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closernow
V2EX  ›  Python

用 vosk 语音识别能否成功分离一段英文单词的音频

  •  
  •   closernow · 2021-11-20 00:08:57 +08:00 · 1737 次点击
    这是一个创建于 1097 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    在 stack overflow 上看到一个这样的求助帖子,贴主想用 webrtcvad and pydub 分离一段音频,好像是从一个人说的话里面,单独把单词提取出来。下面的有个大佬给了他一个解决方案就是用 vosk 来识别和分离,,,
    可是我基本不懂 python ,但是 又非常想实现这个功能,因为最近学英语,一段音频里面有几百个单词,我想把他们按单词分段提取出来,然后导入到 anki 进行学习。
    目前在用的是 ffmpeg 配合一个网上下载的 python 文件来实现,但是效果只能达到 80%左右,因为有些单词确实很难区分静音部分,比如 sector 这个单词,前面的 s 发音会被剪掉,然后今天发现了 vosk 这个识别库,不知道能不能做到 95%的完美。
    原帖地址在下面,那位答主说的很详细了,可是我就是看不懂,希望能有大佬指点一二,
    顺便也把我之前辛苦找到的一段也附上,现在我都不知道哪里找到的了,只是觉得这段文字解决了我很大的问题,就是还谈不上完美。。。。
    https://stackoverflow.com/questions/64153590/audio-signal-split-at-word-level-boundary









    目前我在用的代码:
    # -*- coding: utf-8 -*-
    from pydub import AudioSegment
    from pydub.silence import detect_silence
    import os
    import uuid


    # 生成 guid
    def GUID():
    return str(uuid.uuid1()).replace("-", "")


    # 分割文件
    def SplitSound(filename, save_path, save_file_name, start_time, end_time, audio_type='mp3'):
    if not os.path.exists(save_path):
    try:
    os.mkdir(save_path)
    except Exception as e:
    print(e)

    sound = AudioSegment.from_file(filename, format=audio_type)
    result = sound[start_time:end_time]
    final_name = savePath
    if not savePath.endswith("/"):
    final_name = final_name + "/"
    final_name = final_name + save_file_name

    result.export(final_name, format=audio_type)
    # AudioSegment.export(result, format=audioType)


    def SplitSilence(file_name, save_path, audio_type='mp3'):
    sound = AudioSegment.from_file(file_name, format=audio_type)
    # print(len(sound))
    # print(sound.max_possible_amplitude)
    # start_end = detect_silence(sound,800,-57,1)
    start_end = detect_silence(sound, 800, -57, 1)

    # print(start_end)
    start_point = 0
    index = 1

    for item in start_end:
    if item[0] != 0:
    # 取空白部分的中位数
    end_point = (item[0] + item[1]) / 2
    print("%d-%d" % (start_point, end_point))
    SplitSound(file_name, save_path, str(index) + ".mp3", start_point, end_point)
    index = index + 1
    start_point = item[1]

    # 处理最后一段音频
    # sound.len
    SplitSound(file_name, save_path, str(index) + ".mp3", start_point, len(sound))
    # len(sound)


    audioPath = "/Users/maptoca/Desktop/mp3 分割 /5.3.11.mp3"
    savePath = "/Users/maptoca/Desktop/mp3 分割 /save5.3.11"
    SplitSilence(audioPath, savePath)



    下面是那位答主的代码,我不知道如何实现我想要的分离单个音频文件出来


    import sys
    import os
    import subprocess
    import json
    import math

    # tested with VOSK 0.3.15
    import vosk
    import librosa
    import numpy
    import pandas



    def extract_words(res):
    jres = json.loads(res)
    if not 'result' in jres:
    return []
    words = jres['result']
    return words

    def transcribe_words(recognizer, bytes):
    results = []

    chunk_size = 4000
    for chunk_no in range(math.ceil(len(bytes)/chunk_size)):
    start = chunk_no*chunk_size
    end = min(len(bytes), (chunk_no+1)*chunk_size)
    data = bytes[start:end]

    if recognizer.AcceptWaveform(data):
    words = extract_words(recognizer.Result())
    results += words
    results += extract_words(recognizer.FinalResult())

    return results

    def main():

    vosk.SetLogLevel(-1)

    audio_path = sys.argv[1]
    out_path = sys.argv[2]

    model_path = 'vosk-model-small-de-0.15'
    sample_rate = 16000

    audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

    # convert to 16bit signed PCM, as expected by VOSK
    int16 = numpy.int16(audio * 32768).tobytes()

    # XXX: Model must be downloaded from https://alphacephei.com/vosk/models
    # https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-de-0.15.zip
    if not os.path.exists(model_path):
    raise ValueError(f"Could not find VOSK model at {model_path}")

    model = vosk.Model(model_path)
    recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, sample_rate)

    res = transcribe_words(recognizer, int16)
    df = pandas.DataFrame.from_records(res)
    df = df.sort_values('start')

    df.to_csv(out_path, index=False)
    print('Word segments saved to', out_path)

    if __name__ == '__main__':
    main()
    closernow
        1
    closernow  
    OP
       2021-11-20 00:47:21 +08:00
    辛苦一词用词不当,就是完全是门外汉,找了好多天,安装插件都废了不少劲,吃亏就在完全不懂代码,请大佬们原谅。
    closernow
        2
    closernow  
    OP
       2021-11-20 00:49:07 +08:00
    希望能有大神教我完善这段代码,谢谢大家
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