Python语音识别API实现文字转语音的几种方法
作者：小锋学长生活大爆炸
本文主要介绍了Python语音识别API实现文字转语音的几种方法，文中根据实例编码详细介绍的十分详尽，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
搜狗（目前好用，免费）
def textToAudio_Sougou(message, filePath):
# https://ai.so gou.com/doc/?url=/docs/content/tts/references/rest/
'''
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"appid": "xxx",
"appkey": "xxx",
"exp": "3600s"
}' https://api.zhiyin.sogou.com/apis/auth/v1/create_token
'''
token = 'xxx'
headers = {
'Authorization' : 'Bearer '+token,
'Appid' : 'xxx',
'Content-Type' : 'application/json',
'appkey' : 'xxx',
'secretkey' : 'xxx'
}
data = {
'input': {
'text': message
},
'config': {
'audio_config': {
'audio_encoding': 'LINEAR16',
'pitch': 1.0,
'volume': 1.0,
'speaking_rate': 1.0
},
'voice_config': {
'language_code': 'zh-cmn-Hans-CN',
'speaker': 'female'
}
}
}
result = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data, ensure_ascii=False).encode('utf-8')).content
with open(filePath, 'wb') as f:
f.write(result)百度（现在收费了，送一定额度）
import base64
import json
import os
import time
import shutil
import requests
class BaiduVoiceToTxt():
# 初始化函数
def __init__(self):
# 定义要进行切割的pcm文件的位置。speech-vad-demo固定好的，没的选
self.pcm_path = ".\\speech-vad-demo\\pcm\\16k_1.pcm"
# 定义pcm文件被切割后，分割成的文件输出到的目录。speech-vad-demo固定好的，没的选
self.output_pcm_path = ".\\speech-vad-demo\\output_pcm\\"
# 百度AI接口只接受pcm格式，所以需要转换格式
# 此函数用于将要识别的mp3文件转换成pcm格式，并输出为.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm
def change_file_format(self,filepath):
file_name = filepath
# 如果.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm文件已存在，则先将其删除
if os.path.isfile(f"{self.pcm_path}"):
os.remove(f"{self.pcm_path}")
# 调用系统命令，将文件转换成pcm格式，并输出为.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm
change_file_format_command = f".\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe -y -i {file_name} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {self.pcm_path}"
os.system(change_file_format_command)
# 百度AI接口最长只接受60秒的音视，所以需要切割
# 此函数用于将.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm切割
def devide_video(self):
# 如果切割输出目录.\speech-vad-demo\output_pcm\已存在，那其中很可能已有文件，先将其清空
# 清空目录的文件是先删除，再创建
if os.path.isdir(f"{self.output_pcm_path}"):
shutil.rmtree(f"{self.output_pcm_path}")
time.sleep(1)
os.mkdir(f"{self.output_pcm_path}")
# vad-demo.exe使用相对路径.\pcm和.\output_pcm，所以先要将当前工作目录切换到.\speech-vad-demo下不然vad-demo.exe找不到文件
os.chdir(".\\speech-vad-demo\\")
# 直接执行.\vad-demo.exe，其默认会将.\pcm\16k_1.pcm文件切割并输出到.\output_pcm目录下
devide_video_command = ".\\vad-demo.exe"
os.system(devide_video_command)
# 切换回工作目录
os.chdir("..\\")
# 此函数用于将.\speech-vad-demo\output_pcm\下的文件的文件名的时间格式化成0:00:00,000形式
def format_time(self, msecs):
# 一个小时毫秒数
hour_msecs = 60 * 60 * 1000
# 一分钟对应毫秒数
minute_msecs = 60 * 1000
# 一秒钟对应毫秒数
second_msecs = 1000
# 文件名的时间是毫秒需要先转成秒。+500是为了四舍五入，//是整除
# msecs = (msecs + 500) // 1000
# 小时
hour = msecs // hour_msecs
if hour < 10:
hour = f"0{hour}"
# 扣除小时后剩余毫秒数
hour_left_msecs = msecs % hour_msecs
# 分钟
minute = hour_left_msecs // minute_msecs
# 如果不足10分钟那在其前补0凑成两位数格式
if minute < 10:
minute = f"0{minute}"
# 扣除分钟后剩余毫秒数
minute_left_msecs = hour_left_msecs % minute_msecs
# 秒
second = minute_left_msecs // second_msecs
# 如果秒数不足10秒，一样在其前补0凑足两位数格式
if second < 10:
second = f"0{second}"
# 扣除秒后剩余毫秒数
second_left_msecs = minute_left_msecs % second_msecs
# 如果不足10毫秒或100毫秒，在其前补0凑足三位数格式
if second_left_msecs < 10:
second_left_msecs = f"00{second_left_msecs}"
elif second_left_msecs < 100:
second_left_msecs = f"0{second_left_msecs}"
# 格式化成00:00:00,000形式，并返回
time_format = f"{hour}:{minute}:{second},{second_left_msecs}"
return time_format
# 此函数用于申请访问ai接口的access_token
def get_access_token(self):
# 此变量赋值成自己API Key的值
client_id = 'f3wT23Otc8jXlDZ4HGtS4jfT'
# 此变量赋值成自己Secret Key的值
client_secret = 'YPPjW3E0VGPUOfZwhjNGVn7LTu3hwssj'
auth_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
response_at = requests.get(auth_url)
