Python语音识别API实现文字转语音的几种方法

搜狗（目前好用，免费）

    def textToAudio_Sougou(message, filePath):
        # https://ai.so    gou.com/doc/?url=/docs/content/tts/references/rest/ 
        '''
        curl -X POST \
             -H "Content-Type: application/json" \
             --data '{
          "appid": "xxx",
          "appkey": "xxx",
          "exp": "3600s"
        }' https://api.zhiyin.sogou.com/apis/auth/v1/create_token
        '''
 
        token = 'xxx'
        headers = { 
            'Authorization' : 'Bearer '+token,
            'Appid' : 'xxx',
            'Content-Type' : 'application/json',
            'appkey' : 'xxx',
            'secretkey' : 'xxx'
        }
        data = {
          'input': {
            'text': message
          },
          'config': {
            'audio_config': {
              'audio_encoding': 'LINEAR16',
              'pitch': 1.0,
              'volume': 1.0,
              'speaking_rate': 1.0
            },
            'voice_config': {
              'language_code': 'zh-cmn-Hans-CN',
              'speaker': 'female'
            }
          }
        }
        
        result = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data, ensure_ascii=False).encode('utf-8')).content
        with open(filePath, 'wb') as f:
            f.write(result)

百度（现在收费了，送一定额度）

import base64
import json
import os
import time
import shutil
import requests

class BaiduVoiceToTxt():
  # 初始化函数
  def __init__(self):
    # 定义要进行切割的pcm文件的位置。speech-vad-demo固定好的，没的选
    self.pcm_path = ".\\speech-vad-demo\\pcm\\16k_1.pcm"
    # 定义pcm文件被切割后，分割成的文件输出到的目录。speech-vad-demo固定好的，没的选
    self.output_pcm_path = ".\\speech-vad-demo\\output_pcm\\"

  # 百度AI接口只接受pcm格式，所以需要转换格式
  # 此函数用于将要识别的mp3文件转换成pcm格式，并输出为.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm
  def change_file_format(self,filepath):
    file_name = filepath
    # 如果.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm文件已存在，则先将其删除
    if os.path.isfile(f"{self.pcm_path}"):
      os.remove(f"{self.pcm_path}")
    # 调用系统命令，将文件转换成pcm格式，并输出为.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm
    change_file_format_command = f".\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe -y -i {file_name} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {self.pcm_path}"
    os.system(change_file_format_command)

  # 百度AI接口最长只接受60秒的音视，所以需要切割
  # 此函数用于将.\speech-vad-demo\pcm\16k_1.pcm切割
  def devide_video(self):
    # 如果切割输出目录.\speech-vad-demo\output_pcm\已存在，那其中很可能已有文件，先将其清空
    # 清空目录的文件是先删除，再创建
    if os.path.isdir(f"{self.output_pcm_path}"):
      shutil.rmtree(f"{self.output_pcm_path}")
    time.sleep(1)
    os.mkdir(f"{self.output_pcm_path}")
    # vad-demo.exe使用相对路径.\pcm和.\output_pcm，所以先要将当前工作目录切换到.\speech-vad-demo下不然vad-demo.exe找不到文件
    os.chdir(".\\speech-vad-demo\\")
    # 直接执行.\vad-demo.exe，其默认会将.\pcm\16k_1.pcm文件切割并输出到.\output_pcm目录下
    devide_video_command = ".\\vad-demo.exe"
    os.system(devide_video_command)
    # 切换回工作目录
    os.chdir("..\\")

  # 此函数用于将.\speech-vad-demo\output_pcm\下的文件的文件名的时间格式化成0:00:00,000形式
  def format_time(self, msecs):
    # 一个小时毫秒数
    hour_msecs = 60 * 60 * 1000
    # 一分钟对应毫秒数
    minute_msecs = 60 * 1000
    # 一秒钟对应毫秒数
    second_msecs = 1000
    # 文件名的时间是毫秒需要先转成秒。+500是为了四舍五入，//是整除
    # msecs = (msecs + 500) // 1000
    # 小时
    hour = msecs // hour_msecs
    if hour < 10:
      hour = f"0{hour}"
    # 扣除小时后剩余毫秒数
    hour_left_msecs = msecs % hour_msecs
    # 分钟
    minute = hour_left_msecs // minute_mwww.cppcns.comsecs
    # 如果不足10分钟那在其前补0凑成两位数格式
    if minute < 10:
      minute = f"0{minute}"
    # 扣除分钟后剩余毫秒数
    minute_left_msecs = hour_left_msecs % minute_msecs
    # 秒
    second = minute_left_msecs // second_msecs
    # 如果秒数不足10秒，一样在其前补0凑足两位数格式
    if second < 10:
      second = f"0{second}"
    # 扣除秒后剩余毫秒数
    second_left_msecs = minute_left_msecs % second_msecs
    # 如果不足10毫秒或100毫秒，在其前补0凑足三位数格式
    if second_left_msecs < 10:
      second_left_msecs = f"00{second_left_msecs}"
    elif second_left_msecs < 100:
      second_left_msecs = f"0{second_left_msecs}"
    # 格式化成00:00:00,000形式，并返回
    time_format = f"{hour}:{minute}:{second},{second_left_msecs}"
    return time_format

