【Paddle实战】基于PaddleSpeech搭建私人录音转文字服务_pandlepandle 语音转文字

环境搭建

安装paddlepaddle和paddleSpeech：

pip install paddlepaddlepip install paddlespeech

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型，一些典型的应用如下：

• 声音分类

• 语音识别

• 语音翻译

• 语音合成

相关依赖如下：

• gcc >= 4.8.5

• paddlepaddle >= 2.3.1

• python >= 3.7

• linux(推荐), mac, windows

• win必须安装Microsoft C++生成工具

命令行调用

语音分类

paddlespeech cls --input 1.mp3

一段python办公自动化抖音广告语，因为有背景音乐，所以判断为Music。

语音识别

这段广告语被完整识别出来，唯一的问题是不带标点符号。

语音翻译（英翻中）

paddlespeech asr --lang zh --input input_16k.wav

windows暂不支持，但是linux可以。

语音合成

paddlespeech tts --input "你好，欢迎关注电力数据新应用！" --output output.wav

自动生成语音,大数据工匠,2秒

API调用语音识别​​​​​​​

from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
asr = ASRExecutor()result = asr(audio_file="1.mp3")print(result)

PaddleSpeech识别最长语音为50s，故需要切分。

代码实现

音频切分：

安装auditok库。

pip install auditok

引入需要的库。​​​​​​​

from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutorfrom paddlespeech.cli.text.infer import TextExecutorimport csvimport moviepy.editor as mpimport auditokimport osimport paddleimport soundfileimport librosaimport warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

通过auditok.split来对音频进行切分，切分后新建目录：change/audio/文件名/，将文件存入该目录。​​​​​​​

# 引入auditok库import auditok# 输入类别为audiodef qiefen(path, ty='audio', mmin_dur=1, mmax_dur=100000, mmax_silence=1, menergy_threshold=55):    audio_file = path    audio, audio_sample_rate = soundfile.read(        audio_file, dtype="int16", always_2d=True)
    audio_regions = auditok.split(        audio_file,        min_dur=mmin_dur,  # minimum duration of a valid audio event in seconds        max_dur=mmax_dur,  # maximum duration of an event        # maximum duration of tolerated continuous silence within an event        max_silence=mmax_silence,        energy_threshold=menergy_threshold  # threshold of detection    )
    for i, r in enumerate(audio_regions):        # Regions returned by `split` have 'start' and 'end' metadata fields        print(            "Region {i}: {r.meta.start:.3f}s -- {r.meta.end:.3f}s".format(i=i, r=r))
        epath = ''        file_pre = str(epath.join(audio_file.split('.')[0].split('/')[-1]))
        mk = 'change'        if (os.path.exists(mk) == False):            os.mkdir(mk)        if (os.path.exists(mk + '/' + ty) == False):            os.mkdir(mk + '/' + ty)        if (os.path.exists(mk + '/' + ty + '/' + file_pre) == False):            os.mkdir(mk + '/' + ty + '/' + file_pre)        num = i        # 为了取前三位数字排序        s = '000000' + str(num)
        file_save = mk + '/' + ty + '/' + file_pre + '/' + \                    s[-3:] + '-' + '{meta.start:.3f}-{meta.end:.3f}' + '.wav'        filename = r.save(file_save)        print("region saved as: {}".format(filename))    return mk + '/' + ty + '/' + file_pre
qiefen("1.wav")

执行后qiefen("1.wav")后，可以把1.wav进行切分。

语音转文本：

遍历每一个文件，将它们分别送入ASRExecutor进行识别，所有识别文本集中保存到列表words里，最终写入result.csv文件。

# 语音转文本asr_executor = ASRExecutor()
def audio2txt(path):    # 返回path下所有文件构成的一个list列表    print(f"path: {path}")    filelist = os.listdir(path)    # 保证读取按照文件的顺序    filelist.sort(key=lambda x: int(os.path.splitext(x)[0][:3]))    # 遍历输出每一个文件的名字和类型    words = []    for file in filelist:        print(path + '/' + file)        text = asr_executor(            audio_file=path + '/' + file,            device=paddle.get_device(), force_yes=True) # force_yes参数需要注意        words.append(text)    return words​​​​​

# 保存import csv
def txt2csv(txt_all):    with open('result.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:        f_csv = csv.writer(f)        for row in txt_all:            f_csv.writerow([row])​​​​​​

# 可替换成自身的录音文件source_path = '录音.wav'# 划分音频path = qiefen(path=source_path, ty='audio',                mmin_dur=0.5, mmax_dur=100000, mmax_silence=0.5, menergy_threshold=55)# 音频转文本  需要GPUtxt_all = audio2txt(path)# 存入csvtxt2csv(txt_all)

标点符号修正：

将result.csv文件读入，拼成完整的段落，利用TextExecutor进行标点符号修正，最终将修正结果存入final_result.txt文件。​​​​​​​

# 拿到新生成的音频的路径texts = ''source_path = 'result.csv'with open(source_path, 'r') as f:    text = f.readlines()for i in range(len(text)):    text[i] = text[i].replace('\n', '')    texts = texts + text[i]print(texts)text_executor = TextExecutor()if text:    result = text_executor(        text=texts,        task='punc',        model='ernie_linear_p3_wudao',        device=paddle.get_device(),        # force_yes=True    )print(result)​​​​​​

with open("final_result.txt", 'w') as f:    f.writelines(result)

将会议录音文件录音.wav放入工程目录下，执行程序，结果如下。

可以看到只有“一键三连”翻译成了“一见三连”，其他内容准确无误进行了识别。