python 语音识别库的选择
对于需要语音转换文本的需求,原有的 python 库 whisper 可能存在兼容性问题,尤其是在 mac mini 上安装和运行时。为了提供其他选择,建议考虑 speechrecognition 库。
speechrecognition 库集成了多种语音识别后端,包括 google web speech api、microsoft bing voice recognition 和 ibm speech to text。这些后端提供各种功能和精度级别,可以满足不同的需求。
使用 speechrecognition 库,您可以轻松地进行语音识别操作:
import speech_recognition as sr # 创建语音识别对象 r = sr.Recognizer() # 获取麦克风音频 with sr.Microphone() as source: audio = r.listen(source) # 使用后端识别语音 try: text = r.recognize_google(audio) except sr.UnknownValueError: print("无法识别语音") except sr.RequestError: print("服务器连接失败")
替代的语音识别库还包括:
- vosk:开源且轻量级的 python 库,使用 kaldi 模型进行语音识别。
- deepspeech:基于 tensorflow 的开源语音识别引擎,提供高准确度。
- librispeech:一个大型的开放语音数据集,用于训练语音识别模型。
根据您的具体需求和平台,这些库可能提供更合适的语音识别解决方案。