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  • Python语音转文字
    2021-07-12 20:47:20
    import pyttsx3
    import io
    import sys
    sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
     
    engine = pyttsx3.init()
    engine.setProperty('voice', 'zh')
    engine.say('请输入您要播放的文件路径')
    engine.runAndWait()
    
    path_dir = input('请输入您要播放的文件路径后回车:')
    
    
    with open(path_dir, 'r') as f:
        engine = pyttsx3.init()
        engine.setProperty('voice', 'zh')
        lines = f.readlines()
        print('要说的话:',lines)
        for line in lines:
            engine.say(line)
        engine.runAndWait()
    
    
    """Saving Voice to a file"""
    engine = pyttsx3.init()
    engine.setProperty('voice', 'zh')
    # On linux make sure that 'espeak' and 'ffmpeg' are installed
    engine.save_to_file('迪迦奥特曼(dijia.top)', 'test.mp3')
    engine.runAndWait()
    
    engine.stop()

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  • 不停的熟读稿子,又或者提前花费大量时间把稿子写好,在录屏的时候对着读但是光写稿子也要花费了大量的时间啊所以我想到的方法就是先对着照PPT说一遍并录下来,再将用代码自动将音频自动提取出来文字,...

    大家好,我是一行

    不知道你有没有录过自我介绍的视频,尤其是那种加上PPT播放的长时间视频

    可能因为说错一句话就得重来,又或者因为思考而暂停时间太久又得重来,以至于弄了两个小时才做好五分钟的视频

    所以就像为了答辩一样,为了让演讲流利不卡壳一遍过,不停的熟读稿子,又或者提前花费大量时间把稿子写好,在录屏的时候对着读

    但是光写稿子也要花费了大量的时间啊

    所以我想到的方法就是先对着照PPT说一遍并录下来,再将用代码自动将音频自动提取出来转成文字,然后第二遍正式录制视频的时候看着生成的讲稿就不用因为不熟练而卡壳,同时也省去了一个个码字的时间消耗

    所以为了更好的去录制视频,这里将上述过程全部用代码流程化分享给大家

    • 视频提取音频

    • 音频频率转化、音频切割

    • 音频转成文字

    1视频提取音频

    如果你练习时是录的视频,那需要将视频里的语音提取出来,方便后期操作

    当然这个过程目前在各个视频剪辑软件里都可以一键分割,例如剪映、必剪、Pr等等

    但是当任务量增加的时候,操作就显得非常浪费时间,而用Python的话3行代码就可以提取出来,就算任务量增加最多再加个循环即可

    代码如下

    from moviepy.editor import AudioFileClip
    # 导入视频
    my_audio_clip = AudioFileClip("一行玩Python/1012 视频转文字/11.mp4")
    # 提取音频并保存
    my_audio_clip.write_audiofile("一行玩Python/1012 视频转文字/11.wav")
    
    

    2音频转文字

    提取音频之后就要把音频转成文字了,目前市面上有很多方式都可以快速的将视频里的音频内容转成文字

    • 科大讯飞、知意等付费平台

    • 剪映、Pr等剪辑如案件生成字幕

    • 百度云、腾讯云等国内接口

    • GOogle、IBM、Bing等国外接口

    • 自己造轮子,语音识别训练

    • 自己一边听一边打字

    虽然说有这么多方法可以去实现这个需求,但任务量增长后,想不花钱,又想不花时间造轮子,最好的办法就是用现成的接口

    百度接口使用

    申请百度接口

    如果想用百度接口来批量处理,需要

    百度语音API地址:https://cloud.baidu.com/doc/SPEECH/index.html

    from aip import AipSpeech
    
    """ 你的 APPID AK SK """
    APP_ID = 'xxx'
    API_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
    SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
    
    client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
    # 读取文件
    def get_file_content(file_path):
        with open(file_path, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    
    # 识别本地文件
    result = client.asr(get_file_content('音频.wav' % i), 'wav', 16000, {
        'dev_pid': 1537  # 默认1537(普通话 输入法模型),dev_pid参数见本节开头的表格
    })
    
    print(result['result'])
    
    

    如果你恰巧是用mac录的音频,那就得对音频进行降频处理

    因为百度接口只能识别16 kHz的音频,而mac录的是48 kHz的音频,当然用ffmpeg重采样一下就可以

    import ffmpeg
    ffmpeg.input('输入音频.wav').output('输出音频.wav', ar=16000).run()
    
    

