech_recognition_language=language)
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```
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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。
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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](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/language-support?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#speech-to-text) 中找到支持的語言及其地區名稱列表。
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此配置將用於建立一個 `SpeechConfig` 物件，用來配置語音服務。
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1. 加入以下程式碼來建立語音識別器：
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```python
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recognizer = SpeechRecognizer(speech_config=recognizer_config)
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```
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1. 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：
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```python
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def process_text(text):
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print(text)
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def recognized(args):
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process_text(args.result.text)
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recognizer.recognized.connect(recognized)
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```
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1. 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。
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```python
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recognizer.start_continuous_recognition()
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while True:
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time.sleep(1)
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```
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1. 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。
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```output
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(.venv) ➜ smart-timer python3 app.py
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Hello world.
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Welcome to IoT for beginners.
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```
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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。
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> 💁 你可以在 [code-speech-to-text/virtual-iot-device](../../../../../6-consumer/lessons/1-speech-recognition/code-speech-to-text/virtual-iot-device) 資料夾中找到這段程式碼。
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😀 你的語音轉文字程式成功了！
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**免責聲明**：
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