1.原理 语音操控分为 语音识别和语音朗读两部分. 这两部分本来是需要自然语言处理技能相关知识以及一系列极其复杂的算法才能搞定,可是这篇文章将会跳过此处,如果你只是对算法和自然语言学感兴趣的话,就只有请您移步了,下面没有一个字会讲述到这些内容. 早在上世纪90年代的时候,IBM就推出了一款极为强大的语音识别系统-vio voice , 而其后相关产品层出不穷,不断的进化和演变着. 我们这里将会使用SAPI实现语音模块. 2. 什么是SAPI? SAPI是微软Speech API , 是微软公司推

0. 太长不看系列,直接使用 在1.2官网注册后拿到APISecret和APIKey,直接复制文章2.4demo代码,确定音频为wav格式,采样率为16K,在命令行执行 python single_sentence_recognition.py -client_secret=你的client_secret -client_id=你的client_id -file_path=test.wav 识别结果 ​ 使用中有任何问题,欢迎留言提问. 1. Python调用标贝科技语音识别接口,实现语音转文字

在安装之前,一直比较迷惑究竟如何用,安装完后,发现竟然如此简单 首先我一般用的是python27,官网下载python27msi安装window7 64位后,已经自带了Pip 和 easy_install 但是却不晓得如何安装 whl目录, 经过搜索后发现,把pip和easy_install加入到环境变量中,这个应该不是难事,如下: 把Scripts这个目录拷贝下来直接加到“右击计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-编辑它” 如图 注意打开后如果最后面没有英文分号,那就加个英

平时导出依赖一般都是 pip freeze >  requirements.txt   这种方式导出的是当前python环境中所有的包,只会多不会少,有些库不是必需的也跟着导出来,冗余过重. 这个时候  pipreqs 这个库就派上用场了,它只会导出当前项目运行所依赖的包,环境中多余的库就不会导出,在迁移环境时候很少方便. pip install pipreqs 使用的时候也很简单,进入项目的根目录 pipreqs ./ 等待一会就会生成一个 requirements.txt  文件 D:\Py

pyttsx的python的文字转语音的包,但是pyttsx的官方网站上资源只更新2012年,所以在py3中使用pip install pyttsx或者下载安装包进行安装时,虽然可以安装成功,但是import时候会出问题. 会显示导入出错. 解决方法:

之前在用python自带的logging包进行日志输出的时候发现有些logging语句没有输出,感到比较奇怪就去查了一下logging文档.然后发现其在设置和引用时的logging level会影响最后的输出.logging包默认对输出分成了6个等级: 这里的分值就代表了相应关键字出现的等级高低,NOTSET最低,CRITICAL最高.高等级的语句会覆盖低等级的语句. 一般我们用logging的时候会先在主程序配置一个logging类的格式,然后在子程序中直接引用即可(举个例子).如果我们在设置

执行import sys; print(sys.path)查看python搜索路径,确保自己的模块在python搜索路径中 python的搜索路径与包(package) python的搜索路径其实是一个列表,它是指导入模块时,python会自动去找搜索这个列表当中的路径,如果路径中存在要导入的模块文件则导入成功,否则导入失败: >>> import sys >>> sys.path ['', 'C:\\Python33\\Lib\\idlelib', 'C:\\Wind

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP实现一个简易远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP写一个远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p1 =

在本文中,首先创建一个maven项目,然后打包成jar包,在python中调用jar包,执行java类方法. 1.在eclipse中创建maven项目 我这里创建一个普通java项目,择选择 “maven-archtype-quickstart” 即可 2.创建后,在项目根目录下会有一个pom.xml 3.编写pom文件,加载项目所需要的依赖,我的pom.xml 如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmln

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供

1,socket套接字 一个接口模块,在tcp/udp协议之间的传输接口,将其影藏在socket之后,用户看到的是socket让其看到的. 在tcp中当做server和client的主要模块运用 #server sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',9000))#绑定一个端口IP地址和端口 sk.listen() #接收数据 conn,addr = sk.accept() #获取接收数据的主内容和ip地址 count= conn.recv(1024)

开发python项目时,我遇到了一个这样的现象,当我新建一个pythonpackage时,总会自动地生成一个空的__init__.py文件,因为是python新手,所以很不了解这个空文件的作用是什么,因为没有什么东西可写在这里,所以我直接把这个文件给删掉了,结果我的包图标自动变为文件夹图标了,这是怎么回事呢!花了几分钟时间简单了解了下: 经过查阅相关资料和测试后: 了解原来在python模块的每一个包中,都有一个__init__.py文件(这个文件定义了包的属性和方法)然后是一些模块文件和子目录

一 模块 模块:就是一组功能的集合体, 我们的程序可以直接导入模块来复用模块里的功能 导入方式 一般为 : import 模块名 在python中, 模块一般分为四个通用类别 1使用python编写.py 文件 .已被编译为共享库或DLL 的c 或c++扩展 3把一系列模块组织到一起的文件夹(注:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包) .使用c编写并链接到python解释器的内置模块 使用模块的优点: 1.从文件级别组织程序, 更方便管理 2.拿来主义, 提升开发效率 二

解析Python编程中的包结构 假设你想设计一个模块集(也就是一个"包")来统一处理声音文件和声音数据.通常由它们的扩展有不同的声音格式,例如:WAV,AIFF,AU),所以你可能需要创建和维护一个不断增长的各种文件格式之间的转换的模块集合. 并且可能要执行声音数据处理(如混合,添加回声,应用平衡功能),所以你写一个永无止境的流模块来执行这些操作:模块设计的包如下:     sound/             Top-level package    __init__.py     

模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块. 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包.包目录下第一个文件便是 __init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py,那么它就是这个包的子包了. 常见的包结构: package_a├── __init__.py├── module_a1.py└── module_a2.py__init__.py的作用 1. Python中package的标识,不能删除(包其实是一个

在<第4.7节 Python特色的序列解包.链式赋值.链式比较>中老猿介绍了序列解包,<第5.2节 Python中带星号的函数参数实现参数收集>介绍了函数的参数收集,实际上函数的参数收集就是用序列解包的功能实现的.只是序列解包是将序列中多出的部分存放到星号后面的列表变量,而函数参数收集是将多出的参数存放到收集参数对应的元组变量.具体内容请参考上面介绍的两篇文章. 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPytho

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分.目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种. 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group

1.导入模块 任何Python程序都可以作为模块导入,只要Python解释器能找到我们定义的模块所在位置即可,一般来讲,在一个模块被导入时,Python解释器会按照下面的步骤进行搜索: 在当前所在目录下搜索这个模块 在环境变量 PYTHONPATH 中指定的路径列表中依次搜索 在Python安装路径中去搜索 根据Python的搜索路径的方式,想让Python解释器找到自定义的模块可以使用下面的三种方式(不包含模块在当前目录的方式): 1.1 将模块放置在默认的目录 Python解释器会在默认目录

这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础.subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序.比如说,我需要使用wget下载文件.我在Python中调用wget程序.从这个意义上来说,subprocess的功能与shell类似. subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程.正如我们在Linux进程基础中介绍的那样,一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序.在Python中,我们通过标准库中的subp