python微信语音识别

① python怎么将语音识别内容保存为txt文本

将语音识别的内容保存为TXT，这个问题简单，参考方法如下：

第一：打开文字识别软件，选择上面的语音识别功能；

第三：点击开始识别按钮，开始进行语音识别；

第四：等待识别完成之后，点击右下角的保存为TXT。

以上便是解决问题的全部步骤了，希望对问题能提供帮助！

② 想问一下，用Python脚本编写的语音识别功能去控制stm32智能小车，这个可以实现吗

你好python有一个语音识别的库，
pip install speech
然后你就可以将一些特定的语言编程命令去控制stm32智能小车了。

③ 怎么用python实现语音识别

是想语音识别的参考方法如下：

1、打开文字识别软件，关闭提示窗；

2、点击上面的语音识别功能；

以上便是实现语音识别的方法了，希望可以帮助到您，感谢观看！

④ Python用什么模块开发语音识别系统

推荐使用YQ5969,这个语音识别模块可以支持1--8个咪头，还可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。这个语音识别模块可以滤除噪声。由于我们生活在一个相对的噪音环境里，
在远场识别中，用户和设备有一定距离，很多时候噪声源距离麦克风的位置比人更近，在某种程度中也为录制声音带来了一定的困难。

⑤ 利用Python对praat构建的语音数据集如何进行训练

摘要 【python语音识别训练_用 Python 训练自己的语音识别系统，这波操作稳了_weixin_39942037的博客-CSDN博客】https://blog.csdn.net/weixin_39942037/article/details/111446620

⑥ 如何用python调用百度语音识别

1、首先需要打开网络AI语音系统，开始编写代码，如图所示，编写好回车。

⑦ python如何自学

学习python主要有自学和报班学习两种方式。

具体学的顺序如下：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python完成字符串的各种操作

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

⑧ 如何优雅的用Python玩转语音聊天机器人

所需硬件：
树莓派B+
人体红外线感应模块
内置麦克风摄像头(实测树莓派免驱淘宝链接）
申请API：
网络语音api
图灵api
语音聊天机器人实现原理：当有人来到跟前时--》触发聊天功能，开始以每2s检测录制语音--》通过网络语音api合成文字--》传递给图灵api返回回答信息--》通过网络语音合成播放
【人体感应识别部分Python代码renti.py】


#/usr/bin/python#coding:utf-8import RPi.GPIO as GPIOimport timeimport osimport signalimport atexitGPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO_PIR = 14 GPIO.setup(GPIO_PIR,GPIO.IN) # Echojing = 0dong = 0 sum = 0sum1 = 0oldren = 0sleep = 0def ganying(): i = 0 ok = 0 error = 0 while i < 10: if GPIO.input(GPIO_PIR) == 1 : ok = ok + 1 if GPIO.input(GPIO_PIR) == 0 : error = error + 1 time.sleep(0.01) i = i + 1 ren = ok/(error+1) return ren

