本篇内容主要讲解“Linux下如何用python实现语音识别功能”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Linux下如何用python实现语音识别功能”吧!

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选择合适的python语音识别包

PyPI中有一些现成的语音识别软件包。其中包括：
apiai
google-cloud-speech
pocketsphinx
SpeechRcognition
watson-developer-cloud
wit
一些软件包（如 wit 和 apiai ）提供了一些超出基本语音识别的内置功能，如识别讲话者意图的自然语言处理功能。其他软件包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。
其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。
识别语音需要输入音频，而在 SpeechRecognition中检索音频输入是非常简单的，它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本，只需几分钟即可自动完成检索并运行。

安装SpeechRecognition

SpeechRecognition 兼容 Python2.6 , 2.7 和 3.3+，但若在 Python 2 中使用还需要一些额外的安装步骤。大家可使用 pip 命令从终端安装 SpeechRecognition：pip3 install SpeechRecognition

安装完成后可以打开解释器窗口进行验证安装：

注：不要关闭此会话，在后几个步骤中你将要使用它。
若处理现有的音频文件，只需直接调用 SpeechRecognition ，注意具体的用例的一些依赖关系。同时注意，安装 PyAudio 包来获取麦克风输入

识别器类

SpeechRecognition 的核心就是识别器类。
Recognizer API 主要目是识别语音，每个 API 都有多种设置和功能来识别音频源的语音，这里我选择的是recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx（支持离线的语音识别）
那么我们就需要通过pip命令来安装PocketSphinx，在安装过程中也容易出现一大串红色字体的错误。

音频文件的使用

下载相关的音频文件保存到特定的目录（直接保存到ubuntu桌面）
注意：
AudioFile 类可以通过音频文件的路径进行初始化，并提供用于读取和处理文件内容的上下文管理器界面。
SpeechRecognition 目前支持的文件类型有：

• WAV: 必须是 PCM/LPCM 格式

• AIFF

• AIFF-CFLAC: 必须是初始 FLAC 格式；OGG-FLAC 格式不可用

英文的语音识别

在完成以上基础工作以后，就可以进行英文的语音识别了。
（1）打开终端
（2）进入语音测试文件所在目录（博主的是 桌面）
（3）打开python解释器
（4）按照下图输入相关命令

最后就可以看到语音转文字的内容（this they’ll smell …),其实效果还是很不错的！因为是英文，并且没有噪音。

噪音对语音识别的影响

噪声在现实世界中确实存在，所有录音都有一定程度的噪声，而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。
通过尝试转录效果并不好，我们可以通过尝试调用 Recognizer 类的adjust_for_ambient_noise（）命令。

麦克风的使用

若要使用 SpeechRecognizer 访问麦克风则必须安装 PyAudio 软件包。
如果使用的是基于 Debian的Linux（如 Ubuntu ），则可使用 apt 安装 PyAudio：sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio安装完成后可能仍需要启用 pip3 install pyaudio ，尤其是在虚拟情况下运行。
在安装完pyaudio的情况下可以通过python实现语音录入生成相关文件。
pocketsphinx的使用注意：
支持文件格式：wav
音频文件的解码要求：16KHZ,单声道
利用python实现录音并生成相关文件程序代码如下：

