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前言
本篇博客讲述利用讯飞端口将语音转化为文字。
一、申请讯飞语音端口
1.点击链接进入讯飞平台主页面
https://www.xfyun.cn/
2.在页面注册自己的个人账户
ps：注册账户是完全免费的，因为我之前已经注册过一个了，这里就不重复介绍了，注册之后看个人情况进行个人认证，这个不影响之后的操作。
3.申请语音端口
ps:申请内容大概像我这样写就行，名字重复的话换一个
4.查看自己的端口编码
二、python代码讲解
1.代码如下（实例）
代码如下（示例）：
#使用语音
import threading
import websocket
import hashlib
import base64
import hmac
import json
from urllib.parse import urlencode
import time
# 该模块为客户端和服务器端的网络套接字提供对传输层安全性(通常称为“安全套接字层”)
# 的加密和对等身份验证功能的访问。
import ssl
from wsgiref.handlers import format_date_time
from datetime import datetime
from time import mktime
import _thread as thread
import pyaudio
STATUS_FIRST_FRAME = 0 # 第一帧的标识
STATUS_CONTINUE_FRAME = 1 # 中间帧标识
STATUS_LAST_FRAME = 2 # 最后一帧的标识
class Ws_Param(object):
# 初始化
def __init__(self, APPID, APIKey, APISecret):
self.APPID = APPID
self.APIKey = APIKey
self.APISecret = APISecret
# 公共参数(common)
self.CommonArgs = {
"app_id": self.APPID}
# 业务参数(business)，更多个性化参数可在官网查看
self.BusinessArgs = {
"domain": "iat", "language": "zh_cn", "accent": "mandarin", "vinfo": 1, "vad_eos": 10000}
# 生成url
def create_url(self):
url = 'wss://ws-api.xfyun.cn/v2/iat'
# 生成RFC1123格式的时间戳
now = datetime.now()
date = format_date_time(mktime(now.timetuple()))
# 拼接字符串
signature_origin = "host: " + "ws-api.xfyun.cn" + "\n"
signature_origin += "date: " + date + "\n"
signature_origin += "GET " + "/v2/iat " + "HTTP/1.1"
# 进行hmac-sha256进行加密
signature_sha = hmac.new(self.APISecret.encode('utf-8'), signature_origin.encode('utf-8'),
digestmod=hashlib.sha256).digest()
signature_sha = base64.b64encode(signature_sha).decode(encoding='utf-8')
authorization_origin = "api_key=\"%s\", algorithm=\"%s\", headers=\"%s\", signature=\"%s\"" % (
self.APIKey, "hmac-sha256", "host date request-line", signature_sha)
authorization = base64.b64encode(authorization_origin.encode('utf-8')).decode(encoding='utf-8')
# 将请求的鉴权参数组合为字典
v = {
"authorization": authorization,
"date": date,
"host": "ws-api.xfyun.cn"
}
# 拼接鉴权参数，生成url
url = url + '?' + urlencode(v)
# print("date: ",date)
# print("v: ",v)
# 此处打印出建立连接时候的url,参考本demo的时候可取消上方打印的注释，比对相同参数时生成的url与自己代码生成的url是否一致
# print('websocket url :', url)
return url
# 收到websocket消息的处理
def on_message(ws, message):
try:
code = json.loads(message)["code"]
sid = json.loads(message)["sid"]
if code != 0:
errMsg = json.loads(message)["message"]
print("sid:%s call error:%s code is:%s" % (sid, errMsg, code))
else:
data = json.loads(message)["data"]["result"]["ws"]
result = ""
for i in data:
for w in i["cw"]:
result += w["w"]
if result == '。' or result == '.。' or result == ' .。' or result == ' 。':
pass
else:
#t.insert(END, result) # 把上边的标点插入到result的最后
print("翻译结果: %s。" % (result))
except Exception as e:
print("receive msg,but parse exception:", e)
# 收到websocket错误的处理
def on_error(ws, error):
print("### error:", error)
run()
# 收到websocket关闭的处理
def on_close(ws):
pass
# 收到websocket连接建立的处理
def on_open(ws):
def run(*args):
status = STATUS_FIRST_FRAME # 音频的状态信息，标识音频是第一帧，还是中间帧、最后一帧
CHUNK = 520 # 定义数据流块
