• <small id='rfLbt'></small><noframes id='rfLbt'>

      <tfoot id='rfLbt'></tfoot>
          <bdo id='rfLbt'></bdo><ul id='rfLbt'></ul>

      1. <i id='rfLbt'><tr id='rfLbt'><dt id='rfLbt'><q id='rfLbt'><span id='rfLbt'><b id='rfLbt'><form id='rfLbt'><ins id='rfLbt'></ins><ul id='rfLbt'></ul><sub id='rfLbt'></sub></form><legend id='rfLbt'></legend><bdo id='rfLbt'><pre id='rfLbt'><center id='rfLbt'></center></pre></bdo></b><th id='rfLbt'></th></span></q></dt></tr></i><div id='rfLbt'><tfoot id='rfLbt'></tfoot><dl id='rfLbt'><fieldset id='rfLbt'></fieldset></dl></div>
        <legend id='rfLbt'><style id='rfLbt'><dir id='rfLbt'><q id='rfLbt'></q></dir></style></legend>
      2. 基于Python创建语音识别控制系统

        我来完成这个任务。

        <small id='HtrVf'></small><noframes id='HtrVf'>

          <tfoot id='HtrVf'></tfoot>

              <bdo id='HtrVf'></bdo><ul id='HtrVf'></ul>
                • <legend id='HtrVf'><style id='HtrVf'><dir id='HtrVf'><q id='HtrVf'></q></dir></style></legend>
                • <i id='HtrVf'><tr id='HtrVf'><dt id='HtrVf'><q id='HtrVf'><span id='HtrVf'><b id='HtrVf'><form id='HtrVf'><ins id='HtrVf'></ins><ul id='HtrVf'></ul><sub id='HtrVf'></sub></form><legend id='HtrVf'></legend><bdo id='HtrVf'><pre id='HtrVf'><center id='HtrVf'></center></pre></bdo></b><th id='HtrVf'></th></span></q></dt></tr></i><div id='HtrVf'><tfoot id='HtrVf'></tfoot><dl id='HtrVf'><fieldset id='HtrVf'></fieldset></dl></div>
                    <tbody id='HtrVf'></tbody>

                  我来完成这个任务。

                  基于Python创建语音识别控制系统攻略

                  简介

                  本攻略介绍如何使用Python创建一款语音识别控制系统。这个系统可以通过用户的语音命令控制某些功能的执行,比如音乐播放器、家居设备等等。 攻略的详细步骤如下:

                  步骤

                  1. 获取音频输入

                  语音识别的第一步是通过麦克风获得音频输入。可以使用Python的pyaudio库获取音频输入。下面是获取音频输入并存储为WAV文件的示例代码:

                  import pyaudio
                  import wave
                  
                  CHUNK = 1024
                  FORMAT = pyaudio.paInt16
                  CHANNELS = 1
                  RATE = 44100
                  RECORD_SECONDS = 5
                  WAVE_OUTPUT_FILENAME = "file.wav"
                  
                  audio = pyaudio.PyAudio()
                  
                  stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                                      rate=RATE, input=True,
                                      frames_per_buffer=CHUNK)
                  
                  print("* recording")
                  
                  frames = []
                  
                  for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
                      data = stream.read(CHUNK)
                      frames.append(data)
                  
                  print("* done recording")
                  
                  stream.stop_stream()
                  stream.close()
                  audio.terminate()
                  
                  wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
                  wf.setnchannels(CHANNELS)
                  wf.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
                  wf.setframerate(RATE)
                  wf.writeframes(b''.join(frames))
                  wf.close()
                  

