python視頻語音扒詞

『壹』 如何用python調用百度語音識別

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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#
########################################################################

"""
File: util_voice.py
Author: darrenwang([email protected])
Date: 2017/03/24 11:29:50
Brief:
"""

import sys
import json
import time
import base64
import urllib
import urllib2
import requests

class BaiRest:
def __init__(self, cu_id, api_key, api_secert):
self.token_url = "https://openapi..com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
self.getvoice_url = "http://tsn..com/text2audio?tex=%s&lan=zh&cuid=%s&ctp=1&tok=%s"
self.upvoice_url = 'http://vop..com/server_api'

self.cu_id = cu_id
self.get_token(api_key, api_secert)
return

def get_token(self, api_key, api_secert):
token_url = self.token_url % (api_key,api_secert)
r_str = urllib2.urlopen(token_url).read()
token_data = json.loads(r_str)
self.token_str = token_data['access_token']
return True

#語音合成
def text2audio(self, text, filename):
get_url = self.getvoice_url % (urllib2.quote(text), self.cu_id, self.token_str)
voice_data = urllib2.urlopen(get_url).read()
voice_fp = open(filename,'wb+')
voice_fp.write(voice_data)
voice_fp.close()
return True

##語音識別
def audio2text(self, filename):
data = {}
data['format'] = 'wav'
data['rate'] = 8000
data['channel'] = 1
data['cuid'] = self.cu_id
data['token'] = self.token_str

wav_fp = open(filename,'rb')
voice_data = wav_fp.read()
data['len'] = len(voice_data)
#data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).decode('utf-8')
data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).replace('\n', '')
#post_data = json.mps(data)
result = requests.post(self.upvoice_url, json=data, headers={'Content-Type': 'application/json'})
data_result = result.json()
print data_result
return data_result['result'][0]

def test_voice():
api_key = "SrhYKqzl3SE1URnAEuZ0FKdT"
api_secert = ""
bdr = BaiRest("test_python", api_key, api_secert)

#生成
start = time.time()
bdr.text2audio("你好啊", "out.wav")
using = time.time() - start
print using

#識別
start = time.time()
#result = bdr.audio2text("test.wav")
#result = bdr.audio2text("weather.pcm")
using = time.time() - start
print using, result

return True

if __name__ == "__main__":
test_voice()

『貳』 請問誰有靠譜的Python全套視頻教程，求推薦分享

給題主整理的這套python學習路線圖，按照此教程一步步的學習來，肯定會對python有更深刻的認識。或許可以喜歡上python這個易學，精簡，開源的語言。此套教程，不但有視頻教程，還有源碼分享，讓大家能真正打開python的大門，進入這個領域。現在互聯網巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧最好的編程語言就是python，未來前景顯而易見。

『叄』 python里的爬蟲如何使用xpath 提取script里的元素

xpath也許只能提取html元素？
建議你先把content保存到本地文件，看看需要的內容有沒有下載下來。
你這個屬於script內容，看看直接正則能獲得嗎？

『肆』 python如何扒取數據

網路爬蟲（英語：web crawler），也叫網上蜘蛛（spider），是一種用來自動瀏覽萬維網的網路機器人。其目的一般為編纂網路索引。

這里提到的編纂網路索引，就是搜索引擎乾的事情。我們對搜索引擎並不陌生，Google、網路等搜索引擎可能每天都在幫我們快速獲得

信息。搜索引擎的工作過程是怎樣的呢？

首先，就是有網路爬蟲不斷抓取各個網站的網頁，存放到搜索引擎的資料庫；

接著，索引程序讀取資料庫的網頁進行清理，建立倒排索引；

最後，搜索程序接收用戶的查詢關鍵詞，去索引裡面找到相關內容，並通過一定的排序演算法（Pagerank等）把最相關最好的結果排在最前面呈現給用戶。

看上去簡簡單單的三個部分，卻構成了強大復雜的搜索引擎系統。而網路爬蟲是其中最基礎也很重要的一部分，它決定著搜索引擎數據的完整性和豐富性。我們也看到網路爬蟲的主要作用是獲取數據。

