Python脚本轻松实现检测麦克风功能

目录

• 轻松检测麦克风功能
• 脚本介绍
• 一、python环境准备
• 二、代码解析
• 三、使用方法
• 四、知识扩展

轻松检测麦克风功能

在进行音频处理或开发需要使用麦克风的应用程序时，确保麦克风功能正常是非常重要的。本文将介绍一个简单的Python脚本，它能够帮助我们检测本地麦克风的功能，确保我们的设备能够正常录音。

脚本介绍

下面是一个名为sound_check.py的Python脚本，它使用sounddevice库来检测和测试麦克风，同时使用soundfile库来保存录音文件。

功能概述

• 获取麦克风列表：脚本首先会列出所有可用的麦克风设备。
• 选择麦克风设备：用户可以从列表中选择一个麦克风进行测试。
• 录音：脚本将使用选定的麦克风进行录音，时长为5秒。
• 保存录音：录音完成后，脚本会将录音保存为WAV文件。

一、Python环境准备

在开始之前，请确保你的Python环境已经安装了sounddevice和soundfile这两个库。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装（清华镜像源下载）：

pip install sounddevice soundfile -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、代码解析

以下是sound_check.py脚本的详细代码解析：

# 导入所需的库
import sounddevice as sd
import soundfile as sf

# 定义测试麦克风的函数
def test_microphone(device_index=None, output_filename="output.wav"):
    # 设置录音参数
    duration = 5  # 录音时长（秒）
    fs = 44100  # 采样频率

    # 获取麦克风列表
    devices = sd.query_devices()
    # 如果提供了设备索引并且有效，则使用指定的麦克风
    if device_index is not None and device_index < len(devices):
        print(f"Using microphone: {devices[device_index]['name']}")
    else:
        print("Using default microphone.")

    # 获取并设置麦克风支持的采样率
    supported_rates = devices[device_index]['default_samplerate']
    if supported_rates != fs:
        print(f"Adjusting sample rate to {int(supported_rates)} Hz (supported by the device).")
        fs = int(supported_rates)  # 确保采样率是整数

    print("Recording...")
    # 使用sounddevice录制声音
    recording = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, device=device_index)

    # 等待录音完成
    sd.wait()

    print("Recording finished.")

    # 保存录音为WAV文www.devze.com件
    sf.write(output_filename, recording, fs)

    print(f"File saved as {output_filename}")

# 主函数入口
if __name__ == "__main__":
    # 获取麦克风列表并打印
    devices = sd.query_devices()
    for i, device in enumerate(devices):
        print(f"{i}: {device['name']}")

    # 用户输入选择麦克风设备索引
    device_index = int(input("Enter the index of the microphone to use: "))
    test_microphone(device_index)

三、使用方法

• 运行脚本，它会自动列出所有可用的麦克风设备。
• 根据列表，输入你想要测试的麦克风的索引号。
• 输入索引号后回车，脚本将开始录音，并在5秒后保存录音文件。

通过这个简单的脚本php，可以轻松地检测本地麦克风设备是否工作正常，并且能够保存录音以供进一步分析。无论是在开发过程中还是日常使用中，这个脚本工具都能提供极大的便利。

四、知识扩展

python调用麦克风和扬声器，并调用百度实时语音转文字

1. 导入必要的模块和配置百度的 SDK

import time
import queue
import sounddevice as sd
import numpy as np
from aip import AipSpeech
import sys
 
# 百度云配置信息
APP_ID = '你的 App ID'  # 替换为实际的 APP ID
API_KEY = '你的 Api Key'  # 替换为实际的 API KEY
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'  # 替换为实际的 SECRET KEY
 
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
 
# Queue to hold the recorded audio data
audio_queue = queue.Queue()
speaker_queue = queue.Queue()
 
# Callback function to capture audio data from microphone
def audio_callback(indata, frames, time, status):
    if status:
        print(status, file=sys.stderr)
    audio_queue.put(indata.copy())
 
# Callback function to capture audio data from speaker
def speaker_callback(indata, frames, time, status):
    if status:
        print(status, file=sys.stderr)
    speaker_queue.put(indata.copy())

2. 实现实时语音识别类

class RealTimeSpeechRecognizer:
    def __init__(self, client, name):
        self.client = client
        self.name = name
 
    def send_audio(self, audio_data):
        result = self.client.asr(audio_data, 'pcm', 16000, {
            'dev_pid': 1537,
        })
        if result.get('err_no') == 0:
            print(f"{self.name} 识别结果: {result['result']}")
        else:
            print(f"{self.name} 错误: {result['err_msg']}")
 
# 调用百度的语音转文字的接口
def recognize_speech(audio_data, recognizer):
    audio_data = np.concatenate(audio_data)
    recognizer.send_audio(audio_data.tobytes())

3. 开始音频流并处理音频数据

def start_audio_stream(mic_recognizer, speaker_recognizer, speaker_device_index):
    with sd.InputStream(callback=audio_callback, channels=1, samplerate=16000, dtype='int16') as mic_stream, \
            sd.InputStream(callback=speaker_callback, channelsandroid=1, samplerate=16000, dtype='int16', device=speaker_device_index) as spk_stream:
        print("Recording audio... Press Ctrl+C to stop.")
        mic_audio_bufphpfer = []
        speaker_audio_buffer = []
        try:
            while True:
                while not audio_queue.empty():
                    mic_audio_buffer.appphpend(audio_queue.get())
                while not speaker_queue.empty():
                    speaker_audio_buffer.append(speaker_queue.get())
 
                if len(mic_audio_buffer) >= 10:
                    recognize_speech(mic_audio_buffer, mic_recognizer)
                    mic_audio_buffer = []  # Clear buffer after sending
 
                if len(speaker_audio_buffer) >= 10:
                    recognize_speech(speaker_audio_buffer, speaker_recognizer)
                    speaker_audio_buffer = []  # Clear buffer after sending
 
                time.sleep(0.1)
        except KeyboardInterrupt:
            print("Stopping audio recording.")

4. 主程序入口

if __name__ == "__main__":
    speaker_device_index = 8  # 使用 pulse 设备（索引 8）来捕获扬声器输出
 
    mic_recognizer = RealTimeSpeechRecognizer(client, "麦克风接收：")
    speaker_recognizer = RealTimeSpeechRecognizer(client, "扬声器接收：")
 
    start_audio_stream(mic_recognizer, speaker_recognizer, speaker_device_index)

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