speech recognition spanish python

Reconocimiento de voz

https://myactivity.google.com/myactivity?restrict=vaa&hl=en&utm_source=udc&utm_medium=r&utm_campaign=

Librerias para Speech Recognition

• google-cloud-speech
• pocketsphinx
• SpeechRecognition
• watson-developer-cloud

Instalacion de la Libreria SpeechRecognition

Se utilizara la Libreria SpeechRecognition que se puede instalar asi:

conda install -c conda-forge portaudio

conda install -c anaconda pyaudio

conda install -c conda-forge speechrecognition

Con esta libreria se pueden usar diferentes sistemas de reconocimiento de voz

• recognize_bing(): Microsoft Bing Speech
• recognize_google(): Google Web Speech API
• recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requiere instalar de google-cloud-speech package
• recognize_houndify(): Houndify by SoundHound
• recognize_ibm(): IBM Speech to Text
• recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requiere instalar PocketSphinx
• recognize_wit(): Wit.ai

Reconocer archivos de Audio

El sistema actualmente solo reconoce los siguientes formatos de audio sin perdidas:

• WAV: must be in PCM/LPCM format

El Efecto del ruido en el reconocimiento de voz

El siguiente audio tiene un ruido de un martillo neumatico mientras se graba la frase “the stale smell of old beer lingers”

Bueno, se obtuvo “the” al comienzo de la frase, ¡pero no se pudo obtener correctamente la frase! A veces no es posible eliminar el efecto del ruido: la señal es demasiado ruidosa para ser tratada con éxito. Ese es el caso con este archivo. Si este es un problema frecuente entonces es necesario recurrir a preprocesamiento de la señal de audio.

Configuracion del Idioma

El Listado de los lenguajes soportados se puede ver en esta lista

https://stackoverflow.com/questions/14257598/what-are-language-codes-in-chromes-implementation-of-the-html5-speech-recogniti

español de colombia = es-CO

Texto a voz

Se pueden usar varias librerias,existen las que neccesitan de internet (Ej: Google) y otras que funcionan offline

pytts3 (offline)

• https://pyttsx3.readthedocs.io/en/latest/

gTTS - Google Text to Speech (Online)

Referencias.

• https://pypi.org/project/gTTS/
• https://vimeo.com/112133045

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Last updated on Jul 7, 2021

openai-whisper 20231117

pip install openai-whisper Copy PIP instructions

Released: Nov 17, 2023

Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

Project links

• Open issues:

View statistics for this project via Libraries.io , or by using our public dataset on Google BigQuery

License: MIT

Author: OpenAI

Requires: Python >=3.8

Maintainers

Project description

[Blog] [Paper] [Model card] [Colab example]

Whisper is a general-purpose speech recognition model. It is trained on a large dataset of diverse audio and is also a multitasking model that can perform multilingual speech recognition, speech translation, and language identification.

A Transformer sequence-to-sequence model is trained on various speech processing tasks, including multilingual speech recognition, speech translation, spoken language identification, and voice activity detection. These tasks are jointly represented as a sequence of tokens to be predicted by the decoder, allowing a single model to replace many stages of a traditional speech-processing pipeline. The multitask training format uses a set of special tokens that serve as task specifiers or classification targets.

We used Python 3.9.9 and PyTorch 1.10.1 to train and test our models, but the codebase is expected to be compatible with Python 3.8-3.11 and recent PyTorch versions. The codebase also depends on a few Python packages, most notably OpenAI's tiktoken for their fast tokenizer implementation. You can download and install (or update to) the latest release of Whisper with the following command:

Alternatively, the following command will pull and install the latest commit from this repository, along with its Python dependencies:

To update the package to the latest version of this repository, please run:

It also requires the command-line tool ffmpeg to be installed on your system, which is available from most package managers:

You may need rust installed as well, in case tiktoken does not provide a pre-built wheel for your platform. If you see installation errors during the pip install command above, please follow the Getting started page to install Rust development environment. Additionally, you may need to configure the PATH environment variable, e.g. export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH" . If the installation fails with No module named 'setuptools_rust' , you need to install setuptools_rust , e.g. by running:

Available models and languages

There are five model sizes, four with English-only versions, offering speed and accuracy tradeoffs. Below are the names of the available models and their approximate memory requirements and inference speed relative to the large model; actual speed may vary depending on many factors including the available hardware.

The .en models for English-only applications tend to perform better, especially for the tiny.en and base.en models. We observed that the difference becomes less significant for the small.en and medium.en models.

Whisper's performance varies widely depending on the language. The figure below shows a performance breakdown of large-v3 and large-v2 models by language, using WERs (word error rates) or CER (character error rates, shown in Italic ) evaluated on the Common Voice 15 and Fleurs datasets. Additional WER/CER metrics corresponding to the other models and datasets can be found in Appendix D.1, D.2, and D.4 of the paper , as well as the BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) scores for translation in Appendix D.3.

Command-line usage

The following command will transcribe speech in audio files, using the medium model:

The default setting (which selects the small model) works well for transcribing English. To transcribe an audio file containing non-English speech, you can specify the language using the --language option:

Adding --task translate will translate the speech into English:

Run the following to view all available options:

See tokenizer.py for the list of all available languages.

Python usage

Transcription can also be performed within Python:

Internally, the transcribe() method reads the entire file and processes the audio with a sliding 30-second window, performing autoregressive sequence-to-sequence predictions on each window.

Below is an example usage of whisper.detect_language() and whisper.decode() which provide lower-level access to the model.

