python调用百度REST API实现语音识别

这篇文章主要为大家详细介绍了python调用百度REST API实现语音识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

目前，语音识别，即将语音内容转换为文字的技术已经比较成熟，遥想当时锤子发布会上展示的讯飞输入法语音识别，着实让讯飞火了一把。由于此类语音识别需要采集大量的样本，才能达到一定的准确度，个人很难从零开始搭建。但是，许多拥有语音识别技术的公司，或多或少会提供一些API或者SDK供开发者使用，这样就把语音识别的门槛降到了一个很低的程度，只需几行代码即可实现。下面我介绍以下如何使用Python调用百度的REST API实现一个简单的语音识别。

注册账号，并成为开发者

打开 http://yuyin.baidu.com/ ，并且使用你的百度账号登陆，如果你不是开发者，系统会自动引导你申请成为开发者。

创建应用

打开 http://yuyin.baidu.com/app ，点击创建应用，应用名称自己取，选择合适的应用类型。下一步，服务类型选择语音识别，继续点击下一步，然后就可以关闭了。

刷新当前页面，你就可以看到自己创建的应用，点击查看key，这些是进行身份识别的关键信息。

代码编写

在 http://yuyin.baidu.com/docs/asr/54 可以查看官方文档，百度提供了两种方法：隐式发送是将音频数据打包转换成一个字符串，放到json数据包中来发送；显示发送则是直接发送语音数据。本代码使用隐式发送。

注意：使用前要将你的应用信息填入适当位置

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import urllib2 import json import base64 import os #设置应用信息 baidu_server = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?" grant_type = "client_credentials" client_id = "" #填写API Key client_secret = "" #填写Secret Key #合成请求token的URL url = baidu_server+"grant_type="+grant_type+"&client_id="+client_id+"&client_secret="+client_secret #获取token res = urllib2.urlopen(url).read() data = json.loads(res) token = data["access_token"] print token #设置音频属性，根据百度的要求，采样率必须为8000，压缩格式支持pcm（不压缩）、wav、opus、speex、amr VOICE_RATE = 8000 WAVE_FILE = "test.wav" #音频文件的路径 USER_ID = "hail_hydra" #用于标识的ID，可以随意设置 WAVE_TYPE = "wav" #打开音频文件，并进行编码 f = open(WAVE_FILE, "r") speech = base64.b64encode(f.read()) size = os.path.getsize(WAVE_FILE) update = json.dumps({"format":WAVE_TYPE, "rate":VOICE_RATE, 'channel':1,'cuid':USER_ID,'token':token,'speech':speech,'len':size}) headers = { 'Content-Type' : 'application/json' } url = "http://vop.baidu.com/server_api" req = urllib2.Request(url, update, headers) r = urllib2.urlopen(req) t = r.read() result = json.loads(t) print result if result['err_msg']=='success.': word = result['result'][0].encode('utf-8') if word!='': if word[len(word)-3:len(word)]=='，': print word[0:len(word)-3] else: print word else: print "音频文件不存在或格式错误" else: print "错误"

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程之家。