


Cara Merakam Audio dalam Python: Mengesan Pertuturan dan Senyap Secara Automatik
Merakam audio hanya apabila seseorang sedang bercakap ialah ciri berkuasa yang boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada pembantu yang diaktifkan suara kepada menjimatkan ruang storan dengan menghapuskan tempoh senyap. Dalam tutorial ini, anda akan belajar cara menulis kod Python yang mula merakam apabila ia mengesan pertuturan dan berhenti apabila senyap dikesan.
Prasyarat
Sebelum menyelam, pastikan anda mempunyai perkara berikut:
- Python 3.x dipasang pada sistem anda.
- Pengetahuan asas Python.
- Kebiasaan dengan perpustakaan Python seperti pyaudio, numpy dan webrtcvad.
Langkah 1: Pasang Perpustakaan Diperlukan ?
Kami akan menggunakan perpustakaan berikut:
- pyaudio: Untuk menangkap audio daripada mikrofon anda.
- webrtcvad: Untuk pengesanan aktiviti suara.
- numpy: Untuk mengendalikan data audio.
Anda boleh memasangnya menggunakan pip:
pip install pyaudio webrtcvad numpy
Langkah 2: Menyediakan Strim Audio ?
Mula-mula, mari sediakan strim audio untuk menangkap input audio daripada mikrofon anda.
import pyaudio # Audio configuration FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 CHUNK = 1024 # Initialize PyAudio audio = pyaudio.PyAudio() # Open stream stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)
Langkah 3: Melaksanakan Pengesanan Aktiviti Suara (VAD) ?
Kami akan menggunakan perpustakaan webrtcvad untuk mengesan apabila seseorang bercakap. Pustaka boleh mengklasifikasikan bingkai audio sebagai pertuturan atau bukan pertuturan.
import webrtcvad # Initialize VAD vad = webrtcvad.Vad() vad.set_mode(1) # 0: Aggressive filtering, 3: Less aggressive def is_speech(frame, sample_rate): return vad.is_speech(frame, sample_rate)
Langkah 4: Menangkap dan Memproses Bingkai Audio ?
Sekarang, mari tangkap bingkai audio secara berterusan dan semak sama ada ia mengandungi pertuturan.
def record_audio(): frames = [] recording = False print("Listening for speech...") while True: frame = stream.read(CHUNK) if is_speech(frame, RATE): if not recording: print("Recording started.") recording = True frames.append(frame) else: if recording: print("Silence detected, stopping recording.") break # Stop and close the stream stream.stop_stream() stream.close() audio.terminate() return frames
Langkah 5: Menyimpan Audio yang Dirakam ?
Akhir sekali, mari simpan audio yang dirakam ke fail .wav.
import wave def save_audio(frames, filename="output.wav"): wf = wave.open(filename, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close() # Example usage frames = record_audio() save_audio(frames) print("Audio saved as output.wav")
Kesimpulan ?
Dengan hanya beberapa baris kod, anda telah melaksanakan program Python yang mengesan pertuturan dan merekodkan bahagian pertuturan sahaja, mengabaikan senyap. Teknik ini amat berguna untuk mencipta sistem diaktifkan suara yang cekap.
Jangan ragu untuk mencuba dengan keagresifan VAD dan tetapan audio untuk memenuhi keperluan khusus anda. Selamat mengekod! ?????
Atas ialah kandungan terperinci Cara Merakam Audio dalam Python: Mengesan Pertuturan dan Senyap Secara Automatik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Stock Market GPT
Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Jalankan pipinstall-rrequirements.txt untuk memasang pakej ketergantungan. Adalah disyorkan untuk mencipta dan mengaktifkan persekitaran maya terlebih dahulu untuk mengelakkan konflik, memastikan bahawa laluan fail adalah betul dan PIP telah dikemas kini, dan menggunakan pilihan seperti-tidak-deps atau-pengguna untuk menyesuaikan tingkah laku pemasangan jika perlu.

Tutorial ini memperincikan bagaimana untuk menggabungkan penyesuai LORA PEFT dengan model asas untuk menghasilkan model yang sepenuhnya bebas. Artikel ini menunjukkan bahawa adalah salah untuk menggunakan transformer.automodel secara langsung untuk memuatkan penyesuai dan menggabungkan berat secara manual, dan menyediakan proses yang betul untuk menggunakan kaedah Merge_and_unload di perpustakaan PEFT. Di samping itu, tutorial juga menekankan pentingnya menangani segmen perkataan dan membincangkan isu dan penyelesaian keserasian versi PEFT.

Python adalah alat ujian yang mudah dan berkuasa di Python. Selepas pemasangan, fail ujian ditemui secara automatik mengikut peraturan penamaan. Tulis fungsi bermula dengan ujian untuk ujian pernyataan, gunakan @pytest.fixture untuk membuat data ujian yang boleh diguna semula, mengesahkan pengecualian melalui pytest.raises, menyokong menjalankan ujian tertentu dan pelbagai pilihan baris arahan, dan meningkatkan kecekapan ujian.

TheargParsemoduleisThereMendingWayOhandLecommand-lineargumentsinpython, menyediakan robrobustparsing, typevalidation, helpmessages, anderrorhandling; usesy.argvforsimplecasesrequiringminiminalsetup.

Artikel ini bertujuan untuk meneroka masalah biasa ketepatan pengiraan yang tidak mencukupi bagi nombor titik terapung di Python dan Numpy, dan menjelaskan bahawa punca akarnya terletak pada batasan perwakilan nombor terapung 64-bit standard. Untuk senario pengkomputeran yang memerlukan ketepatan yang lebih tinggi, artikel itu akan memperkenalkan dan membandingkan kaedah penggunaan, ciri-ciri dan senario yang berkenaan dengan perpustakaan matematik ketepatan tinggi seperti MPMATH, SYMPY dan GMPY untuk membantu pembaca memilih alat yang tepat untuk menyelesaikan keperluan ketepatan yang rumit.

PYPDF2, PDFPlumber dan FPDF adalah perpustakaan teras untuk Python untuk memproses PDF. Gunakan pypdf2 untuk melakukan pengekstrakan teks, penggabungan, pemisahan dan penyulitan, seperti membaca halaman melalui pdfreader dan memanggil extract_text () untuk mendapatkan kandungan; PDFplumber lebih sesuai untuk mengekalkan pengekstrakan teks susun atur dan pengiktirafan jadual, dan menyokong extract_tables () untuk menangkap data jadual dengan tepat; FPDF (disyorkan FPDF2) digunakan untuk menjana PDF, dan dokumen dibina dan dikeluarkan melalui add_page (), set_font () dan sel (). Apabila menggabungkan PDF, kaedah tambahan PDFWriter () dapat mengintegrasikan pelbagai fail

Import@contextManagerFromContextLibandDefineageneratorfunctionThatTyieldSexactlyonce, whereCodeBeforeyieldActSasenterandCodeAfteryield (PreferitlySinfinal) actsas __

Mendapatkan masa semasa boleh dilaksanakan di Python melalui modul DateTime. 1. Gunakan datetime.now () untuk mendapatkan masa semasa tempatan, 2. Gunakan strftime ("%y-%m-%d%h:%m:%s") untuk memformat tahun, bulan, hari, jam, minit dan kedua, 3 menggunakan datetime.d. UTCNOW (), dan operasi harian dapat memenuhi keperluan dengan menggabungkan datetime.now () dengan rentetan yang diformat.