More examples

Please use the 🙌 Show and tell category in Discussions for sharing more example usages of Whisper and third-party extensions such as web demos, integrations with other tools, ports for different platforms, etc.

Whisper's code and model weights are released under the MIT License. See LICENSE for further details.

Project details

Release history release notifications | rss feed.

Nov 17, 2023

Nov 6, 2023

Sep 19, 2023

Mar 15, 2023

Mar 8, 2023

Mar 7, 2023

Jan 24, 2023

Jan 18, 2023

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages .

Source Distribution

Uploaded Nov 17, 2023 Source

Hashes for openai-whisper-20231117.tar.gz

• português (Brasil)

Supported by

Ejemplos de reconocimiento de voz con Python

El reconocimiento de voz es el proceso de convertir palabras habladas en texto. Python es compatible con muchos motores de reconocimiento de voz y API, incluidos Google Speech Engine, Google Cloud Speech API, Reconocimiento de voz de Microsoft Bing e IBM Speech to Text.

En este tutorial usaremos Google Speech Recognition Engine con Python.

Leer : Cuantos lenguajes de programación existen

Instalación

Una biblioteca que ayuda se llama «Reconocimiento de voz». Debes instalarlo con pyenv, pipenv o virtualenv. También puede instalarlo en todo el sistema:

El módulo SpeechRecognition depende de pyaudio, puede instalarlos desde su administrador de paquetes. En Manjaro Linux, estos paquetes se llaman “python-pyaudio” y “python2-pyaudio”, pueden tener otro nombre en su sistema.

Demostración de reconocimiento de voz Puede probar el módulo de reconocimiento de voz, con el comando:

Los resultados se muestran en la terminal.

Reconocimiento de voz con Google El siguiente ejemplo utiliza el motor de reconocimiento de voz de Google, que he probado para el idioma inglés.

Para fines de prueba, utiliza la clave API predeterminada. Para usar otra clave API, use

Copie el código a continuación y guarde el archivo como speechtest.py. Ejecútelo con Python 3.

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Reconocimiento de voz python

El reconocimiento de voz es una tecnología que permite a las computadoras convertir el habla humana en texto escrito. En Python, existen bibliotecas y herramientas disponibles que facilitan la implementación de esta funcionalidad. Una de ellas es SpeechRecognition , una biblioteca de código abierto que ofrece una interfaz sencilla para capturar y procesar el audio. Con esta biblioteca, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que respondan a comandos de voz y realicen tareas específicas.

Para utilizar SpeechRecognition , es necesario tener instalado Python en el sistema. Una vez instalado, se puede instalar la biblioteca a través del gestor de paquetes pip. Después de la instalación, es posible utilizar las funciones de reconocimiento de voz con solo unas pocas líneas de código. Por ejemplo, se puede utilizar la función recognize_google() para convertir el habla en texto utilizando el servicio de reconocimiento de voz de Google. Esta función toma como entrada un archivo de audio o un flujo de audio en tiempo real y devuelve el texto reconocido.

Además de SpeechRecognition , Python ofrece otras bibliotecas que permiten el reconocimiento de voz. Una de ellas es pyttsx3 , que permite convertir texto en habla. Con esta biblioteca, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que no solo reconocen el habla, sino que también generan respuestas de audio. Por ejemplo, se puede utilizar pyttsx3 para crear un asistente de voz que responda preguntas y realice tareas a través de la voz.

El reconocimiento de voz en Python ofrece muchas posibilidades en diferentes áreas, como la automatización de tareas, la asistencia virtual y la accesibilidad. Con la combinación de bibliotecas como SpeechRecognition y pyttsx3 , los desarrolladores pueden crear aplicaciones interactivas que respondan a comandos de voz y faciliten la interacción con las computadoras. Esta tecnología continúa avanzando y mejorando, lo que abre nuevas oportunidades para su implementación en diversos campos.

Inteligencia artificial reconocimiento de voz

La inteligencia artificial ha revolucionado muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, y una de las áreas donde ha demostrado un gran avance es en el reconocimiento de voz . Esta tecnología permite a las máquinas interpretar y comprender el lenguaje hablado por los seres humanos, abriendo un sinfín de posibilidades en términos de interacción entre humanos y máquinas.

Un ejemplo concreto de reconocimiento de voz con Python es el asistente virtual Alexa , desarrollado por Amazon. Alexa utiliza algoritmos de inteligencia artificial para entender y responder a comandos de voz. Los usuarios pueden hacer preguntas, solicitar información o incluso controlar dispositivos domésticos simplemente hablando con Alexa.

Otro ejemplo de reconocimiento de voz es el asistente de voz de Google . Este asistente utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para interpretar y responder a los comandos de voz de los usuarios. Además, Google ha desarrollado aplicaciones como Google Translate, que utiliza reconocimiento de voz para traducir el lenguaje hablado en tiempo real.

El reconocimiento de voz también ha sido aplicado en el campo de la medicina. Por ejemplo, algunos hospitales utilizan sistemas de reconocimiento de voz para transcribir automáticamente los informes médicos dictados por los doctores. Esto agiliza el proceso de documentación y reduce el margen de error humano al transcribir la información.

En resumen, el reconocimiento de voz es una de las aplicaciones más destacadas de la inteligencia artificial. A través de algoritmos y técnicas avanzadas, las máquinas pueden interpretar y comprender el lenguaje hablado, abriendo un mundo de posibilidades en términos de interacción entre humanos y máquinas. Ejemplos como Alexa de Amazon y el asistente de voz de Google demuestran el potencial de esta tecnología, que también ha encontrado aplicaciones en campos como la medicina.

