python调用百度REST API实现语音识别
作者：Hail-Linux
这篇文章主要为大家详细介绍了python调用百度REST API实现语音识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
目前，语音识别，即将语音内容转换为文字的技术已经比较成熟，遥想当时锤子发布会上展示的讯飞输入法语音识别，着实让讯飞火了一把。由于此类语音识别需要采集大量的样本，才能达到一定的准确度，个人很难从零开始搭建。但是，许多拥有语音识别技术的公司，或多或少会提供一些API或者SDK供开发者使用，这样就把语音识别的门槛降到了一个很低的程度，只需几行代码即可实现。下面我介绍以下如何使用Python调用百度的REST API实现一个简单的语音识别。
注册账号，并成为开发者
打开 http://yuyin.baidu.com/ ，并且使用你的百度账号登陆，如果你不是开发者，系统会自动引导你申请成为开发者。
创建应用
打开 http://yuyin.baidu.com/app ，点击创建应用，应用名称自己取，选择合适的应用类型。下一步，服务类型选择语音识别，继续点击下一步，然后就可以关闭了。
刷新当前页面，你就可以看到自己创建的应用，点击查看key，这些是进行身份识别的关键信息。
代码编写
在 http://yuyin.baidu.com/docs/asr/54 可以查看官方文档，百度提供了两种方法：隐式发送是将音频数据打包转换成一个字符串，放到json数据包中来发送；显示发送则是直接发送语音数据。本代码使用隐式发送。
注意：使用前要将你的应用信息填入适当位置
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import urllib2
import json
import base64
import os
#设置应用信息
baidu_server = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?"
grant_type = "client_credentials"
client_id = "" #填写API Key
client_secret = "" #填写Secret Key
#合成请求token的URL
url = baidu_server+"grant_type="+grant_type+"&client_id="+client_id+"&client_secret="+client_secret
#获取token
res = urllib2.urlopen(url).read()
data = json.loads(res)
token = data["access_token"]
print token
#设置音频属性，根据百度的要求，采样率必须为8000，压缩格式支持pcm（不压缩）、wav、opus、speex、amr
VOICE_RATE = 8000
WAVE_FILE = "test.wav" #音频文件的路径
USER_ID = "hail_hydra" #用于标识的ID，可以随意设置
WAVE_TYPE = "wav"
#打开音频文件，并进行编码
f = open(WAVE_FILE, "r")
speech = base64.b64encode(f.read())
size = os.path.getsize(WAVE_FILE)
update = json.dumps({"format":WAVE_TYPE, "rate":VOICE_RATE, 'channel':1,'cuid':USER_ID,'token':token,'speech':speech,'len':size})
headers = { 'Content-Type' : 'application/json' }
url = "http://vop.baidu.com/server_api"
req = urllib2.Request(url, update, headers)
r = urllib2.urlopen(req)
t = r.read()
result = json.loads(t)
print result
if result['err_msg']=='success.':
word = result['result'][0].encode('utf-8')
if word!='':
if word[len(word)-3:len(word)]=='，':
print word[0:len(word)-3]
else:
print word
else:
print "音频文件不存在或格式错误"
else:
print "错误"
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。