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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。

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