Python离线语音识别高准确率方案分析及代码实现

本文主要是介绍Python离线语音识别高准确率方案分析及代码实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

背景： 

随着信息技术的飞速发展和人工智能的广泛应用，语音识别技术已成为现代通信和人机交互领域的重要组成部分。离线语音识别技术，作为语音识别的一个分支，因其无需实时连接网络、保护用户隐私等特性，在特定场景中发挥着越来越重要的作用。

离线语音识别技术主要指的是在没有网络连接的情况下，设备能够利用本地算法和模型对用户的语音输入进行识别并转化为文字或指令。这种技术适用于那些网络环境不稳定或无法连接网络的场景，如偏远地区、地下空间、飞机上等。在这些场景下，离线语音识别技术能够提供便捷、高效的语音交互体验，满足用户的多样化需求。

以下是三种关于Python实现基于 SpeechRecognition 的离线语音识别方案，其中最后一种亲测识别率达到99%。

注：本文所有代码全在linux服务器环境下执行，Windows下请酌情进行修改

用到的测试文件：err.mp3或者err.wav文件

语音原内容是：不要着急哈，可能出现了一点问题，请稍后再试~

首先，需要安装使用到的库：SpeechRecognition 

pip3 install SpeechRecognition 

 方案一：使用Google Speech API 

优点：识别率较高，无需任何API_KEY限制

缺点：因使用谷歌服务，需要网络环境支持

代码实现：

import speech_recognition as srr = sr.Recognizer()# 此处替换自己需要处理的

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