1

GPIO_PIR = 14

为 红外线检测模块与树莓派的针脚，脚本函数返回0表示无人，>0 为有人
【Python语音识别聊天部分robot.py】


#/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import urllibimport urllib2import jsonimport uuidimport base64import osimport timefrom renti import * #获取网络tokenappid=7647466apikey="网络API"secretkey="网络API" _url="h.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apikey + "&client_secret=" + secretkey; y_post=urllib2.urlopen(_url)y_read=y_post.read()y_token=json.loads(y_read)['access_token']#print y_read#print y_token #------------------function------------- def luyin(): os.system('arecord -D plughw:1,0 -c 1 -d 2 1.wav -r 8000 -f S16_LE 2>/dev/null') def fanyi():
#---------------语音识别部分 mac_address="haogeoyes" with open("1.wav",'rb') as f: s_file = f.read() speech_base64=base64.b64encode(s_file).decode('utf-8') speech_length=len(s_file) data_dict = {'format':'wav', 'rate':8000, 'channel':1, 'cuid':mac_address, 'token':y_token, 'lan':'zh', 'speech':speech_base64, 'len':speech_length} json_data = json.mps(data_dict).encode('utf-8') json_length = len(json_data) asr_server = 'm/server_api' request = urllib2.Request(url=asr_server) request.add_header("Content-Type", "application/json") request.add_header("Content-Length", json_length) fs = urllib2.urlopen(url=request, data=json_data) result_str = fs.read().decode('utf-8') json_resp = json.loads(result_str) if json_resp.has_key('result'): out_txt=json_resp['result'][0] else: out_txt="Null" return out_txt def tuling(b): f=urllib.urlopen("23.com/openapi/api?key="此处为图灵API"&info=%s" % b) f=json.loads(f.read())['text'] return f def hecheng(text,y_token): #text="你好我是机器人牛牛很高兴能够认识你" geturl="u.com/text2audio?tex="+text+"&lan=zh&per=1&pit=9&spd=6&cuid=CCyo6UGf16ggKZGwGpQYL9Gx&ctp=1&tok="+y_token return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) #return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) def nowtime(): return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S ') #---------------main-----------------num=0 #num用来判断是第一次说话，还是在对话过程中first=1 #判断是不是第一说话 当1000次没有人动认为是第一次while True: if ganying()!=0: run=open('run.log','a') if first==0: hecheng("你好,我是牛牛机器人,你可以和我聊天,不过说话的时候你必须靠近话筒近一点,",y_token) hecheng("说点什么吧,2秒钟内说完哦.",y_token) first=1 #为1一段时间就不执行 num=0 #从新计数 #print ganying() run.write(nowtime()+"说点神马吧..........."+'\n') print nowtime()+"说点神马吧.........." luyin() #开始录音 out=fanyi().encode("utf-8") #翻译文字 run.write(nowtime()+"我说:"+out+'\n') print nowtime()+"我说:"+out if out == "Null": text="没有听清楚你说什么" os.system('omxplayer "shenme.wav" > /dev/null 2>&1 ') else: text=tuling(out) hecheng(text,y_token) print nowtime()+"牛牛:"+text run.write(nowtime()+"牛牛:"+text+'\n') run.close() else: #print ganying() #调试查看是否为0有人没人 #print num num=num+1 #num长时间增大说明没有人在旁边 if num > 1000: first=0 #0表示第一次说话

万事俱备 运行nohup python robot.py 哈哈就可以脱离屏幕开始愉快的语音聊天啦
下面看看聊天的日志记录吧
后续更新。。。。。。Python如何用语音优雅的控制小车

⑨ Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数

调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Python版。
安装语音识别，语音识别器编码，处理Ubuntu服务器，处理WSL。
要运行我们代码的语音识别库，我们首先需要安装语音识别，然后还必须安装PyAudio。首先，我们从主包开始：sudo pip3 install SpeechRecognition安装应该遵循完全相同的格式，但我似乎缺少了让它正常工作的软件包，试图安装PyAudio会出错。这些软件包应该删除该错误。那时我不需要更新apt，但先更新它并不坏处。sudo apt-get install libasound-dev portaudio19-dev libportaudio2libportaudiocpp0有了它，您应该可以安装PyAudio：sudo pip3 install PyAudio语音识别器编码。
运行WSL（Linux版Windows子系统）的Windows机器。它也使用了Ubuntu 16.04，所以安装过程是一样的。不过说到使用麦克风，WSL并不那么简单。为了通过Ubuntu终端应用程序控制麦克风，需要安装PulseAudio。

⑩ 用Python实现类似语音助手的功能有什么好的思路及工具库

有趣的话题，高级的思路等牛人来说。
我说一个笨思路，不断的录音片段，不断的比对波形。
已答就不要重复邀请了哇。另外你想要持续匹配必然是不断录音不断匹配，现实世界中并没有如同推送服务一样的功能，可以出现了什么声音再调用你的程序。你只能是看看如何设计优化这个匹配和录音的平衡，并且优化你的匹配速度：比方说你试试录音能否多进程（线程）？如果能双开，那么交替覆盖空白时间也是其中一种算法。
你思考一下苹果的语音助手（老版本）和安卓的语音助手，是不是都要先按一个按钮才能开始语音助手服务？说明只有持续监听才能解决问题，但是手机为了保证续航，又不能做持续监听。
后来，苹果想了个什么办法呢，他自己设计了一个芯片，其中有一个功能就是可以捕捉麦克风收听到“hey siri”就调用语音助手的功能，具体的技术细节我不太清楚，有可能是让麦克风只要收到超过多少分贝的声音就开始小范围匹配“hey siri”之类的吧
至于减噪，网上有不少关于用电脑软件调节波形文件来降噪的方法教程，虽然你不能直接用，但是提供了思路
计算声音的相似性，我个人认为可以通过计算波形的特征来完成，我个人才疏学浅，没有这方面的经验，如果是语音识别，推荐你用讯飞的api试试，讯飞在这一块技术还是蛮强的。
但是，像人类一样可以很精准的从人群中识别出熟人声音的功能，那个属于人工智能的范畴，目前研究水平还不够到可以应用的地步。