Эта программа представляет собой простое приложение Python, которое преобразует голос в текст. Программа использует библиотеку speech_recognition
для записи звука с микрофона и преобразования его в текст. Пользователю предлагается произнести слово, а приложение записывает звук и преобразует его в текст с помощью метода recognize_google()
. Затем текст печатается на консоли для просмотра пользователем. Это приложение идеально подходит для тех, кто хочет преобразовать свой голос в текст для различных целей, таких как создание заметки, отправка сообщения или даже расшифровка встречи. Это простой, удобный и эффективный способ преобразования речи в текст, который можно легко модифицировать для улучшения функциональности и точности.
Код Python:
import speech_recognition as sr def convert_to_text(): # Initialize the recognizer r = sr.Recognizer() # Record the audio with sr.Microphone() as source: print("Speak now: ") audio = r.listen(source) # Recognize the speech try: text = r.recognize_google(audio) print(f"You said: {text}") except sr.UnknownValueError: print("Sorry, I didn't understand what you said.") except sr.RequestError as e: print(f"Error: {e}") # Call the function convert_to_text()
Это приложение использует библиотеку speech_recognition
для преобразования голоса в текст. Инициализируется класс Recognizer
из библиотеки, а метод listen()
используется для записи звука с микрофона. Затем используется метод recognize_google()
для распознавания речи и преобразования ее в текст. Затем текст печатается на консоли.
Стоит отметить, что это базовый пример, и вам, вероятно, потребуется настроить код для обработки любых ошибок и повышения точности распознавания речи.
Также важно отметить, что вам может потребоваться действующее подключение к Интернету, чтобы использовать службу распознавания речи Google.
Измените свой процесс письма с помощью программного обеспечения для копирайтинга на основе искусственного интеллекта, которому доверяют более 4 000 000 пользователей, которое поможет вам создавать высококачественный контент быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде. Подробнее здесь.
И вот оно! Большое спасибо за упорство до конца этой статьи! Надеюсь, вы нашли это полезным. Вы можете следить за мной на Medium.
Если вам понравилась эта статья, не забудьте похлопать в ладоши (совет для профессионалов: это бесплатно).