    如果的你音频比较长,但是百度短语音识别接口支持1分钟以内的音频,这时候需要对音频进行分割处理

    from pydub import AudioSegment
    from pydub.utils import make_chunks
    
    #blues文件30s
    audio = AudioSegment.from_file("voice.wav", "wav")
    
    size = 30000  #切割的毫秒数
    
    chunks = make_chunks(audio, size)  ##将文件切割为59s一块
    
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        ##枚举,i是索引,chunk是切割好的文件
        chunk_name = "voice{0}.wav".format(i)
        print(chunk_name)
        ##保存文件
        chunk.export(chunk_name, format="wav")
    
    

    然后重采样、剪切好的音频循环调用百度API接口就可以完成了~

    exe

    当然,也有前辈利用百度API直接写成了一个exe来使用

    只需要在刚才百度智能云注册申请账号即可使用

    3最后

    而现在互联网的大趋势是视频内容,了解视频相关的应用对于做内容也非常有帮助

    之前有前辈分享过如果做短视频创作秘籍,就是把互联网上最火的内容下载个1、200个,然后拿来翻拍,毕竟火过的内容很大概率还会再火

    当然有些人会向我过去一样质疑,这tm不是抄袭嘛,但是很多内容本来就可以同主题多形式的,例如别人拍的炒蛋炒饭,那你同样可以翻拍炒蛋炒饭,这有什么不好的吗

    而批量下载抖音之前介绍过,现在又可以把这些的视频内容提取出来,下一步就可以进行批量翻拍,离实现一个小目标岂不是越来越近了

    技术永不眠,下期见~


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    链接: https://pan.baidu.com/s/11R1XRdxbDrFeHdosfP3aGA 密码: dl55

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    展开全文
  • python语音转文字Here you will get python text to speech example. 在这里,您将获得python文本语音转换示例。 As we know, some people have difficulty reading large amounts of text due to dyslexia and ...

    python语音转文字

    Here you will get python text to speech example.

    在这里,您将获得python文本语音转换示例。

    As we know, some people have difficulty reading large amounts of text due to dyslexia and other learning disabilities. Some people have basic literary levels. They often get frustrated trying to browse the internet because so much of it is in text form or on other hand some people prefer to listen or watch a news article (or something like this) instead of reading. So to solve all these problems a concept comes into mind that is ”text to speech”.

    众所周知,由于阅读障碍和其他学习障碍,有些人难以阅读大量文字。 有些人具有基本的文学水平。 他们经常尝试浏览Internet时感到沮丧,因为其中很多都是文本形式的,或者另一方面,某些人更喜欢听或看新闻文章(或类似的东西)而不是阅读。 因此,要解决所有这些问题,就会想到一个概念,即“文本到语音”。

    So in this tutorial we are going to learn that how to convert text to speech in Python. Here we’ll show you two best and easiest ways to convert your text into speech

    因此,在本教程中,我们将学习如何在Python中将文本转换为语音。 在这里,我们将向您展示将文本转换为语音的两种最简便的方法

    1. Text to speech without internet connection (using pyttsx3)

      文本到语音无需互联网连接(使用pyttsx3)

    2. Text to speech having internet connection (using gTTS)

      具有互联网连接的文本到语音(使用gTTS)

    Python文字转语音示例 (Python Text to Speech Example)

    方法1:使用pyttsx3 (Method 1: Using pyttsx3)

    Pyttsx3 is an offline cross-platform Test-to-Speech library which is compatible with both Python 3 and Python 2 and supports multiple TTS engines

    Pyttsx3是一个离线跨平台的“测试到语音转换”库,与Python 3和Python 2兼容,并支持多个TTS引擎

    To use pyttsx3, first we have to download and install it. In order to install it open your command prompt or terminal and type this command.

    要使用pyttsx3,首先我们必须下载并安装它。 为了安装它,请打开命令提示符或终端,然后键入此命令。

    pip install pyttsx3

    点安装pyttsx3

    If you’re using windows operating system then you also have to install “pypiwin32” to make it work. To install pypiwin32 again type this command and hit enter in command prompt.

    如果您使用的是Windows操作系统,则还必须安装“ pypiwin32 ”以使其正常运行。 要再次安装pypiwin32 ,请键入此命令,然后在命令提示符下按Enter。

    python  -m  pip install pypiwin32

    python -m pip安装pypiwin32

    Make sure you’ve internet connection while running both of the command. It is one time process, after you’ve installed pyttsx3 now to use it, the program will be as shown below.

