Найкращі бібліотеки розпізнавання мовлення для Python

SpeechRecognition

Безперечно, найпопулярніша бібліотека Python для розпізнавання мовлення — SpeechRecognition, яка підтримує кілька API для перетворення мовлення в текст. Вона виступає обгорткою для декількох API від провідних компаній, таких як Google Cloud Speech, Microsoft Bing Voice Recognition та IBM Speech to Text.

Бібліотека дуже універсальна: вона дає змогу транскрибувати як аудіо в реальному часі, так і готові аудіофайли. Для початківців її детальна документація та зрозумілий API роблять SpeechRecognition чудовою відправною точкою.

DeepSpeech

DeepSpeech — це відкрита бібліотека розпізнавання мовлення від Mozilla, побудована на основі технологій глибинного навчання, таких як TensorFlow. Вона використовує нейронні мережі, змодельовані за принципами роботи людського мозку, для перетворення мовлення на текст. DeepSpeech оптимізована для використання як на CPU, так і на GPU, забезпечуючи ефективну роботу навіть на малопотужних пристроях, наприклад на Raspberry Pi.

Завдяки здатності розпізнавати різні акценти й діалекти англійської, а також інші мови, як-от китайську, DeepSpeech є надійним вибором для міжнародних застосунків.

Kaldi

Kaldi — це не просто інструмент для розпізнавання мовлення; це всеосяжний набір інструментів для роботи з мовними даними. Широко використовуваний у дослідницькій спільноті, Kaldi підтримує такі можливості, як операції лінійної алгебри та кінцеві автомати. Вона особливо добре підходить розробникам, які хочуть експериментувати з акустичним моделюванням, зокрема з прихованими марковськими моделями (HMM) і нейронними мережами.

Архітектура Kaldi дуже модульна, що дає досвідченим користувачам велику свободу в налаштуванні власного рушія розпізнавання мовлення.

AssemblyAI

AssemblyAI — це не традиційна бібліотека, а API, який надає потужні можливості розпізнавання мовлення на основі глибинного навчання. Він підтримує широкий спектр функцій, включно з транскрипцією в реальному часі, розпізнаванням кількох мовців і аналізом настроїв.

Це робить його ідеальним вибором для розробників, які хочуть інтегрувати сучасне розпізнавання мовлення у свої застосунки, не керуючи при цьому великими наборами даних і складними моделями машинного навчання.

CMU Sphinx (PocketSphinx)

CMU Sphinx, також відомий як PocketSphinx, — одна з найстаріших відкритих систем розпізнавання мовлення. Вона особливо добре підходить для мобільних та вбудованих пристроїв завдяки своїй невибагливості до обчислювальних ресурсів.

Хоча вона може поступатися в точності сучасним моделям на основі глибинного навчання, її здатність працювати офлайн і гнучка підтримка різних платформ (включно з Windows, Linux і Android) роблять CMU Sphinx важливим рішенням для проєктів, де є обмежений або нестабільний доступ до інтернету.

Wav2Letter

Розроблена дослідницькою лабораторією AI компанії Facebook, Wav2Letter — ще одна відкрита бібліотека, створена для побудови end-to-end ASR-систем. Вона базується на простій, але потужній архітектурі згорткової нейронної мережі (CNN), яку можна навчати на великих наборах даних із використанням GPU.

Бібліотеку особливо цінують за швидкість та ефективність як на етапі навчання, так і під час інференсу, тож вона добре підходить розробникам, які мають у розпорядженні високопродуктивні обчислювальні ресурси.

Vosk

Vosk пропонує портативний інструментарій для розпізнавання мовлення, який підтримує багато мов і працює на різних платформах, зокрема Android, iOS та навіть Raspberry Pi. Він здатен обробляти мовлення як у реальному часі, так і з попередньо записаного аудіо, що робить його універсальним рішенням для мобільних застосунків і пристроїв IoT.

Кожна з цих бібліотек має свої сильні сторони і найкраще підходить для певних типів проєктів. Наприклад, якщо вам потрібна транскрипція в реальному часі на Windows, варто спробувати SpeechRecognition або AssemblyAI. Якщо вашому проєкту потрібне глибоке використання методів машинного й глибинного навчання, бібліотеки на кшталт DeepSpeech або Wav2Letter нададуть необхідний набір просунутих можливостей.

Тим, хто лише починає, варто спершу ознайомитися з підручниками та документацією на GitHub цих бібліотек. Там часто є покрокові інструкції й готові приклади, які допоможуть швидко розібратися із задачами розпізнавання мовлення під ваші потреби.

Чи ви дата-сайентіст, студент комп’ютерних наук чи розробник, який хоче додати можливості розпізнавання мовлення у свій застосунок, — екосистема Python пропонує широкий вибір бібліотек і API для різних рівнів досвіду та задач. Оберіть один із цих інструментів і вже сьогодні перетворюйте мовлення на корисні дані!

Спробуйте API Speechify Text to Speech

Speechify Text to Speech API — це потужний інструмент, створений для перетворення писаного тексту на мовлення, що підвищує доступність і покращує користувацький досвід у різних застосунках. Він використовує передові технології озвучування для створення природного голосу різними мовами, тож це ідеальне рішення для розробників, які хочуть реалізувати функції озвучування в додатках, на сайтах чи в освітніх платформах.

Завдяки простому у використанні API Speechify легко інтегрується та налаштовується, відкриваючи широкі можливості — від засобів підтримки людей із порушеннями зору до інтерактивних голосових сервісів.

Часті питання