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空手忆岁月 2018-08-07 15:03:50  在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。 语言识别工作原理概述（提供一份Python学习资料置于文末） 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。    幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。  选择 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：   SpeechRecognition 库可满足几种主流语音 API ，因此灵活性极高。其中 Google Web Speech API 支持硬编码到 SpeechRecognition 库中的默认 API 密钥，无需注册就可使用。SpeechRecognition 以其灵活性和易用性成为编写 Python 程序的最佳选择。 安装 SpeechRecognationSpeechRecognition 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。本教程中所有开发版本默认 Python 3.3+。 读者可使用 pip 命令从终端安装 SpeechRecognition：   识别器类 音频文件的使用支持文件类型使用 record() 从文件中获取数据例如，以下内容仅获取文件前四秒内的语音： 噪声对语音识别的影响尝试转录此文件时会发生什么？通过把 recognition_google（）中 True 参数改成 show_all 来给出完整响应。 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，请关闭当前的解释器窗口，进行以下操作： 安装 PyAudio安装 PyAudio 的过程会因操作系统而异。 Debian Linux 如果使用的是基于 Debian的Linux（如 Ubuntu ），则可使用 apt 安装 PyAudio： 安装测试安装了 PyAudio 后可从控制台进行安装测试。 Microphone 类使用 listen（）获取麦克风输入数据处理难以识别的语音 |
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