FORMAT = pyaudio.paInt16 # 16bit编码格式
CHANNELS = 1 # 单声道
RATE = 16000 # 16000采样频率
# 实例化pyaudio对象
p = pyaudio.PyAudio() # 录音
# 创建音频流
# 使用这个对象去打开声卡，设置采样深度、通道数、采样率、输入和采样点缓存数量
stream = p.open(format=FORMAT, # 音频流wav格式
channels=CHANNELS, # 单声道
rate=RATE, # 采样率16000
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("- - - - - - - Start Recording ...- - - - - - - ")
# 添加开始表示 ——start recording——
global text
tip = "——start recording——"
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * 60)):
# # 读出声卡缓冲区的音频数据
buf = stream.read(CHUNK)
if not buf:
status = STATUS_LAST_FRAME
if status == STATUS_FIRST_FRAME:
d = {
"common": wsParam.CommonArgs,
"business": wsParam.BusinessArgs,
"data": {
"status": 0, "format": "audio/L16;rate=16000",
"audio": str(base64.b64encode(buf), 'utf-8'),
"encoding": "raw"}}
d = json.dumps(d)
ws.send(d)
status = STATUS_CONTINUE_FRAME
# 中间帧处理
elif status == STATUS_CONTINUE_FRAME:
d = {
"data": {
"status": 1, "format": "audio/L16;rate=16000",
"audio": str(base64.b64encode(buf), 'utf-8'),
"encoding": "raw"}}
ws.send(json.dumps(d))
# 最后一帧处理
elif status == STATUS_LAST_FRAME:
d = {
"data": {
"status": 2, "format": "audio/L16;rate=16000",
"audio": str(base64.b64encode(buf), 'utf-8'),
"encoding": "raw"}}
ws.send(json.dumps(d))
time.sleep(1)
break
thread.start_new_thread(run, ())
def run():
global wsParam
# 讯飞接口编码
wsParam = Ws_Param(APPID='',
APIKey='',
APISecret='')
websocket.enableTrace(False)
wsUrl = wsParam.create_url()
ws = websocket.WebSocketApp(wsUrl, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close)
ws.on_open = on_open
ws.run_forever(sslopt={
"cert_reqs": ssl.CERT_NONE}, ping_timeout=2)
def runc():
run()
class Job(threading.Thread):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(Job, self).__init__(*args, **kwargs)
self.__flag = threading.Event() # 用于暂停线程的标识
self.__flag.set() # 设置为True
self.__running = threading.Event() # 用于停止线程的标识
self.__running.set() # 将running设置为True
def run(self):
while self.__running.isSet():
self.__flag.wait() # 为True时立即返回, 为False时阻塞直到内部的标识位为True后返回
runc()
time.sleep(1)
def pause(self):
self.__flag.clear() # 设置为False, 让线程阻塞
def resume(self):
self.__flag.set() # 设置为True, 让线程停止阻塞
def stop(self):
self.__flag.set() # 将线程从暂停状态恢复, 如何已经暂停的话
self.__running.clear() # 设置为False
a = Job()
a.start()
2.代码需要修改的部分
3.包的导入
Ps:因为没有新的Project Interpreter，所以不记得有什么包需要重新引入，唯一有印象的只有pyaudio了，所以这里就只提供了pyaudio的引入方法，其他的好像直接导入就可以了。
1）首先：下载安装 pyaudio 的 whl 文件
下载网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
2）该界面上输入ctrl+f，搜索pyaudio
3）下载
重点：一定要根据自己的版本进行下载！！！，每个人不一定是一样的。
4）记录下载文件的安装路径，如果换位置，则记住新的位置
5）安装
键盘输入win+r,输入cmd打开终端模式
假设我的下载位置为D盘的杂项文件夹，那么可以先利用cd转到D盘
再转到杂项
进行安装
然后输入pip install 文件名称即可
回车，安装结束
4.结果演示
5.代码所借鉴的原链接
https://github.com/lixi5338619/lxSpider/blob/main/案例代码/实时语音转写/yuyinTransfer.py
总结
此代码在源代码的基础上进行了改善，将语音识别的exe边框去除了，如果需要做一个界面的话，可以将字符串引入到所对应的页面位置，或窗体位置。本代码还有个局限性就是每隔60s会进行一次重连，大概1s后能重新进行识别，如果还有什么问题欢迎在评论区留言。
今天的文章语音识别（利用python将语音转化为文字）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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