# 以json格式读取响应结果
json_result = json.loads(response_at.text)
# 获取access_token
access_token = json_result['access_token']
return access_token
# 此函数用于将.\speech-vad-demo\output_pcm\下的单个文件由语音转成文件
def transfer_voice_to_srt(self,access_token,filepath):
# 百度语音识别接口
url_voice_ident = "http://vop.baidu.com/server_api"
# 接口规范，以json格式post数据
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
# 打开pcm文件并读取文件内容
pcm_obj = open(filepath,'rb')
pcm_content_base64 = base64.b64encode(pcm_obj.read())
pcm_obj.close()
# 获取pcm文件大小
pcm_content_len = os.path.getsize(filepath)
# 接口规范，则体函义见官方文件，值得注意的是cuid和speech两个参数的写法
post_data = {
"format": "pcm",
"rate": 16000,
"dev_pid": 1737,
"channel": 1,
"token": access_token,
"cuid": "1111111111",
"len": pcm_content_len,
"speech": pcm_content_base64.decode(),
}
proxies = {
'http':"127.0.0.1:8080"
}
# 调用接口，进行音文转换
response = requests.post(url_voice_ident, headers=headers, data=json.dumps(post_data))
# response = requests.post(url_voice_ident,headers=headers,data=json.dumps(post_data),proxies=proxies)
return response.text
if __name__ == "__main__":
# 实例化
baidu_voice_to_srt_obj = BaiduVoiceToTxt()
# 自己要进行音文转换的音视存放的文件夹
video_dir = ".\\video\\"
all_video_file =[]
all_file = os.listdir(video_dir)
subtitle_format = "{\\fscx75\\fscy75}"
# 只接受.mp3格式文件。因为其他格式没研究怎么转成pcm才是符合接口要求的
for filename in all_file:
if ".mp3" in filename:
all_video_file.append(filename)
all_video_file.sort()
i = 0
video_file_num = len(all_video_file)
print(f"当前共有{video_file_num}个音频文件需要转换，即将进行处理请稍等...")
# 此层for循环是逐个mp3文件进行处理
for video_file_name in all_video_file:
i += 1
print(f"当前转换{video_file_name}({i}/{video_file_num})")
# 将音视翻译成的内容输出到同目录下同名.txt文件中
video_file_srt_path = f".\\video\\{video_file_name[:-4]}.srt"
# 以覆盖形式打开.txt文件
video_file_srt_obj = open(video_file_srt_path,'w+')
filepath = os.path.join(video_dir, video_file_name)
# 调用change_file_format将mp3转成pcm格式
baidu_voice_to_srt_obj.change_file_format(filepath)
# 将转换成的pcm文件切割成多个小于60秒的pcm文件
baidu_voice_to_srt_obj.devide_video()
# 获取token
access_token = baidu_voice_to_srt_obj.get_access_token()
# 获取.\speech-vad-demo\output_pcm\目录下的文件列表
file_dir = baidu_voice_to_srt_obj.output_pcm_path
all_pcm_file = os.listdir(file_dir)
all_pcm_file.sort()
j = 0
pcm_file_num = len(all_pcm_file)
print(f"当前所转文件{video_file_name}({i}/{video_file_num})被切分成{pcm_file_num}块，即将逐块进行音文转换请稍等...")
# 此层for是将.\speech-vad-demo\output_pcm\目录下的所有文件逐个进行音文转换
for filename in all_pcm_file:
j += 1
filepath = os.path.join(file_dir, filename)
if (os.path.isfile(filepath)):
# 获取文件名上的时间
time_str = filename[10:-6]
time_str_dict = time_str.split("-")
time_start_str = baidu_voice_to_srt_obj.format_time(int(time_str_dict[0]))
time_end_str = baidu_voice_to_srt_obj.format_time(int(time_str_dict[1]))
print(f"当前转换{video_file_name}({i}/{video_file_num})-{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})")
response_text = baidu_voice_to_srt_obj.transfer_voice_to_srt(access_token, filepath)
# 以json形式读取返回结果
json_result = json.loads(response_text)
# 将音文转换结果写入.srt文件
video_file_srt_obj.writelines(f"{j}\r\n")
video_file_srt_obj.writelines(f"{time_start_str} --> {time_end_str}\r\n")
if json_result['err_no'] == 0:
print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})转换成功：{json_result['result'][0]}")
video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}{json_result['result'][0]}\r\n")
elif json_result['err_no'] == 3301:
print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})音频质量过差无法识别")
video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}音频质量过差无法识别\r\n")
else:
print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})转换过程遇到其他错误")
video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}转换过程遇到其他错误\r\n")
video_file_srt_obj.writelines(f"\r\n")
video_file_srt_obj.close()腾讯（收费的）
到此这篇关于Python语音识别API实现文字转语音的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python 文字转语音内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！