由此簡單地說，網路爬蟲就是獲取互聯網公開數據的自動化工具。

這里要強調一下，網路爬蟲爬取的是互聯網上的公開數據，而不是通過特殊技術非法入侵到網站伺服器獲取的非公開數據。

推薦學習《python教程》。

『伍』 python語音識別如何部署到移動應用

python語音識別源於 20 世紀 50 年代早期在貝爾實驗室所做的研究。早期語音識別系統僅能識別單個講話者以及只有約十幾個單詞的詞彙量。現代語音識別系統已經取得了很大進步，可以識別多個講話者，並且擁有識別多種語言的龐大詞彙表。
語音識別的首要部分當然是語音。通過麥克風，語音便從物理聲音被轉換為電信號，然後通過模數轉換器轉換為數據。一旦被數字化，就可適用若干種模型，將音頻轉錄為文本。
大多數現代語音識別系統都依賴於隱馬爾可夫模型（HMM）。其工作原理為：語音信號在非常短的時間尺度上（比如 10 毫秒）可被近似為靜止過程，即一個其統計特性不隨時間變化的過程。

『陸』 自己動手寫Python進行文本轉語音程序，共計11行代碼

1、首先安裝Python程序推薦3.7

2、下載 pyttsx3庫。

3、將需要轉換的文本和程序放到一起。

4、運行程序就會朗讀文本和保存文本朗讀的語音文件。

以下是源代碼：

import pyttsx3

with open ( 'word.txt' , encoding = 'utf-8' ) as obj:

line=obj.readline()

engine=pyttsx3.init()

rate=engine.getProperty( 'rate' )

engine.setProperty( 'rate' , 160 )

volume=engine.getProperty( 'volume' )

engine.setProperty( 'volume' , 0.6 )

engine.say(line)

engine.save_to_file(line, 'abc.mp3' )

engine.runAndWait()

『柒』 python中音頻圖像識別和網頁相關的庫合集！

1、OpenCV

OpenCV是最常用的圖像和視頻識別庫。毫不誇張地說，OpenCV能讓Python在圖像和視頻識別領域完全替代Matlab。

OpenCV提供各種應用程序介面，同時它不僅支持Python，還支持Java和Matlab。OpenCV出色的處理能力使其在計算機產業和學術研究中都廣受好評。

2、Librosa

Librosa是一個非常強大的音頻和聲音處理Python庫。Librosa可以用來從音頻段中提取各個部分，例如韻律，節奏以及節拍。

像Laplacia分割這樣極度復雜的演算法，在使用了Librosa之後只需幾行代碼就能輕而易舉的運用。

Python在被廣泛運用於數據科學領域前，曾經可是網頁開發領域的寵兒。因此也有很多用於網頁開發的庫。

3、Django

要想使用Python來開發一個網頁服務後端，Django一直都是不二之選。Django的設計理念便是，能用幾行代碼就建立一個網站的高級框架。

Django直接與大多數知名資料庫相連，這樣使用者就可以省下建立連接和數據模型開發的時間。Django的使用者只需專注於業務邏輯而不需擔心受創建、更新、讀取和刪除（Create,update,retrieve and delete, CURD）的操控，因為Django是一個由資料庫驅動的框架。

4、Flask

Flask是一個用於Python的輕量級網頁開發框架。其最寶貴的特點是能夠輕而易舉地進行能夠滿足任何需求的定製化處理。

有很多提供網站UI的知名Python庫和Python工具都是使用Flask構建的，例如Plotly Dash和Airflow。這些網站之所以使用Flask，正是由於其輕量級的特點。

誠然，還有許多優秀的Python庫應當被提及，但上述這些庫就足夠你研究好一陣子了。人生苦短，及時Python！

更多python知識，請關注python視頻教程！！

『捌』 如何用python調用百度語音識別

1、首先需要打開網路AI語音系統，開始編寫代碼，如圖所示，編寫好回車。

『玖』 有沒有比較好的Python爬蟲視頻教程

Python是現在比較流行的編程語言，未來發展前景廣闊，就業方向多，薪資待遇也是非常非常可觀的，因此不少人想要學習Python；而爬蟲是Python的應用領域之一，現在各大網站都有Python的教學視頻，比如說老男孩教育網站上有很多Python的學習教程，從入門到精通，還有項目實戰教學視頻可以觀看，知識點非常全面，可以去看看。

『拾』 python視頻分離音頻，同時簡單分軌

首先，安裝相應的音視頻處理庫：

然後，導入庫，並讀取相應的視頻文件，將音頻導出：（路徑修改為自己的路徑）

主要思路：用字元串保存時：分：秒，然後對應不同的音軌（下面以列表的方式）進行裁剪，注意：AudioSegment的單位是毫秒，所以在取切片時乘以1000。

這樣就完成了。