▌语言识别工作原理概述
▌选择 Python 语音识别包
PyPI中有一些现成的语音识别软件包。其中包括：
•apiai
•google-cloud-speech
•pocketsphinx
•SpeechRcognition
•watson-developer-cloud
•wit
▌安装 SpeechRecognation
SpeechRecognition 兼容 Python2.6 , 2.7 和 3.3+，但若在 Python 2 中使用还需要一些额外的安装步骤。本教程中所有开发版本默认 Python 3.3+。
读者可使用 pip 命令从终端安装 SpeechRecognition：
▌识别器类
SpeechRecognition 的核心就是识别器类。
Recognizer API 主要目是识别语音，每个 API 都有多种设置和功能来识别音频源的语音，分别是：
- recognize_bing(): Microsoft Bing Speech
- recognize_google(): Google Web Speech API
- recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the google-cloud-speech package
- recognize_houndify(): Houndify by SoundHound
- recognize_ibm(): IBM Speech to Text
- recognize_sphinx(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx
- recognize_wit(): Wit.ai
相信你已经猜到了结果，怎么可能从空文件中识别出数据呢？
这 7 个 recognize_*() 识别器类都需要输入 audio_data 参数，且每种识别器的 audio_data 都必须是 SpeechRecognition 的 AudioData 类的实例。
AudioData 实例的创建有两种路径：音频文件或由麦克风录制的音频，先从比较容易上手的音频文件开始。
若是使用 Linux 系统下的 x-86 ，macOS 或者是 Windows 系统，需要支持 FLAC文件。若在其它系统下运行，需要安装 FLAC 编码器并确保可以访问 flac 命令。
使用 record() 从文件中获取数据
在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容：
利用偏移量和持续时间获取音频片段
若只想捕捉文件中部分演讲内容该怎么办？record() 命令中有一个 duration 关键字参数，可使得该命令在指定的秒数后停止记录。
例如，以下内容仅获取文件前四秒内的语音：
在事先知道文件中语音结构的情况下，offset 和 duration 关键字参数对于分割音频文件非常有用。但使用不准确会导致转录不佳。
噪声对语音识别的影响
噪声在现实世界中确实存在，所有录音都有一定程度的噪声，而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。
要了解噪声如何影响语音识别，请下载 “jackhammer.wav” （https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master/audio_files）文件，并确保将其保存到解释器会话的工作目录中。文件中短语 “the stale smell of old beer lingers” 在是很大钻墙声的背景音中被念出来。
因为使用 adjust_for_ambient_noise（）命令时，默认将文件流的第一秒识别为音频的噪声级别，因此在使用 record（）获取数据前，文件的第一秒已经被消耗了。
可使用duration关键字参数来调整adjust_for_ambient_noise（）命令的时间分析范围，该参数单位为秒，默认为 1，现将此值降低到 0.5。
可以看到，recognition_google（）返回了一个关键字为 'alternative' 的列表，指的是所有可能的响应列表。此响应列表结构会因 API 而异且主要用于对结果进行调试。
▌麦克风的使用
若要使用 SpeechRecognizer 访问麦克风则必须安装 PyAudio 软件包，请关闭当前的解释器窗口，进行以下操作：
安装测试
安装了 PyAudio 后可从控制台进行安装测试。
$ python -m speech_recognition
请确保默认麦克风打开并取消静音，若安装正常则应该看到如下所示的内容：
若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。读者可通过调用 Microphone 类的list_microphone_names（）函数来获取麦克风名称列表。
使用 listen（）获取麦克风输入数据
准备好麦克风实例后，读者可以捕获一些输入。
就像 AudioFile 类一样，Microphone 是一个上下文管理器。可以使用 with 块中 Recognizer 类的 listen（）方法捕获麦克风的输入。该方法将音频源作为第一个参数，并自动记录来自源的输入，直到检测到静音时自动停止。
运行上面的代码后稍等片刻，尝试在麦克风中说 “hello” 。同样，必须等待解释器提示返回后再尝试识别语音。
请记住，adjust_for_ambient_noise（）默认分析音频源中1秒钟长的音频。若读者认为此时间太长，可用duration参数来调整。
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