    同时运行两个命令时,请确保您已连接互联网。 这是一次过程,现在安装pyttsx3以使用它后,程序将如下所示。

    import pyttsx3
    engine = pyttsx3.init()
    engine.say("hello crazy programmer")
    engine.setProperty('rate',120)
    engine.setProperty('volume', 0.9)
    engine.runAndWait()

    In this program, in first Line we’re initializing pyttsx3 for use then we’re passing the text in method say(). After it we’re setting some properties like volume and rate of the voice. Here we’re passing 120 as rate, which means it will speak 120 words per minute and last line of above program will be produce an audio saying “hello crazy  programmer”.

    在此程序中,在第一行中,我们将初始化pyttsx3以供使用,然后在方法say()中传递文本 之后,我们要设置一些属性,例如声音的音量和速率。 在这里,我们以120的速率传递,这意味着它将每分钟讲120个单词,并且上述程序的最后一行将产生一个音频,说“你好疯狂的程序员”。

    We can also modify the voice like we can change it into female voice (by default its male), age and language. For more information please visit http://pyttsx3.readthedocs.io/en/latest/engine.html

    我们还可以修改语音,就像可以将其更改为女性语音(默认为男性),年龄和语言一样。 有关更多信息,请访问http://pyttsx3.readthedocs.io/en/latest/engine.html

    方法2:使用gTTS(Google文本到语音) (Method 2: Using gTTS (Google Text to Speech))

    Google Text to Speech is one of the best TTS API out there, because it will generate audio as approximately similar to human voice while other APIs generate audio like a metallic voice or robotic voice. But there is also a disadvantage of gTTS, it will need an internet connection to convert the text into an audio. So it can be slow then other offline APIs.

    Google Text to Speech是目前最好的TTS API之一,因为它会产生与人类语音大致相似的音频,而其他API会产生诸如金属语音或机器人语音之类的音频。 但是gTTS的另一个缺点是,它需要互联网连接才能将文本转换为音频。 因此,它可能比其他脱机API慢。

    To install gTTS API open your command prompt or terminal and type this command:

    要安装gTTS API,请打开命令提示符或终端,然后输入以下命令:

    pip  install gTTS

    点安装gTTS

    Program for conversion will be as shown below.

    转换程序如下所示。

    from gtts import gTTS
    tts = gTTS(text="Hello crazy programmer", lang='en')
    tts.save("audio.mp3")

    Unlike other APIs it will generate an audio and will save into the same directory where your program stored.

    与其他API不同,它将生成音频并将其保存到程序存储的同一目录中。

    To play this audio we’ll need another tool to play audio on command line.

    要播放此音频,我们需要另一个工具在命令行上播放音频。

    If you’re using Linux (eg. Ubuntu) then mpg321 will be best command line player.

    如果您使用的是Linux(例如Ubuntu),则mpg321将是最佳的命令行播放器。

    To install it open terminal and type this command-

    要安装它,请打开终端并输入以下命令:

    sudo apt-get install mpg321

    sudo apt安装mpg321

    Now we can use this command to play any audio on command line:

    现在我们可以使用此命令在命令行上播放任何音频:

    mpg321 audio.mp3 -quiet

    mpg321 audio.mp3-安静

    To run this command in python program, add these two lines into above program

    要在python程序中运行此命令,请将这两行添加到上述程序中

    import os     #will be on the top
    os.system('mpg321 audio.mp3 -quiet')

    On other hand, for windows, we doesn’t have to install any new software or API to play the mp3 file. All we have to do is open command prompt and enter the name of your file it will play that file using your default media player. So to run this command in python add these two lines in above program.

    另一方面,对于Windows,我们无需安装任何新软件或API即可播放mp3文件。 我们要做的就是打开命令提示符,然后输入文件名,它将使用默认的媒体播放器播放该文件。 因此,要在python中运行此命令,请在上述程序中添加这两行。

    import os       #will be on the top
    os.system("audio.mp3")

    For more information on gTTS please visit https://pypi.org/project/gTTS/

    有关gTTS的更多信息,请访问https://pypi.org/project/gTTS/

    Comment below if you have queries regarding python text to speech conversion.