from pyaudio import PyAudio, paInt16
import numpy as np
import wave
class recoder:
     NUM_SAMPLES = 2000   
     SAMPLING_RATE = 16000  
     LEVEL = 500     
     COUNT_NUM = 20   
     SAVE_LENGTH = 8     
     Voice_String = []
     def savewav(self,filename):
         wf = wave.open(filename, 'wb')
         wf.setnchannels(1)
         wf.setsampwidth(2)
         wf.setframerate(self.SAMPLING_RATE)
         wf.writeframes(np.array(self.Voice_String).tostring())
         wf.close()
     def recoder(self):
         pa = PyAudio()
         stream = pa.open(format=paInt16, channels=1, rate=self.SAMPLING_RATE, input=True,frames_per_buffer=self.NUM_SAMPLES)
         save_count = 0
         save_buffer = []
         while True:
            string_audio_data = stream.read(self.NUM_SAMPLES)
            audio_data = np.fromstring(string_audio_data, dtype=np.short)
            large_sample_count = np.sum(audio_data > self.LEVEL)
            print(np.max(audio_data))
            if large_sample_count > self.COUNT_NUM:
                save_count = self.SAVE_LENGTH
            else:
                save_count -= 1
            if save_count < 0:
                save_count = 0
            if save_count > 0:
                save_buffer.append(string_audio_data )
            else:
                if len(save_buffer) > 0:
                    self.Voice_String = save_buffer
                    save_buffer = []
                    print("Recode a piece of voice successfully!")
                    return True
		 else:
                    return False
if __name__ == "__main__":
    r = recoder()
    r.recoder()
    r.savewav("test.wav")

注意：在利用python解释器实现时一定要注意空格！！！
最后生成的文件就在Python解释器回话所在目录下，可以通过play来播放测试一下，如果没有安装play可以通过apt命令来安装。

中文的语音识别

在进行完以前的工作以后，我们对语音识别的流程大概有了一定的了解，但是作为一个中国人总得做一个中文的语音识别吧！

我们要在CMU Sphinx语音识别工具包里面下载对应的普通话升学和语言模型。

图片中标记的就是普通话！下载相关的语音识别工具包。

但是我们要把zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP转化成language-model.lm.bin，再解压zh_broadcastnews_16k_ptm256_8000.tar.bz2得到zh_broadcastnews_ptm256_8000文件夹。
借鉴刚才那位博主的方法，在Ubuntu下找到speech_recognition文件夹。可能会有很多小伙伴找不到相关的文件夹，其实是在隐藏文件下。大家可以点击文件夹右上角的三条杠。如下图所示：

然后给显示隐藏文件打个勾，如下图所示：

然后依次按照以下目录就可以找到啦：

然后把原来的en-US改名成en-US-bak,新建一个文件夹en-US，把解压出来的zh_broadcastnews_ptm256_8000改成acoustic-model,把chinese.lm.bin改成language-model.lm.bin,把pronounciation-dictionary.dic改后缀成dict,复制这三个文件到en-US里。同时把原来en-US文件目录下的LICENSE.txt复制到现在的文件夹下。
最终该文件夹下有以下文件：

然后我们就可以通过麦克风录入一个语音文件文件（“test.wav”）
在该文件目录下打开python解释器输入以下内容：

就看到了输出内容，但是我说的是两个中国，也测试了一下其他的发现识别效果很不好！！！

小范围中文识别

用官方提供的效果太差，几乎不能用！那么我看了很多文章以后就想到了一种优化方法，但是只适合小范围的识别！一些命令啥的应该没有问题，但是聊天什么的可能就效果不太好。
找到刚才复制的4个文件夹，有一个pronounciation-dictionary.dict的文件夹，打开以后是以下内容：

感觉这内容就是类似于一个字典，很多用词和平时交流的用词差距比较大。那么我们改成我们习惯的用词就可以啦！ 抱着试一试的想法，结果还真的可以。识别效果真的不错！
我的做法是：
（1）把图片中红色标记以上的内容继续保留，红色以下的内容删除掉。当然处于保险考虑建议大家给该文件备份一下！
（2）给红色线以下输入自己想识别的内容！（按照规则输入，不同于拼音！！！）最近新型肺炎的情况不断的变好，听到最多的一句话就是“中国加油”那么今天的内容就是将“中国加油”实现语音转文字！希望能早日开学，哈哈哈哈。

3）输入以下内容：

语音合成

语音合成个人的理解就是文字转语音。不过这句话中可以设置client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, { 'vol': 5,'spd': 3,'pit':9,'per': 3})音量、声调、速度、男/女/萝莉/逍遥。

到此，相信大家对“Linux下如何用python实现语音识别功能”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

本文题目：Linux下如何用python实现语音识别功能
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