Speech recognition python spanish

Python ofrece una poderosa biblioteca de reconocimiento de voz llamada SpeechRecognition , que permite a los programadores desarrollar aplicaciones que pueden recibir y procesar comandos de voz. Esta biblioteca es compatible con varios motores de reconocimiento de voz, incluido el reconocimiento de voz de Google, lo que facilita la integración de la tecnología de reconocimiento de voz en aplicaciones Python.

Uno de los casos de uso más comunes para el reconocimiento de voz en Python es la transcripción de archivos de audio en español. Con SpeechRecognition , los desarrolladores pueden escribir código para transcribir automáticamente archivos de audio en español, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con la transcripción manual.

Para utilizar el reconocimiento de voz en español con Python, es necesario instalar el motor de reconocimiento de voz adecuado. Por ejemplo, para reconocimiento de voz en español utilizando el motor de Google, es necesario instalar el paquete google-api-python-client . Una vez instalado, se puede utilizar SpeechRecognition para reconocer y transcribir comandos de voz en español.

Además de la transcripción de archivos de audio en español, el reconocimiento de voz en Python también se puede utilizar para desarrollar aplicaciones de control por voz en español. Por ejemplo, se puede utilizar el reconocimiento de voz para controlar dispositivos domésticos inteligentes en español, como encender y apagar luces o ajustar la temperatura en una habitación.

En resumen, el reconocimiento de voz con Python es una herramienta poderosa que permite a los programadores desarrollar aplicaciones que pueden recibir y procesar comandos de voz en español. Con la biblioteca SpeechRecognition y los motores de reconocimiento de voz adecuados, es posible transcribir archivos de audio en español y desarrollar aplicaciones de control por voz en español.

Ia reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es una tecnología que permite a las máquinas interpretar y comprender el lenguaje humano hablado. Gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), esta funcionalidad se ha vuelto cada vez más precisa y accesible. En el ámbito de la programación, Python se ha convertido en uno de los lenguajes más populares para desarrollar aplicaciones de reconocimiento de voz.

La IA ha revolucionado el campo del reconocimiento de voz al permitir que las máquinas aprendan y mejoren su capacidad para entender y procesar el lenguaje hablado. Los algoritmos de aprendizaje automático y las redes neuronales son utilizados para entrenar a los sistemas de reconocimiento de voz, lo que les permite adaptarse y mejorar con el tiempo. Esto ha llevado a una mayor precisión y fiabilidad en las aplicaciones de reconocimiento de voz.

Python es un lenguaje de programación que se ha vuelto muy popular en el campo de la IA y el procesamiento del lenguaje natural. Ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas que facilitan el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de voz. Una de estas bibliotecas es SpeechRecognition , que proporciona una interfaz sencilla para interactuar con los motores de reconocimiento de voz más populares, como Google Speech Recognition o IBM Watson.

Con Python y la biblioteca SpeechRecognition, es posible desarrollar aplicaciones que conviertan el habla en texto de manera rápida y precisa. Esto tiene un gran potencial en diversos campos, como la transcripción automática de audios, la creación de asistentes virtuales o la accesibilidad para personas con discapacidades auditivas. La facilidad de uso y la comunidad activa de Python hacen que el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de voz sea accesible para programadores de todos los niveles de experiencia.

Python reconocimiento de voz

Python reconocimiento de voz es una tecnología que permite a las máquinas entender y procesar comandos hablados por los usuarios. Con la ayuda de bibliotecas como SpeechRecognition, es posible desarrollar aplicaciones que reconozcan voz en tiempo real y realicen acciones en consecuencia. Esta tecnología ha ganado popularidad en los últimos años debido a su facilidad de uso y su capacidad para mejorar la experiencia del usuario en diferentes aplicaciones.

Un ejemplo de reconocimiento de voz con Python es el control de voz de asistentes virtuales como Siri y Alexa. Estos asistentes utilizan algoritmos de procesamiento de voz implementados en Python para entender y responder a los comandos de voz de los usuarios. Además, también se utiliza en aplicaciones de transcripción de voz, donde se convierte el habla en texto escrito. Esto es especialmente útil en situaciones donde se requiere una transcripción precisa y rápida, como en reuniones o conferencias.

Otro ejemplo de reconocimiento de voz con Python es el control de dispositivos domésticos inteligentes. Con el uso de bibliotecas como PyAudio, es posible desarrollar aplicaciones que permitan a los usuarios controlar luces, electrodomésticos y otros dispositivos mediante comandos de voz. Esto brinda una forma conveniente y manos libres de interactuar con los dispositivos y aumenta la accesibilidad para personas con discapacidades.

Además, el reconocimiento de voz con Python se utiliza en aplicaciones de traducción de voz en tiempo real. Estas aplicaciones utilizan algoritmos de reconocimiento de voz para convertir el habla en un idioma y luego traducirlo a otro idioma. Esto es especialmente útil en situaciones donde se requiere una comunicación efectiva entre personas que hablan diferentes idiomas.

En resumen, el reconocimiento de voz con Python es una tecnología poderosa que ha encontrado aplicaciones en diversas áreas, desde asistentes virtuales hasta control de dispositivos domésticos y traducción de voz en tiempo real. Su facilidad de uso y versatilidad lo convierten en una herramienta valiosa para mejorar la experiencia del usuario y hacer que las aplicaciones sean más accesibles y eficientes.