    如果您有关于python文本到语音转换的查询,请在下面评论。

    翻译自: https://www.thecrazyprogrammer.com/2018/05/python-text-to-speech.html

    python语音转文字

    展开全文
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    今天给大家讲一个案例,在不联网的情况下,依然可以通过python来将语音文件转换成文字。这里用到的包为sphinx,sphinx是由美国卡内基梅隆大学开发的大词汇量、非特定人、连续英语语音识别系统。有一些成熟的模型,可以将语音转成文字。例如Cloud Speech API,但是需要你使用google云平台的前提。

    speech recognition

    对于python这一非常成熟的胶水语言,在网上找一些现成的工具包真的不是一个太难的问题。在GitHub上就发现了这样一个神奇的包:speech recognition

    它可以支持实时翻译,当然前提是需要在机器上安装有关麦克风的依赖包;还可以支持将语音文件中的文字直接提取出来。通过speech recognition可以调用多种平台上的模型,比如google API,CMU sphinx,Microsoft Bing Speech,IBM Speech to Text,Wit.ai 等

    离线转换

    对于国内的网络环境,无法用google API来将语音数据转换成文本文件,因为在调用这个包的时候,需要连接到google。当然,你可以租用一个国外的VPS来做这件事情。

    这里讲一下如何在不联网的情况下,依然可以通过python来将语音文件转换成文字。这里用到的包为sphinx,sphinx是由美国卡内基梅隆大学开发的大词汇量、非特定人、连续英语语音识别系统。

    安装 sphinx

    我本人所用的环境为ubuntu。

    imyin@develop:~/Downloads/phinx$ lsb_release -a

    No LSB modules are available.

    Distributor ID: Ubuntu

    Description: Ubuntu 16.04.3 LTS

    Release: 16.04

    Codename: xenial

    在安装sphinx之前需要安装一些软件包

    sudo apt-get install gcc automake autoconf libtool bison swig python-dev libpulse-dev

    之后可以在相关网站上下载sphinxbase安装包,当然也可以直接clone github上的包

    下载完之后进行解压

    tar zxpf sphinxbase-5prealpha.tar.gz

    修改文件名

    mv sphinxbase-5prealpha sphinxbase

    ls sphinxbase

    AUTHORS doc indent.sh Makefile.am README.md src win32

    autogen.sh .git LICENSE NEWS sphinxbase.pc.in swig

    configure.ac include m4 README sphinxbase.sln test

    现在我们应该运行autogen.sh来生成Makefiles和其他一些脚本以备后续的编译和安装。

    ./autogen.sh

    下面开始源码安装

    make && sudo make install

    执行完以上命令之后,如果没有出现什么报错信息,就说明已经安装成功了,但是此时你的命令并不可以生效,在运行命令时会出现这样的错误。

    imyin@develop:~/Downloads/phinx/sphinxbase$ sphinx_lm_convert

    sphinx_lm_convert: error while loading shared libraries: libsphinxbase.so.3: cannotopen shared object file: No such file or directory

    还需要让系统加载目录/usr/local/lib,为了让系统每次启动时都可以自动加载,可以修改系统配置文件ld.so.conf

    sudo echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf

    sudo ldconfig

    这时候,就可以通过sphinx_lm_convert命令将模型DMP文件转成bin文件

    sphinx_lm_convert -i zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP -o zh_CN.lm.bin

    上面这行代码是将中文的模型DMP文件转成了bin文件。在安装完sphinx后默认只支持英文,在存放模型的路径下只有一个文件名为en-US,所以这里需要添加一个处理中文的模型,相关文件可以在这个网址中下载。

    在python中使用sphinx

    想要在python中使用sphinx的话,需要安装一些依赖包。

    pip install pydub -U # 负责将MP3文件转换为 wav 文件

    pip install SpeechRecognition -U # 负责将语音转换成文字

    sudo apt -qq install build-essential swig libpulse-dev # 为后面安装 pocketsphinx 做准备

    pip install -U pocketsphinx # 为使用 sphinx

    sudo apt-get install libav-tools # 为解决在调用 pydub 时出现的 warning :RuntimeWarning: Couldn"t find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work warn("Couldn"t find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work", RuntimeWarning)

    这时候,就可以启动ipython来试试效果了。

    file_path = "/home/imyin/Downloads/phinx/test_data"

    r = sr.Recognizer

    hello_zh = sr.AudioFile(os.path.join(file_path, "test.wav"))

    with hello_zh as source:

    audio = r.record(source)

    r.recognize_sphinx(audio, language="zh_CN")

    "今天 天气 很"