  # 此函数用于申请访问ai接口的access_token
  def get_access_token(self):
    # 此变量赋值成自己API Key的值
    client_id = 'f3wT23Otc8jXlDZ4HGtS4jfT'
    # 此变量赋值成自己Secret Key的值
    client_secret = 'YPPjW3E0VGPUOfZwhjNGVn7LTu3hwssj'
    auth_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret

    response_at = requests.get(auth_url)
    # 以json格式读取响应结果
    json_result = json.loads(response_at.text)
    # 获取access_token
    access_token = json_result['access_token']
    return access_token

  # 此函数用于将.\speech-vad-demo\output_pcm\下的单个文件由语音转成文件
  def transfer_voice_to_srt(self,access_token,filepath):
    # 百度语音识别接口
    url_voice_ident = "http://vop.baidu.com/server_api"
    # 接口规范，以json格式post数据
    headers = {
      'Content-Type': 'application/json'
    }
    # 打开pcm文件并读取文件内容
    pcm_obj = open(filepath,'rb')
    pcm_content_base64 = base64.b64encode(pcm_obj.read())
    pcm_obj.close()
    # 获取pcm文件大小
    pcm_content_len = os.path.getsize(filepath)

    # 接口规范，则体函义见官方文件，值得注意的是cuid和speech两个参数的写法
    post_data = {
      "format": "pcm",
      "rate": 16000,
      "dev_pid": 1737,
      "channel": 1,
      "token": access_token,
      "cuid": "1111111111",
      "len": pcm_content_len,
      "speech": pcm_content_base64.decode(),
    }
    proxies = {
      'http':"127.0.0.1:8080"
    }
    # 调用接口，进行音文转换
    response = requests.post(url_voice_ident, headers=headers, data=json.dumps(post_data))
    # response = requests.post(url_voice_ident,headers=headers,data=json.dumps(post_data),proxies=proxies)
    return response.text

if __name__ == "__main__":
  # 实例化
  baidu_voice_to_srt_obj = BaiduVoiceToTxt()
  # 自己要进行音文转换的音视存放的文件夹
  video_dir = ".\\video\\"
  all_video_file =[]
  all_file = os.listdir(video_dir)
  subtitle_format = "{\\fscx75\\fscy75}"
  # 只接受.mp3格式文件。因为其他格式没研究怎么转成pcm才是符合接口要求的
  for filename in all_file:
    if ".mp3" in filename:
      all_video_file.append(filename)
  all_video_file.sort()
  i = 0
  video_file_num = len(all_video_file)
  print(f"当前共有{video_file_num}个音频文件需要转换，编程客栈即将进行处理请稍等...")
  # 此层for循环是逐个mp3文件进行处理
  for video_file_name in all_video_file:
    i += 1
    print(f"当前转换{video_file_name}({i}/{video_file_num})")
    # 将音视翻译成的内容输出到同目录下同名.txt文件中
    video_file_srt_path = f".\\video\\{video_file_name[:-4]}.srt"
    # 以覆盖形式打开.txt文件
    video_file_srt_obj = open(video_file_srt_path,'w+')

    filepath = os.path.join(video_dir, video_file_name)
    # 调用change_file_format将mp3转成pcm格式
    baidu_voice_to_srt_obj.change_file_format(filepath)
    # 将转换成的pcm文件切割成多个小于60秒的pcm文件
    baidu_voice_to_srt_obj.devide_video()
    # 获取token
    access_token = baidu_voice_to_srt_obj.get_access_token()
    # 获取.\speech-vad-demo\output_pcm\目录下的文件列表
    file_dir = baidu_voice_to_srt_obj.output_pcm_path
    all_pcm_file = os.listdir(file_dir)
    all_pcm_file.sort()
    j = 0
    pcm_file_num = len(all_pcm_file)
    print(f"当前所转文件{video_file_name}({i}/{video_file_num})被切分成{pcm_file_num}块，即将逐编程客栈块进行音文转换请稍等...")
    # 此层for是将.\speech-vad-demo\output_pcm\目录下的所有文件逐个进行音文转换
    for filename in all_pcm_file:
      j += 1
      filepath = os.path.join(file_dir, filename)
      if (os.path.isfile(filepath)):
        # 获取文件名上的时间
        time_str = filename[10:-6]
        time_str_dict = time_str.split("-")
        time_start_str = baidu_voice_to_srt_obj.format_time(int(time_str_dict[0]))
        time_end_str = baidu_voice_to_srt_obj.format_time(int(time_str_dict[1]))
        print(f"当前转换{video_file_name}({i}/{video_file_num})-{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})")
        response_text = baidu_voice_to_srt_obj.transfer_voice_to_srt(access_token, filepath)
        # 以json形式读取返回结果
        json_result = json.loads(response_text)
        # 将音文转换结果写入.srt文件
        video_file_srt_obj.writelines(f"{j}\r\n")
        video_file_srt_obj.writelines(f"{time_start_str} --> {time_end_str}\r\n")
        if json_result['err_no'] == 0:
          print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})转换成功：{json_result['result'][0]}")
          video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}{json_result['result'][0]}\r\编程客栈n")
        elif json_result['err_no'] == 3301WvjJlbKHzF:
          print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})音频质量过差无法识别")
          video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}音频质量过差无法识别\r\n")
        else:
          print(f"{time_start_str}-{time_end_str}({j}/{pcm_file_num})转换过程遇到其他错误")
          video_file_srt_obj.writelines(f"{subtitle_format}转换过程遇到其他错误\r\n")
        video_file_srt_obj.writelines(f"\r\n")
    video_file_srt_obj.close()

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