Api de reconocimiento de voz

La API de reconocimiento de voz es una herramienta que permite a los desarrolladores agregar funcionalidades de reconocimiento de voz a sus aplicaciones. Esta API utiliza algoritmos avanzados de procesamiento de señales de audio para convertir el habla en texto.

Una de las principales ventajas de utilizar una API de reconocimiento de voz es su facilidad de uso. Los desarrolladores no necesitan tener conocimientos profundos sobre procesamiento de señales de audio o algoritmos de reconocimiento de voz. Simplemente necesitan utilizar el conjunto de instrucciones proporcionado por la API para implementar la funcionalidad en su aplicación.

Otra ventaja importante de utilizar una API de reconocimiento de voz es su precisión. Los algoritmos utilizados en estas API han sido entrenados con grandes cantidades de datos y han demostrado tener una alta tasa de precisión en el reconocimiento de voz. Esto significa que las aplicaciones que utilizan esta API pueden convertir el habla en texto de manera muy precisa.

Además de su precisión, otra ventaja de utilizar una API de reconocimiento de voz es su velocidad. Estas API están diseñadas para procesar grandes cantidades de datos de audio en tiempo real, lo que permite que las aplicaciones de reconocimiento de voz funcionen de manera rápida y eficiente.

En resumen, la API de reconocimiento de voz es una herramienta muy útil para los desarrolladores que desean agregar funcionalidades de reconocimiento de voz a sus aplicaciones. Es fácil de usar, precisa y rápida, lo que la convierte en una opción ideal para implementar el reconocimiento de voz en aplicaciones de todo tipo.

Speechrecognition python spanish

El reconocimiento de voz es una tecnología fascinante que ha avanzado significativamente en los últimos años. Con Python, uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles, es posible desarrollar aplicaciones de reconocimiento de voz en español de manera sencilla y efectiva.

Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas para trabajar con reconocimiento de voz. Una de las más destacadas es SpeechRecognition , una biblioteca que permite convertir el habla en texto utilizando diferentes motores de reconocimiento de voz.

Con SpeechRecognition, es posible realizar tareas como transcribir grabaciones de voz, controlar aplicaciones mediante comandos de voz o incluso crear asistentes virtuales. La biblioteca es compatible con varios motores de reconocimiento de voz en español, lo que la convierte en una opción ideal para desarrollar aplicaciones en este idioma.

Para utilizar SpeechRecognition en Python, es necesario instalar la biblioteca mediante el comando pip install SpeechRecognition . Una vez instalada, se pueden utilizar las funciones y métodos proporcionados para capturar y procesar la entrada de audio.

Un ejemplo sencillo de reconocimiento de voz con Python sería el siguiente:

import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer()

with sr.Microphone() as source: print(«Di algo…») audio = r.listen(source)

try: texto = r.recognize_google(audio, language=’es-ES’) print(«Has dicho: » + texto) except sr.UnknownValueError: print(«No se pudo entender el audio») except sr.RequestError as e: print(«Error al solicitar los resultados: {0}».format(e))

En este ejemplo, utilizamos el micrófono como fuente de audio y capturamos la entrada del usuario. Luego, utilizamos el motor de reconocimiento de voz de Google para convertir el habla en texto en español. Si se produce un error durante el proceso de reconocimiento, se muestra un mensaje de error adecuado.

En resumen, Python ofrece una gran cantidad de herramientas y bibliotecas para trabajar con reconocimiento de voz en español. Con SpeechRecognition, es posible desarrollar aplicaciones de reconocimiento de voz de manera sencilla y efectiva, abriendo un mundo de posibilidades para la interacción con dispositivos y aplicaciones mediante comandos de voz.

Reconocimiento de voz en python

El reconocimiento de voz en Python es una tecnología que permite a los ordenadores interpretar y comprender el lenguaje hablado. Python, un lenguaje de programación versátil y fácil de aprender, ofrece varias bibliotecas y herramientas que facilitan el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de voz. Una de las bibliotecas más populares para este propósito es SpeechRecognition , que proporciona una interfaz sencilla para trabajar con servicios de reconocimiento de voz como Google Speech API o IBM Watson.

Para comenzar a utilizar el reconocimiento de voz en Python, es necesario instalar la biblioteca SpeechRecognition. Esto se puede hacer fácilmente a través del gestor de paquetes de Python, utilizando el comando pip install SpeechRecognition . Una vez instalada, se pueden utilizar las funciones y métodos de la biblioteca para grabar y transcribir el audio. Por ejemplo, mediante el uso de la función recognize_google() , se puede enviar el audio grabado a la API de reconocimiento de voz de Google y obtener la transcripción en forma de texto.

Otra biblioteca útil para el reconocimiento de voz en Python es pyttsx3 , que permite convertir texto en voz. Esto es especialmente útil cuando se desea que el ordenador «hable». Con pyttsx3, se pueden generar voces sintéticas a partir de cadenas de texto y reproducirlas a través de los altavoces del sistema. También es posible ajustar la velocidad de reproducción, el tono y el volumen de la voz generada.

Además de las bibliotecas mencionadas, existen otras opciones para el reconocimiento de voz en Python, como DeepSpeech , una biblioteca de código abierto desarrollada por Mozilla que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar la precisión del reconocimiento de voz. También se puede utilizar CMUSphinx , una herramienta de reconocimiento de voz basada en modelos ocultos de Markov.

Python speech recognition spanish

Python speech recognition spanish es una biblioteca de Python que permite reconocer y transcribir voz en español utilizando el reconocimiento de voz automático. Es una herramienta poderosa que facilita la interacción con los usuarios a través del habla y abre muchas posibilidades en el desarrollo de aplicaciones.

