ASR(Automatic Speech Recognition)语音识别是一项非常有前途的技术,已经广泛应用于语音助手、语音识别输入等领域。目前市面上有很多商业化的ASR语音识别工具,下面介绍几款常用的商业工具和使用方式。
1. 百度语音识别
百度语音识别(Baidu Speech)是国内市场上最常用的ASR语音识别工具之一,提供多语种、高精度、低时延、高并发的语音识别服务。可以用于语音输入、语音控制、语音搜索等场景,支持语音转写、关键词检索等特色功能。
使用示例
# 导入语音识别API
from aip import AipSpeech
# 配置百度语音API
APP_ID = 'Your APP ID'
API_KEY = 'Your API KEY'
SECRET_KEY = 'Your SECRET KEY'
# 实例化AipSpeech对象
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取语音文件
with open("audio.wav", "rb") as f:
audio = f.read()
# 调用语音识别接口
result = client.asr(audio, 'pcm', 16000, {'dev_pid': 1536})
# 输出语音识别结果
print(result)
2. 腾讯AI语音识别
腾讯AI语音识别是腾讯云推出的一项高精度粤语/普通话/英文ASR语音识别API,能够支持录音文件、话者分离、音频流等多种形式的语音输入,满足不同场景的需求。同时,除了语音转文字之外,它还提供了多种语义解析、语音合成相关的API接口。
使用示例
# 导入语音识别API
from tencentcloud.asr.v20190614 import models, asr_client
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
# 配置腾讯云API密钥
secret_id = 'Your Secret Id'
secret_key = 'Your Secret Key'
cred = credential.Credential(secret_id=secret_id, secret_key=secret_key)
# 配置HTTP和client profile
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "asr.tencentcloudapi.com"
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化asr_client对象
client = asr_client.AsrClient(cred, "", clientProfile)
# 配置请求参数
req = models.CreateRecTaskRequest()
req.EngineModelType = "16k_zh" #引擎模型类型,目前支持8k_zh, 16k_zh, 16k_en
req.ChannelNum = 1 #Number of channels. For 1 channel, fill in 1; for 2 channels, fill in 2.
req.ResTextFormat = 0 #返回结果格式,0为文本,1为json
req.SourceType = 1 #音频数据来源类型。0: 音频URL,1: 音频二进制数据。默认为0,目前仅支持0
req.Url = "" #音频URL。SourceType为0时必须填写
# 读取语音文件
with open("audio.wav", "rb") as f:
audio = f.read()
# 调用语音识别接口
params = {"ProjectId": 0, "SubServiceType": 2}
params["DataLen"] = len(audio)
params["Data"] = audio
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.CreateRecTask(req)
# 输出语音识别结果
print(resp.to_json_string())
总之,商业化ASR语音识别工具有很多,除了百度语音识别和腾讯AI语音识别,还有阿里云、讯飞等知名厂商提供的语音识别服务。具体选择哪一款工具需要根据实际需求、语种、精度和价格等综合因素来权衡。