Python调用百度语音识别API完整流程与代码示例
本文详细介绍如何使用Python 3.5在CentOS 7环境下调用百度语音识别REST API。内容涵盖从创建应用获取API Key和Secret Key，到通过OAuth 2.0接口获取Access Token，最后发送语音数据获取识别结果的全流程。附带完整的Python代码示例，包括Token获取、语音文件读取及识别请求发送，帮助开发者快速实现语音检索功能。
近期在处理语音检索相关任务时，涉及到了语音识别模块的开发。在技术选型上，分别采用了讯飞和百度的API接口：讯飞接口通过JavaScript实现，而百度接口则使用Python 3进行开发，这主要基于团队对Python语言的熟悉程度。
开发环境配置如下：
Python 3.5版本，运行于CentOS 7操作系统。
整体处理流程：
调用百度语音识别REST API主要包含三个核心步骤：
第一步为申请操作，需在百度开发者平台创建应用，并获取该应用对应的API Key以及Secret Key。
第二步为程序实现部分，利用已获取的API Key和Secret Key，向https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token发送POST请求，以获取访问令牌（token）。
第三步同样属于程序实现，利用上一步获取的token，通过POST方法将相关的语音信息发送至http://vop.baidu.com/server_api接口，从而获取最终的语音识别结果。
上述流程细节可参考百度语音官方开发文档或网络上相关的技术资料。
以下是具体的Python代码实现部分：
程序的整体逻辑结构如下所示：
import requests
import json
import uuid
import base64
def get_token():
url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
grant_type = "client_credentials"
api_key = "NzGBYD0jPFDqVT8VHRYa****" # 自己申请的应用
secret_key = "8439155b9db2040b4acd13b0c*****" # 自己申请的应用
data = {'grant_type': 'client_credentials', 'client_id': api_key, 'client_secret': secret_key}
r = requests.post(url, data=data)
token = json.loads(r.text).get("access_token")
return token
def recognize(sig, rate, token):
url = "http://vop.baidu.com/server_api"
speech_length = len(sig)
speech = base64.b64encode(sig).decode("utf-8")
mac_address = uuid.UUID(int=uuid.getnode()).hex[-12:]
rate = rate
data = {
"format": "wav",
"lan": "zh",
"token": token,
"len": speech_length,
"rate": rate,
"speech": speech,
"cuid": mac_address,
"channel": 1,
}
data_length = len(json.dumps(data).encode("utf-8"))
headers = {"Content-Type": "application/json",
"Content-Length": data_length}
r = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
print(r.text)
filename = "two.wav"
signal = open(filename, "rb").read()
rate = 8000
token = get_token()
recognize(signal, rate, token)
此外，获取语音数据的方式也可以通过以下方式实现：
import scipy.io.wavfile filename = "two.wav" rate, signal = scipy.io.wavfile.read(filename=filename)
以上内容构成了本文的全部介绍，希望能为各位的学习提供有益的帮助，同时也欢迎大家继续支持本站。
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