Python speech recognition spanish utiliza el motor de reconocimiento de voz Sphinx, que es una tecnología de código abierto desarrollada por Carnegie Mellon University. Este motor es altamente preciso y puede reconocer palabras y frases en español con gran precisión, lo que lo convierte en una opción ideal para proyectos que requieren reconocimiento de voz en este idioma.

Con Python speech recognition spanish, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que permiten a los usuarios dictar texto en español en lugar de escribirlo. Esto puede ser especialmente útil para personas con discapacidades físicas o para aquellos que prefieren hablar en lugar de escribir. Además, esta biblioteca también permite realizar comandos de voz, lo que permite controlar aplicaciones y dispositivos utilizando la voz.

Python speech recognition spanish es fácil de instalar y utilizar. Los desarrolladores solo necesitan importar la biblioteca y utilizar las funciones proporcionadas para grabar y transcribir voz en español. Además, la biblioteca también ofrece opciones para ajustar la configuración de reconocimiento, como el idioma y la sensibilidad, lo que permite adaptarla a las necesidades específicas de cada proyecto.

En resumen, Python speech recognition spanish es una herramienta poderosa para reconocer y transcribir voz en español en aplicaciones de Python. Con su precisión y facilidad de uso, esta biblioteca abre muchas posibilidades en el desarrollo de aplicaciones interactivas y accesibles que utilizan el reconocimiento de voz en español.

Reconocimiento de voz java

Reconocedor de voz, foto voz ejemplos, reconocimiento de voz en ingles.

Aquí tienes un ejemplo de tabla que se centra en el reconocimiento de voz en inglés:

Ten en cuenta que esta tabla se centra en ejemplos generales de librerías y servicios de reconocimiento de voz en inglés. Puedes encontrar más información sobre cada uno de ellos en sus respectivas documentaciones.

Recognize_google python

import speech_recognition as srr = sr.Recognizer()with sr.AudioFile(«audio.wav») as source:audio = r.record(source)text = r.recognize_google(audio, language=»es-ES»)print(text)

Reconocimiento de voz javascript

Reconocimiento del habla, reconocimiento ejemplos.

Apasionado del desarrollo de software. Me encanta trabajar en el backend, es por eso que decidí abrir este blog de python , para poder compartir con otros mi conocimiento. Espero poder aportar en tu carrera como desarrollador python.

5 comentarios en «Ejemplos de reconocimiento de voz con Python»

¿Es realmente efectivo el reconocimiento de voz en Python para el español? Opiniones variadas.

¡Creo que Python es genial para reconocimiento de voz! ¿Qué opinan ustedes? 🐍🗣️

¡Totalmente de acuerdo contigo! Python es definitivamente una excelente opción para el reconocimiento de voz. Su facilidad de uso y amplia variedad de librerías hacen que sea una herramienta poderosa en este campo. Sin duda, ¡un acierto utilizar Python para estas aplicaciones! 🐍🗣️

¿Es realmente efectivo el reconocimiento de voz en Python para el español? Opiniones.

Sí, el reconocimiento de voz en Python para español es bastante efectivo si se utiliza correctamente. Personalmente lo he probado y ha funcionado muy bien. ¿Has tenido alguna mala experiencia al respecto? ¡Me interesaría saber más detalles!

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• Notifications

voskSpeechRecognition: Implementation of an offline speech recognition system using the vosk API in Python. Network audio source reception via YARP. Broadcast of voice recognition results over the network. via YARP.

davidvelascogarcia/voskSpeechRecognition

Folders and files, repository files navigation.

Vosk Speech Recognition: voskSpeechRecognition (Python API)

Introduction, requirements, related projects.

voskSpeechRecognition module use Vosk Speech Recognition API in python . This module performs speech recognition using Kaldi speech recognition backend and converts to text. Also use YARP to send text detection by network. Also admits YARP source audio like input. This module also publish recognition results in YARP port. voskSpeechRecognition require models to perform the module. Some pre-trained models in english, spanish, chinese, russian, french, german, portuguese, greek, turkish, vietnamese are available in vosk models .

Documentation available on docs .

voskSpeechRecognition requires audio like input. voskSpeechRecognition models should be located in voskSpeechRecognition/models/model-x , being x your selected language. Download vosk models and extract content in your model-x dir. Also configure language.ini with your x selected language.

The process to running the program:

• Execute programs/voskSpeechRecognition.py , to start de program.
• Connect recognition source.
• Data results are published on /voskSpeechRecognition/data:o

Configure language

To configure speech recognition language model, language table is attached:

Language table:

Table 1. Language table

voskSpeechRecognition requires:

• Install YARP 2.3.XX+
• Install pip
• Install vosk:

Possible errors:

vosk python version requirements:

• vosk require python 3.8+ to be used in Windows .
• vosk require python 3.5+ to be used in Linux .
• vosk require python 3.8+ to be used in Mac OS X .
• vosk require python 3.7+ to be used in Raspbian . ( Raspberry also require to download and install .whl manually. vosk Raspberry version here

Tested on: windows 10 , ubuntu 14.04 , ubuntu 16.04 , ubuntu 18.04 , lubuntu 18.04 and raspbian .

