Как работать с библиотекой vosk в Python? 😄📚

Библиотека Vosk является инструментом распознавания речи в Python. Для начала работы с ней необходимо выполнить следующие шаги:

1. Установите библиотеку Vosk с помощью команды pip install vosk.
2. Загрузите модель для распознавания речи с помощью функции vosk.Model. Например:

import vosk

model = vosk.Model("путь_к_модели")

3. Создайте объект распознавания речи с помощью функции vosk.KaldiRecognizer. Например:

import vosk

rec = vosk.KaldiRecognizer(model, частота_дискретизации)

4. Подайте аудиофайл на распознавание с помощью метода AcceptWaveform. Например:

import vosk

rec = vosk.KaldiRecognizer(model, частота_дискретизации)

with open("путь_к_аудиофайлу", "rb") as f:
    audio = f.read()
    rec.AcceptWaveform(audio)

5. Извлеките результат распознавания с помощью метода FinalResult. Например:

import vosk

rec = vosk.KaldiRecognizer(model, частота_дискретизации)

with open("путь_к_аудиофайлу", "rb") as f:
    audio = f.read()
    rec.AcceptWaveform(audio)

result = rec.FinalResult()
print(result)

В результате вы получите текстовое представление распознанной речи. Таким образом, вы сможете начать работать с библиотекой Vosk!

В данной статье мы рассмотрим библиотеку Vosk для Python и научимся работать с ней. Vosk - это открытая библиотека распознавания речи, разработанная специально для работы с Python. Она предоставляет удобные инструменты для распознавания и транскрибации аудиофайлов.

Установка Vosk

Для начала работы с библиотекой Vosk, необходимо ее установить. Выполните следующие шаги:

pip install vosk

После успешной установки, мы сможем использовать Vosk в наших проектах.

Использование Vosk

Теперь давайте познакомимся с примерами использования Vosk.

1. Распознавание речи из аудиофайла

Для распознавания речи из аудиофайла, мы будем использовать модуль Vosk. Вот пример кода:

import vosk

model = vosk.Model("модель")
recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000)
    
with open("audio.wav", "rb") as f:
    audio = f.read()

if len(audio) > 0:
    result = recognizer.recognize(audio)
    print(result["text"])

В этом примере мы загружаем модель распознавания речи, инициализируем распознаватель и читаем аудиофайл с помощью бинарного режима чтения. Затем мы передаем аудиофайл в распознаватель и выводим распознанный текст.

2. Распознавание речи в реальном времени

Для распознавания речи в реальном времени, мы также будем использовать модуль Vosk. Вот пример кода:

import vosk
import sys
import os
import wave

model = vosk.Model("модель")
rec = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000)

def recognize(audio):
    if rec.AcceptWaveform(audio):
        result = rec.Result()
        print(result["text"], end="", flush=True)

if __name__ == '__main__':
    wf = wave.open(sys.argv[1], "rb")
    while True:
        data = wf.readframes(4000)
        if len(data) == 0:
            break
        recognize(data)
    print()

В этом примере мы импортируем необходимые модули, инициализируем модель и распознаватель. Затем мы считываем аудиофайл частями и передаем их в функцию распознавания. Полученный текст выводится на экран.

Заключение

Теперь вы знаете, как работать с библиотекой Vosk в Python. Мы рассмотрели два примера: распознавание речи из аудиофайла и распознавание речи в реальном времени. Эти примеры помогут вам в создании приложений, связанных с распознаванием и транскрибацией речи.