Whisper 在 Mac mini 上安装运行有问题，有哪些 Python 语音识别库可以替代？

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。