SpeechRecognition
Vitán felül az egyik legnépszerűbb Python könyvtár beszédfelismeréshez, a SpeechRecognition többféle beszéd-szöveg API-t támogat. Olyan nagy szolgáltatók API-jait használja, mint a Google Cloud Speech, a Microsoft Bing Voice Recognition és az IBM Speech to Text.
A könyvtár rendkívül sokoldalú: képes valós idejű hang és fájlban tárolt hanganyag átírására is. Kezdők számára átlátható dokumentációja és egyszerű API-ja miatt kiváló kiindulópont.
DeepSpeech
A DeepSpeech egy nyílt forráskódú beszédfelismerő könyvtár, amelyet a Mozilla fejlesztett, és olyan mélytanulási technológiákra épül, mint a TensorFlow. Olyan neurális hálózatokat használ, amelyek az emberi agy működését modellezik, hogy beszédből szöveget készítsen. A DeepSpeech CPU-n és GPU-n is optimalizált, így hatékonyan fut még kevésbé erős eszközökön, például Raspberry Pi-n is.
A különféle angol akcentusokon és dialektusokon túl akár más nyelvek, például a kínai felismerésére is képes, így nemzetközi alkalmazásokhoz remek választás.
Kaldi
A Kaldi több mint egy beszédfelismerő eszköz – egy átfogó eszköztár emberi nyelvi adatok feldolgozásához. A kutatói közösség körében széles körben használt; a Kaldi támogatja például a lineáris algebrát és a végállapotú transzduktorokat is. Különösen hasznos azoknak, akik akusztikus modellezéssel kísérleteznének, beleértve a rejtett Markov modelleket (HMM) és a neurális hálózatokat.
A Kaldi architektúrája rendkívül moduláris, így a haladó felhasználók könnyen testreszabhatják saját beszédfelismerő motorjukat.
AssemblyAI
Az AssemblyAI nem hagyományos könyvtár, hanem egy API, amely fejlett, mélytanulás-alapú beszéd-szöveg szolgáltatást nyújt. Számos funkciót támogat, például valós idejű átírást, több beszélő megkülönböztetését és érzelemelemzést.
Ez ideálissá teszi azoknak a fejlesztőknek, akik fejlett beszédfelismerést szeretnének beépíteni alkalmazásaikba anélkül, hogy hatalmas adatbázisokat kezelnének vagy bonyolult gépi tanulási modelleket üzemeltetnének.
CMU Sphinx (PocketSphinx)
A CMU Sphinx, más néven PocketSphinx, az egyik legrégebbi nyílt forráskódú beszédfelismerő rendszer. Különösen mobil és beágyazott eszközökre ideális, mivel nagyon kis számítási igényű.
Bár nem éri el a mélytanulási modellek pontosságát, offline is működik, és rugalmasan használható különböző platformokon (Windows, Linux, Android), ezért felbecsülhetetlen értékű olyan alkalmazásoknál, ahol korlátozott az internetelérés.
Wav2Letter
A Facebook AI kutatólaborjában fejlesztett Wav2Letter egy másik nyílt forráskódú könyvtár, amelyet teljes körű ASR rendszerek megvalósítására terveztek. Egyszerű, mégis hatékony konvolúciós neurális hálózati (CNN) architektúrát alkalmaz, amelyet nagyobb adathalmazokon, GPU-val lehet betanítani.
A könyvtár főleg gyorsaságáról és hatékonyságáról ismert tanításkor és predikciókor, ezért különösen jó választás, ha komoly számítási kapacitás áll rendelkezésre.
Vosk
A Vosk egy hordozható beszédfelismerő eszköztár, amely több nyelven elérhető, és különféle platformokon fut, beleértve az Androidot, iOS-t, sőt a Raspberry Pi-t is. Valós idejű hang és előre rögzített audió kezelését is támogatja, ezért sokrétűen felhasználható mobilalkalmazásokhoz és IoT-eszközökhöz is.
Ezen könyvtárak mindegyikének megvannak az erősségei, és különböző projekteknél érdemes használni őket. Ha például valós idejű átiratra van szükséged Windows gépen futó alkalmazásban, a SpeechRecognition vagy az AssemblyAI jó választás. Amennyiben a projekted gépi és mélytanuláson alapuló technológiákat használ, a DeepSpeech vagy a Wav2Letter kínálhatja a szükséges haladó képességeket.
Ha kezdő vagy, érdemes megnézni ezen könyvtárak GitHub-oldalát, ahol sok oktatóanyag és lépésről lépésre bemutató példa található, amelyek segítenek elindulni a beszédfelismerési feladatokban.
Akár adatkutató, informatikus hallgató vagy, akár csak szeretnél beszéd-szöveg konverziót építeni az alkalmazásodba, a Python ökoszisztémában számos könyvtár és API segít a különféle igények és tudásszintek kiszolgálásában. Próbáld ki ezeket az eszközeket, és alakítsd át a beszédet értékes adatokká már ma!
Próbáld ki a Speechify felolvasó API-t
A Speechify Felolvasó API egy nagy teljesítményű eszköz, amely írott szöveget képes beszéddé alakítani, ezzel növelve az akadálymentességet és a felhasználói élményt különböző alkalmazásokban. Fejlett beszédszintézis-technológiát használ, hogy természetes hangzású, többnyelvű felolvasást nyújtson – remek megoldás azoknak a fejlesztőknek, akik hangos felolvasási funkciót szeretnének appokba, weboldalakba vagy e-learning platformokba integrálni.
Az egyszerűen használható API révén a Speechify könnyű integrációt és testreszabhatóságot kínál, sokoldalú megoldást adva például látássérülteket segítő felolvasókhoz vagy interaktív hangmenük kialakításához.
Gyakran ismételt kérdések
Pythonban beszédfelismeréshez gyakran a SpeechRecognition könyvtárat tartják a legjobbnak. Több különböző STT API-t (például recognize_google) támogat, és jól működik különböző programozási nyelvekkel és platformokon is.
A gTTS (Google Text-to-Speech) egy népszerű Python könyvtár felolvasásra, amely a szöveget beszéddé alakítja olyan nyelveken, mint például az angol és a francia, a Google megbízható algoritmusaival.
Igen, a Python kiválóan alkalmas beszédfelismerésre: széleskörű könyvtárkínálata van (mint például a SpeechRecognition és a PyAudio), fejlett NLP-eszközökkel és aktív adatkutató közösséggel bír, így fejlesztők és kutatók kedvelt választása.
Pythonban beszédfelismerést a SpeechRecognition könyvtárral végezhetsz. Telepítsd pip-pel, importáld a kódodba, majd a recognize_google függvény segítségével alakíthatod át a WAV hangfájlokat szöveggé, a Google hatékony nyelvi modelljeit és algoritmusait használva.
