朱德平 新疆烏魯木齊

1.音頻處理

語音識別前，需要根據(jù)語音識別API的要求，對原始音頻文件進行預處理，下面主要介紹音頻編碼轉(zhuǎn)換和語音分割兩項功能。

1.1 編碼轉(zhuǎn)換

語音識別API一般對語音文件的編碼算法、聲道數(shù)、采樣頻率、量化比特等參數(shù)有要求，因此需要對原始語音文件進行編碼轉(zhuǎn)換，可以利用FFmpeg或者Pydub實現(xiàn)。FFmpeg是一個跨平臺的音視頻錄制、轉(zhuǎn)換、流化工具，其音頻編碼轉(zhuǎn)換的命令示例：

os.system("ffmpeg -i speech.mp3 -acodec pcm_s16le-ac 1 -ar 16000 speech.wav")

Python語言中將speech.mp3轉(zhuǎn)換成單聲道、16K采樣率、16量化比特的wav文件。

Pydub是Python的一個音頻庫，提供了簡單、易于使用的音頻編程接口，其中編碼轉(zhuǎn)換的示例：

from pydub import AudioSegment

speech = AudioSegment.from_mp3("speech.mp3")

speech.export("speech.wav", format="wav",parameters=["-ac", "1", "-ar", "16000"])

1.2 語音分割

由于語音識別API通常對語音的時長有限制，例如不能超過60s等，因此需要對語音文件進行分割，一般采用VAD進行分割。VAD（語音激活檢測，又叫語音端點檢測），是指通過對語音信號和噪聲信號的分析，區(qū)別語音區(qū)域和非語音區(qū)域，利用VAD進行語音分割的基本思路是將語音分割成時長10-30ms的幀，判斷每一幀是否是語音信號。 WebRTC VAD是VAD的一個常用實現(xiàn)，py-webrtcvad是它的Python包裝庫，代碼示例：

import webrtcvad

vad = webrtcvad.Vad()

sample_rate = 16000

result=vad.is_speech(frame, sample_rate)

其中frame是分割的幀，result為幀是否為語音的布爾值。

2.語音識別

百度AI開放平臺支持離線語音識別，要求音頻文件單聲道、采樣率8K或16K，16位量化比特，文件格式是pcm、wav等。語音時間最長60s。代碼示例：

from aip import AipSpeech

aipSpeech = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

with open(file_path, 'rb') as file：

speech_content = file.read()

result = aipSpeech.asr(speech_content, 'pcm', 16000, {'dev_pid'： 1536})

if result["err_no"] == 0：

print("識別成功，文本是：{}".format(result["result"][0]))

else：

print("識別出錯：{}".format(result["err_msg"]))

其中APP_ID,、API_KEY,、SECRET_KEY注冊百度平臺和創(chuàng)建應用時系統(tǒng)會創(chuàng)建和分配，file_path是語音文件名，dev_pid屬性設(shè)置語言類型，1536為普通話識別，1537為英語識別。識別結(jié)果result為Json結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，其中result["err_no"]若為0，代表識別成功，result["result"]是識別的1-5個候選結(jié)果，若result["err_no"]為其它數(shù)字，則表示識別出錯，result["err_no"]為錯誤碼。

3.文本處理

3.1 模糊匹配

有些情況下，需要將識別出的語音文本和已有的文本進行匹配，可以使用模糊匹配完成，一般使用Levenshtein編輯距離算法，Levenshtein距離是指兩個文本由一個轉(zhuǎn)換成另一個需要的最少編輯次數(shù)，此處的編輯是指替換、插入和刪除操作。代碼示例：

import Levenshtein

max_distance = 30

distance = Levenshtein.distance(text1, text2)

if distance < max_distance：

print("匹 配 成 功, Levenshtein距 離 是：{}".format(distance))

else：

print("匹 配 不 成 功, Levenshtein距 離 是：{}".format(distance))

其中text1和text2是進行匹配的文本，如果Levenshtein距離小于30，則認為匹配成功，否則匹配失敗。

3.2 中文分詞

分詞就是將句子切分成一個一個詞匯，它是實現(xiàn)文本搜索、統(tǒng)計功能和自然語言處理等的基礎(chǔ)，中文分詞的算法和庫都很多，這里介紹Jieba中文分詞庫。代碼示例：

import jieba

words = jieba.cut(text, cut_all=True)

print("全模式：{} ".format(words)))

words = jieba.cut(text, cut_all=False)

print("精確模式模式：{} ".format(words)))

words = jieba.cut_for_search(text)

print("搜索引擎模式：{} ".format(words)))

其中text為需要分解的文本，words為切分后的詞匯列表。分詞有三種分詞模式，精確模式、全模式、搜索引擎模式。精確模式是常用模式，適合文本分析，全模式是把所有可以成詞的詞匯都切分出來，搜索引擎模式會對長詞再次切分，適用于搜索關(guān)鍵字切分。

若需要對文本進行進一步的處理，可以使用NLP工具實現(xiàn)詞性標注、命名實體識別、依存句法分析、語義角色標注等自然語言處理功能。