• Alpha Cephei: vosk speech recognition
• Python 100.0%

• Machine Learning Tutorial
• Data Analysis Tutorial
• Python - Data visualization tutorial
• Machine Learning Projects
• Machine Learning Interview Questions
• Machine Learning Mathematics
• Deep Learning Tutorial
• Deep Learning Project
• Deep Learning Interview Questions
• Computer Vision Tutorial
• Computer Vision Projects
• NLP Project
• NLP Interview Questions
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• 100 Days of Machine Learning
• Comparing Support Vector Machines and Decision Trees for Text Classification
• Text Classification using Decision Trees in Python
• Bagging and Random Forest for Imbalanced Classification
• Feature selection using Decision Tree
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Speech Recognition Module Python

Speech recognition, a field at the intersection of linguistics, computer science, and electrical engineering, aims at designing systems capable of recognizing and translating spoken language into text. Python, known for its simplicity and robust libraries, offers several modules to tackle speech recognition tasks effectively. In this article, we’ll explore the essence of speech recognition in Python, including an overview of its key libraries, how they can be implemented, and their practical applications.

Key Python Libraries for Speech Recognition

• SpeechRecognition : One of the most popular Python libraries for recognizing speech. It provides support for several engines and APIs, such as Google Web Speech API, Microsoft Bing Voice Recognition, and IBM Speech to Text. It’s known for its ease of use and flexibility, making it a great starting point for beginners and experienced developers alike.
• PyAudio : Essential for audio input and output in Python, PyAudio provides Python bindings for PortAudio, the cross-platform audio I/O library. It’s often used alongside SpeechRecognition to capture microphone input for real-time speech recognition.
• DeepSpeech : Developed by Mozilla, DeepSpeech is an open-source deep learning-based voice recognition system that uses models trained on the Baidu’s Deep Speech research project. It’s suitable for developers looking to implement more sophisticated speech recognition features with the power of deep learning.

Implementing Speech Recognition with Python

A basic implementation using the SpeechRecognition library involves several steps:

• Audio Capture : Capturing audio from the microphone using PyAudio.
• Audio Processing : Converting the audio signal into data that the SpeechRecognition library can work with.
• Recognition : Calling the recognize_google() method (or another available recognition method) on the SpeechRecognition library to convert the audio data into text.

Here’s a simple example:

Practical Applications

Speech recognition has a wide range of applications:

• Voice-activated Assistants: Creating personal assistants like Siri or Alexa.
• Accessibility Tools: Helping individuals with disabilities interact with technology.
• Home Automation: Enabling voice control over smart home devices.
• Transcription Services: Automatically transcribing meetings, lectures, and interviews.

Challenges and Considerations

While implementing speech recognition, developers might face challenges such as background noise interference, accents, and dialects. It’s crucial to consider these factors and test the application under various conditions. Furthermore, privacy and ethical considerations must be addressed, especially when handling sensitive audio data.

Speech recognition in Python offers a powerful way to build applications that can interact with users in natural language. With the help of libraries like SpeechRecognition, PyAudio, and DeepSpeech, developers can create a range of applications from simple voice commands to complex conversational interfaces. Despite the challenges, the potential for innovative applications is vast, making speech recognition an exciting area of development in Python.

FAQ on Speech Recognition Module in Python

What is the speech recognition module in python.

The Speech Recognition module, often referred to as SpeechRecognition, is a library that allows Python developers to convert spoken language into text by utilizing various speech recognition engines and APIs. It supports multiple services like Google Web Speech API, Microsoft Bing Voice Recognition, IBM Speech to Text, and others.

How can I install the Speech Recognition module?

You can install the Speech Recognition module by running the following command in your terminal or command prompt: pip install SpeechRecognition For capturing audio from the microphone, you might also need to install PyAudio. On most systems, this can be done via pip: pip install PyAudio

Do I need an internet connection to use the Speech Recognition module?

Yes, for most of the supported APIs like Google Web Speech, Microsoft Bing Voice Recognition, and IBM Speech to Text, an active internet connection is required. However, if you use the CMU Sphinx engine, you do not need an internet connection as it operates offline.

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Improve your Coding Skills with Practice

What kind of Experience do you want to share?

Introduction to Speech Recognition with Python

Speech recognition, as the name suggests, refers to automatic recognition of human speech. Speech recognition is one of the most important tasks in the domain of human computer interaction. If you have ever interacted with Alexa or have ever ordered Siri to complete a task, you have already experienced the power of speech recognition.

Speech recognition has various applications ranging from automatic transcription of speech data (like voice-mails) to interacting with robots via speech.

In this tutorial, you will see how we can develop a very simple speech recognition application that is capable of recognizing speech from audio files, as well as live from a microphone. So, let's begin without further ado.

Several speech recognition libraries have been developed in Python. However we will be using the SpeechRecognition library, which is the simplest of all the libraries.

• Installing SpeechRecognition Library

Execute the following command to install the library:

• Speech Recognition from Audio Files

In this section, you will see how we can translate speech from an audio file to text. The audio file that we will be using as input can be downloaded from this link . Download the file to your local file system.

The first step, as always, is to import the required libraries. In this case, we only need to import the speech_recognition library that we just downloaded.

To convert speech to text the one and only class we need is the Recognizer class from the speech_recognition module. Depending upon the underlying API used to convert speech to text, the Recognizer class has following methods:

• recognize_bing() : Uses Microsoft Bing Speech API
• recognize_google() : Uses Google Speech API
• recognize_google_cloud() : Uses Google Cloud Speech API
• recognize_houndify() : Uses Houndify API by SoundHound
• recognize_ibm() : Uses IBM Speech to Text API
• recognize_sphinx() : Uses PocketSphinx API

Among all of the above methods, the recognize_sphinx() method can be used offline to translate speech to text.