    可以看出,这个语音识别器已经生效了。但是我说的是“今天天气好热啊”。

    看来sphinx中的模型并非很准呐,而且这只是一个短句子。我们接下来看看长句子的效果,我录了村上春树的《当我谈跑步时我谈些什么》中的一段内容。

    那一年的七月里,我去了一趟希腊,要独自从雅典跑到马拉松,将那条原始的马拉松路线——马拉松至雅典——逆向跑上一趟。为什么要逆向跑呢?因为清晨便从雅典市中心出发,在道路开始拥堵、空气被污染之前跑出市区,一路直奔马拉松的话,道路的交通量远远少得多,跑起来比较舒适。这不是正式的比赛,自己一个人随意去跑,当然不能指望有什么交通管制。

    hello_zh = sr.AudioFile(os.path.join(file_path, "test2.wav"))

    with hello_zh as source:

    audio = r.record(source)

    r.recognize_sphinx(audio, language="zh_CN")

    "南 音 扬 的 只有 领 过 球 的 立场 是 希望 让 猪只 处理 垃圾 土木工程 上 打球 运动 充满 温情 能 成功 吗 而 中止 了 对 印尼 商报 称 他 不是 没有 立场 谈 那 一 枚 其中 春天 从 雅典 市中心 出发 寸 厂 都 可 成功 突破 寻求 对 於 能 提升 统筹 署 取缔 一路 直奔 马拉松 和 阿 惹 山 活动 等 二十 个 队 中 重申 这 不是 正常 的 比赛 自己 一个人 却 一直到 当然 不能 说明 什么 这种 共识"

    呃,看到结果,我觉得可以用一个来形容:差劲。两个字来形容:太差劲!

    当然,这个模型只是我直接从网上下载下来的。训练它时所用到的语料不会那么齐全,所以在测试时难免会出现不准确的情况。要想让模型更加准确,需要自己在利用sphnix继续训练模型。

    相关办法在其官网上可以找到,也有相应的教程。感兴趣的朋友可以自行研究。

    Q: Why my accuracy is poor

    Speech recognition accuracyis not always great. To test speech recognition you need to run recognition on prerecorded reference database to see what happens and optimize parameters.

    You donot need to play with unknown values, the first thing you should do is to collect a database of test samples and measure the recognition accuracy. You need to dump speech utterances into wav files, write the reference text file and use decoder to decode it. Then calculate WER using the word_align.pl tool from Sphinxtrain. Test database size depends on the accuracy but usually it’s enough to have 10 minutes of transcribed audio to test recognizer accuracy reliably. The process is described in tutorialtuning.

    Google API

    利用google API来处理语音识别则相当准确,不过需要连接google,以下是我在VPS中执行的一段代码,可以看出,它将我的录音精准地翻译成了文字。

    但是如果录音文件较大的话,会运行时间很长,并且会返回一个超时的错误,这很是让我苦恼。

    不过幸运的是,speech_recognition支持将语音文件进行截取处理。例如,我可以只处理语音文件中的前15秒钟的内容。

    with test as source:

    audio = r.record(source, duration=15)

    r.recognize_google(audio, language="zh-CN")

    "那一年的7月里我去了一趟希腊有独自从雅典跑到马拉松江哪条原始的马拉松路线马拉松直雅典一想跑上一趟"

    从上面的结果看,简直比sphnix处理的效果好太多了。

    通过看帮助文档发现speech_recognition不仅可以截取前面的录音,还可以截取中间的。

    In [18]: r.record?

    Signature: r.record(source, duration=None, offset=None)

    Docstring:

    Records upto ``duration`` seconds of audio from ``source`` (an ``AudioSource`` instance) starting at ``offset`` (or at the beginning if not specified) into an ``AudioData`` instance, which it returns.

    If ``duration``is not specified, then it will record until there is no more audio input.

    例如我想处理5秒至20秒之间的内容。

    with test as source:

    audio = r.record(source, offset=5, duration=15)

    r.recognize_google(audio, language="zh-CN")

    "要独自从雅典跑到马拉松江哪条原始的马拉松路线马拉松直雅典一项跑上一趟为什么要一想到呢因为星辰变从雅典市中心出发"

    今天就讲到这里。世界真奇妙,更多精彩,自己继续去发现吧!

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  • python文字转语音

    2018-05-30 16:21:46
    一个使用python实现的功能,调用第三方库,实现了文字转换成语音,并且播放出来
  • 利用python将长视频、长语音转换成文字教程 ,非常好用!

空空如也

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