python语音识别2

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，分别是：

recognize_bing(): Microsoft Bing Speech
recognize_google(): Google Web Speech API
recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the google-cloud-speech package
recognize_houndify(): Houndify by SoundHound
recognize_ibm(): IBM Speech to Text
recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx
recognize_wit(): Wit.ai

　　

以上七个中只有 recognition_sphinx（）可与CMU Sphinx 引擎脱机工作， 其他六个都需要连接互联网。

SpeechRecognition 附带 Google Web Speech API 的默认 API 密钥，可直接使用它。其他六个 API 都需要使用 API 密钥或用户名/密码组合进行身份验证，因此本文使用了 Web Speech API。

现在开始着手实践，在解释器会话中调用 recognise_google（）函数。

 r.recognize_google()

　　

相信你已经猜到了结果，怎么可能从空文件中识别出数据呢？

这 7 个 recognize_*()  识别器类都需要输入 audio_data 参数，且每种识别器的 audio_data 都必须是 SpeechRecognition 的 AudioData 类的实例。

AudioData 实例的创建有两种路径：音频文件或由麦克风录制的音频，先从比较容易上手的音频文件开始。

音频文件的使用
首先需要下载音频文件（https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master/audio_files），保存到 Python 解释器会话所在的目录中。

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。

　　

支持文件类型

SpeechRecognition 目前支持的文件类型有：

WAV: 必须是 PCM/LPCM 格式

AIFF

AIFF-C

FLAC: 必须是初始 FLAC 格式；OGG-FLAC 格式不可用

若是使用 Linux 系统下的 x-86 ，macOS 或者是 Windows 系统，需要支持 FLAC文件。若在其它系统下运行，需要安装 FLAC 编码器并确保可以访问 flac 命令。