To recognize speech from an audio file, we have to create an object of the AudioFile class of the speech_recognition module. The path of the audio file that you want to translate to text is passed to the constructor of the AudioFile class. Execute the following script:

In the above code, update the path to the audio file that you want to transcribe.

We will be using the recognize_google() method to transcribe our audio files. However, the recognize_google() method requires the AudioData object of the speech_recognition module as a parameter. To convert our audio file to an AudioData object, we can use the record() method of the Recognizer class. We need to pass the AudioFile object to the record() method, as shown below:

Now if you check the type of the audio_content variable, you will see that it has the type speech_recognition.AudioData .

Now we can simply pass the audio_content object to the recognize_google() method of the Recognizer() class object and the audio file will be converted to text. Execute the following script:

The above output shows the text of the audio file. You can see that the file has not been 100% correctly transcribed, yet the accuracy is pretty reasonable.

• Setting Duration and Offset Values

Instead of transcribing the complete speech, you can also transcribe a particular segment of the audio file. For instance, if you want to transcribe only the first 10 seconds of the audio file, you need to pass 10 as the value for the duration parameter of the record() method. Look at the following script:

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In the same way, you can skip some part of the audio file from the beginning using the offset parameter. For instance, if you do not want to transcribe the first 4 seconds of the audio, pass 4 as the value for the offset attribute. As an example, the following script skips the first 4 seconds of the audio file and then transcribes the audio file for 10 seconds.

• Handling Noise

An audio file can contain noise due to several reasons. Noise can actually affect the quality of speech to text translation. To reduce noise, the Recognizer class contains adjust_for_ambient_noise() method, which takes the AudioData object as a parameter. The following script shows how you can improve transcription quality by removing noise from the audio file:

The output is quite similar to what we got earlier; this is due to the fact that the audio file had very little noise already.

• Speech Recognition from Live Microphone

In this section you will see how you can transcribe live audio received via a microphone on your system.

There are several ways to process audio input received via microphone, and various libraries have been developed to do so. One such library is PyAudio . Execute the following script to install the PyAudio library:

Now the source for the audio to be transcribed is a microphone. To capture the audio from a microphone, we need to first create an object of the Microphone class of the Speach_Recogniton module, as shown here:

To see the list of all the microphones in your system, you can use the list_microphone_names() method:

This is a list of microphones available in my system. Keep in mind that your list will likely look different.

The next step is to capture the audio from the microphone. To do so, you need to call the listen() method of the Recognizer() class. Like the record() method, the listen() method also returns the speech_recognition.AudioData object, which can then be passed to the recognize_google() method.

The following script prompts the user to say something in the microphone and then prints whatever the user has said:

Once you execute the above script, you will see the following message:

At this point of time, say whatever you want and then pause. Once you have paused, you will see the transcription of whatever you said. Here is the output I got:

It is important to mention that if recognize_google() method is not able to match the words you speak with any of the words in its repository, an exception is thrown. You can test this by saying some unintelligible words. You should see the following exception:

A better approach is to use the try block when the recognize_google() method is called as shown below:

Speech recognition has various useful applications in the domain of human computer interaction and automatic speech transcription. This article briefly explains the process of speech transcription in Python via the speech_recognition library and explains how to translate speech to text when the audio source is an audio file or live microphone.

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• Speech Recognition using Python: A Beginner’s Guide

• “Yes, daddy 🤓”
• “Milk added to your cart 🤓 “

Ever wonder how Google Assistant, Amazon’s Alexa, and Apple’s Siri seamlessly understand what you’re saying and even respond with actions? These tools are using something called automatic speech recognition or ASR .

In this tutorial, we will briefly explain what automatic speech recognition is and get started with a simple way to automatically transcribe an English-speaking audio file to text using the Speech Recognition library. Skip to the tutorial here .

What is Automatic Speech Recognition?

How a speech recognition system works, speech recognition tools and libraries, prerequisites, installations, example source code.

Automatic speech recognition (ASR) is the recognition and translation of spoken words into text. Despite being sometimes mistaken with voice recognition, speech recognition focuses only on  converting speech from a verbal to a written format , whereas voice recognition simply aims to recognize the voice of a certain person . A typical ASR system converts spoken language into readable text using machine learning or artificial intelligence (AI) technologies. ASR systems are evaluated on their accuracy rate, i.e. word error rate (WER), and speed. Pronunciation, accent, pitch, amplitude, and background noise are all characteristics that might affect word error rates.

The figure shows the block diagram of a typical ASR system.

In a typical speech recognition system, the first step is feature extraction from the input speech. Feature extraction involves applying various signal processing techniques to enhance the quality of the input signal and transform input audio from the time domain to the frequency domain .

A coustic feature extraction, the acoustic model, and the language model are all part of automatic speech recognition (ASR). Speech recognition relies heavily on the extraction and identification of acoustic features. The extraction and identification of the acoustic feature include information compression and signal de-convolution procedures.

Based on the features extracted , a set of acoustic observations X is generated given a sequence of words W . The speech recognizer then estimates “the most likely word sequence W*   for given acoustic observations based on a set of parameters of the underlying model”.

The acoustic model calculates syllable probability from speech . In voice recognition, the acoustic model generally uses a hidden Markov model (HMM). The acoustic model’s task is to predict which sound or phoneme is pronounced at each speech segment.

The  language model calculates word probability from speech , which is divided into a statistical model and a rule model. N-gram is a basic and efficient statistical language model that is extensively used. It employs a probability statistic to reveal the inner statistic regulars. 