                  2. 使用语音识别API

                  获取音频输入后,需要将音频转换成文本。可以使用语音识别API进行转换,比如百度语音识别API或Google语音识别API。下面是使用百度语音识别API将音频文件转换成文本的示例代码:

                  import requests
                  import json
                  
                  url = "http://vop.baidu.com/server_api"
                  filename = "file.wav"
                  with open(filename, 'rb') as f:
                      speech = f.read()
                  
                  token = "your_baidu_api_token"
                  
                  headers = {
                      "Content-Type": "audio/wav;rate=44100",
                      "Content-Length": str(len(speech)),
                      "Token": token
                  }
                  
                  response = requests.post(url, headers=headers, data=speech)
                  
                  result = json.loads(response.text)["result"][0]
                  print(result)
                  

                  3. 处理文本并执行命令

                  最后一步是根据识别结果处理文本并执行命令。可以使用Python的条件语句来确定要执行的命令。下面是一个简单的示例,如果识别到“播放音乐”,则打开VLC音乐播放器并播放音乐:

                  import os
                  
                  if "播放音乐" in result:
                      os.system('vlc music.mp3')
                  

                  示例

                  以下是两个示例,说明如何使用本攻略创建语音识别控制系统。

                  示例1:语音控制家居设备

                  假设你有一套智能家居设备,比如智能灯泡和智能插座。你想通过语音控制这些设备。首先,你需要为每个设备编写一个Python脚本,并在其中实现打开或关闭设备的命令。具体是通过串口与设备控制单片机进行通信的方式来实现。然后,你需要将这些脚本组织成一个可执行的Python程序。最后,你需要添加一个语音识别模块,当你的语音命令被识别时,就调用相应的Python脚本执行相应的命令。

                  示例2:语音控制音乐播放器

                  假设你想通过语音命令来控制音乐播放。首先,你需要确保你的计算机上有一个音乐播放器,比如VLC或MusicBee。然后,你需要将其与Python脚本配合使用。具体地,你需要判断识别结果中是否包含“播放音乐”等关键词,如果是,就使用Python调用播放器打开音乐。如果你的播放器支持命令行调用,则更加简单,你只需要在Python脚本中执行相应的命令。

                  本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

                  相关文档推荐

                  Python中有三个内置函数eval()、exec()和compile()来执行动态代码。这些函数能够从字符串参数中读取Python代码并在运行时执行该代码。但是,使用这些函数时必须小心,因为它们的不当使用可能会导致安全漏洞。
                  在Python中,下载网络文本数据到本地内存是常见的操作之一。本文将介绍四种常见的下载网络文本数据到本地内存的实现方法,并提供示例说明。
                  来给你详细讲解下Python 二进制字节流数据的读取操作(bytes与bitstring)。
                  Python 3.x 是 Python 2.x 的下一个重大版本,其中有一些值得注意的区别。 Python 3.0中包含了许多不兼容的变化,这意味着在迁移到3.0之前,必须进行代码更改和测试。本文将介绍主要的差异,并给出一些实例来说明不同点。
                  要在终端里显示图片,需要使用一些Python库。其中一种流行的库是Pillow,它有一个子库PIL.Image可以加载和处理图像文件。要在终端中显示图像,可以使用如下的步骤:
                  在Python中,我们可以使用Pillow库来进行图像处理。具体实现两幅图像合成一幅图像的方法如下:
                  <i id='CE238'><tr id='CE238'><dt id='CE238'><q id='CE238'><span id='CE238'><b id='CE238'><form id='CE238'><ins id='CE238'></ins><ul id='CE238'></ul><sub id='CE238'></sub></form><legend id='CE238'></legend><bdo id='CE238'><pre id='CE238'><center id='CE238'></center></pre></bdo></b><th id='CE238'></th></span></q></dt></tr></i><div id='CE238'><tfoot id='CE238'></tfoot><dl id='CE238'><fieldset id='CE238'></fieldset></dl></div>

                        <small id='CE238'></small><noframes id='CE238'>

                          <tbody id='CE238'></tbody>

                      • <tfoot id='CE238'></tfoot>

                          • <bdo id='CE238'></bdo><ul id='CE238'></ul>

                            <legend id='CE238'><style id='CE238'><dir id='CE238'><q id='CE238'></q></dir></style></legend>