There are several speech recognition toolkits and libraries that one can use to build speech recognition systems. Some of the famous toolkits are CMU Sphinx , Kaldi , Julius , and HTK . Installing a voice recognition package for Python is required in order to conduct speech recognition in Python.

A variety of python speech recognition packages are available online, for example, apiai, SpeechRecognition , Google-cloud-speech , pocketsphinx and watson-developer-cloud .

Although some of these tools offer integrated capabilities that go beyond simple voice recognition, such as natural language processing for determining a speaker’s intent, others emphasize only on the conversion of speech to text.

SpeechRecognition is one tool that stands out because it is easy to use for a beginner and has compatibility with many available speech recognition APIs. SpeechRecognition makes it very simple to retrieve the audio input needed to recognize speech. It can work offline as well. This is why for the simplicity of this tutorial, we will be using SpeechRecognition .

Set up a Speech Recognition Project using Python SpeechRecognition Library

• Python   is required and python versions 2 and 3 are all compatible with SpeechRecognition, although Python 2 installation involves some extra procedures. We will be using python 3.3+ for this tutorial.
• PyAudio is required if you want to use the microphone input.
• PocketSphinx   is required only if you need to use the Sphinx recognizer
• Google API Client Library for Python  is required only if you need to use the Google Cloud Speech API.
• FLAC encoder  is required only if the system is not x86-based Windows/Linux/OS X.

For this project, we will show how to set up a speech recognition project for two different environments, Windows and Linux. For windows, we will use Visual Studio, or you can use any other Python IDE. For Linux (Ubuntu 20.04), we do not need any IDE.

On Ubuntu, use the following command to install the SpeechRecogntion library in your terminal window:

On Windows, install and open Visual Studio and select the option “ Create a new project ” and then choose the python Application. You are now ready to start development and download the necessary packages.

Select the  View  >  Other Windows  >  Python Environments  menu command.

From the Python Environments window, select the default environment for new Python projects and choose the  Packages  tab.

Install  speechrecognition by entering its name into the search field and then selecting the  Run command: pip install speechrecognition option. Running the command will install  speechrecognition , and any packages it depends on.

Next, the code will be same for both Windows and Ubuntu.

There are several classes in the SpeechRecognition library, but we’ll be concentrating on one called Recognizer class. Now we will learn how to convert audio files into text. 

Let’s import the library first and then access the Recognizer class. 

Next, define a variable and, by invoking it, assign an instance of the recognizer class to it.

Consider the energy threshold to be the loudness of the audio files. Values less than the threshold are declared silent, whereas values more than the threshold are considered speech. When working with an audio file, the energy_threshold setting will help us detect speech above certain decibels.

The documentation for SpeechRecognition recommends 300 as a threshold setting that works well with most audio files. Remember that the energy threshold value will automatically vary when the recognizer listens to audio files.

Each Recognizer function provides seven methods for speech recognition from an audio source, each of which uses a different API. They are as follows:

• Google Web Speech API: recognize google() 
• Microsoft Bing Speech: recognize bing()
• Houndify by SoundHound: recognize houndify()
• CMU Sphinx – requires PocketSphinx: recognize sphinx()
•   IBM Speech to Text: recognize_ibm()

Only recognize sphinx() works with the CMU Sphinx engine offline. The remaining four require an online connection .

The Google Recognizer function, recognize_google() , will be used in this example. It is free to use and does not require an API key. Other APIs each require authentication with either an API key or a username/password combination.

But, there is one disadvantage to using this recognizer: it restricts your ability to work with larger audio files. However, you will have no problems dealing with audio files under 5 minutes in my experience. It is not recommended to use this recognizer on lengthy audio files. 

All Recognizer class recognize_*() functions require an audio data argument. In each case, audio data must be an instance of the AudioData class from SpeechRecognition. A preprocessing step is required for better recognition of speech. Consider it similar to the data preprocessing that we do before doing data analysis. 

SpeechRecognition currently supports the following file formats :

• WAV: PCM/LPCM format is required.
• FLAC : the format must be native FLAC. The format OGG-FLAC is not supported.

If you’re using x-86-based Linux, macOS, or Windows, you should have no trouble dealing with FLAC files. Other platforms will require you to install a FLAC encoder and have access to the flac command line tool. We will be using a WAV file (male.WAV) for this tutorial. You can also download this from the link below.

An AudioData instance may be created in two ways: from an audio file or from sounds recorded with a microphone. Let’s start with audio files, which are a bit easier to get started with.

Although the recognize function takes audio_data , the current variable type is audio_file . We’ll use the recognizer class’s built-in record function to convert it to an audio data format.

The context manager examines the file’s contents and stores it in an AudioFile instance named source. The data from the full file is then recorded into an AudioData object via the record() function. You may confirm this by looking at the audio_file type:

You can now call the recognize google() to try to identify any speech in the audio file. Depending on the speed of your internet connection, you may have to wait a few seconds before viewing the result.

Here is the complete code you can copy and paste, and run on your computer using python 3, don’t forget to place the audio file in the same directory as your python file.

Name the file speech.py and run using the command python3 speech.py

In this tutorial, you learned what speech recognition is and how it works.  You also explored several speech recognition packages, as well as their applications and installation procedures. You then used Speech Recognition, a Python library, to transform speech to text using a WAV audio file We hope that this tutorial has helped you learn the fundamentals of Speech Recognition.

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Yes of course you can run this on HTTPS, just update your endpoints to use https as well as your…

Hilal that's a lovely tutorial, can I ask, can this run with HTTPS? Also could I host the middleware proxy…

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