Как использовать ИИ и Python для распознавания речи

Человеческий слух легко приспосабливается к любому разговору с другими людьми, распознавая разные по тональности и акцентам манеры речи. Но машинное распознавание особенностей человеческого голоса реализовать не так просто.

Точное описание речевого сигнала считается довольно сложной задачей для машин. Такая проблема существовала и до появления систем искусственного интеллекта, которые теперь выполняют функции распознавания речи и обработки естественного языка. Рассмотрим, как разработать с помощью Python и платформы AssemblyAI высокопроизводительную систему, распознающую речь в режиме реального времени.

Произносимая пользователем в микрофон информация будет одновременно отображаться для него в виде текста. Помимо транскрибирования, ИИ также попытается разбить речь на предложения, разобраться в особенностях лингвистики и расставить знаки препинания.

В данной статье не рассматриваются особенности написания с помощью Python веб-приложения для преобразования речи (аналогового сигнала) в текст (цифровые данные). Создание такой программы  —  это отдельная тема.

Система распознавания речи в режиме реального времени

Целью проекта является транскрибирование звука в режиме реального времени с максимально высоким качеством. Каждую секунду микрофон будет передавать результаты пословно, распознавая речь с помощью платформы AssemblyAI. Для оптимизации распознавания ИИ попытается по завершении предложения понять его смысл, добавив знаки препинания и заглавные буквы.

Приступим к добавлению всех необходимых пакетов и библиотек.

Установка необходимых компонентов

Для чтения информации через микрофон в этом проекте используется библиотека pyAudio. Также нужно установить библиотеку веб-сокетов для создания с помощью Python надежных и высокопроизводительных веб-сокетов серверов и клиентов.

pip install pyaudio
pip install websockets

Установка на MAC относительно проще, поскольку с помощью команды «brew install portaudio» можно получить все необходимые зависимости, настроенные соответствующим образом. Для Windows нужно посетить неофициальный сайт библиотек Python и загрузить нужную версию pyAudio. Загруженный файл уже содержит важные детали для непосредственной установки библиотеки. Загрузите его в нужную папку и запустите установку в этом каталоге следующим образом.

В завершение импортируем все необходимые компоненты, как показано в приведенном ниже блоке кода. Asyncio  —  это стандартная среда асинхронного ввода-вывода Python, которая включает элегантный API на основе сопрограмм. Также мы будем использовать библиотеку base64 для декодирования запросов, библиотеку JSON для подготовки файлов и импорт конфигурации, в которой будет храниться ключ API.

import websockets
import asyncio
import base64
import json
from configure import auth_key
import pyaudio

После импорта всех необходимых библиотек переходим к следующему этапу  —  к настройке файла конфигурации для установки соединения с платформой AssemblyAI.

Настройка конфигурации

Файл конфигурации должен называться configure.py и содержать ключ API, который можно получить на сайте Assembly. Обратите внимание, что для транскрибирования в реальном времени потребуется приобрести относительно недорогой профессиональный план. Введите ключ авторизации, указанный в правой части экрана, скопировав его и вставив в показанный ниже фрагмент кода.

auth_key = 'Введите здесь ключ API'

После установки файла конфигурации с ключом аутентификации продолжим работу с основным файлом Python, где завершим оставшуюся часть скриптов для декодирования произносимой в микрофон речи.

Настройка параметров

Сначала импортируем все основные параметры, чтобы получать с микрофона входные сигналы наилучшего качества. Для pyAudio могут быть установлены: кадры, формат, каналы и скорость, как показано в приведенном ниже фрагменте кода. После установки параметров в соответствии с требованиями можно также задать URL-адрес конечной точки, ссылающийся на сайт assemblyAI.

FRAMES_PER_BUFFER = 3200
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
p = pyaudio.PyAudio()
 
# начало записи
stream = p.open(
 format=FORMAT,
 channels=CHANNELS,
 rate=RATE,
 input=True,
 frames_per_buffer=FRAMES_PER_BUFFER
)
 
# адрес конечной точки AssemblyAI
URL = "wss://api.assemblyai.com/v2/realtime/ws?sample_rate=16000"

Следует заметить, что частота дискретизации, указанная в конечной точке Assembly AI, также равна 16000, что синхронизируется с частотой в библиотеке pyAudio. Определив эти основные параметры, можно создать функцию, которая позволит отправлять входные аудиоданные и получать по ним транскрибированные текстовые данные.

Создаем функцию отправки и приема

Разработаем полный код для отправки информации от микрофона в конечную точку AssemblyAI (там аудио данные преобразуются в текст) и получения обратно в режиме реального времени. Для транскрибирования аудио данных в таком режиме понадобится несколько асинхронных функций.

В следующем фрагменте реализуем основную функцию, позволяющую создать асинхронное соединение из локальной системы с конечной точкой AssemblyAI. Используя ранее импортированную библиотеку WebSockets можно установить соединение с сайтом AssemblyAI, где информация от микрофона будет каждую секунду транскрибироваться и сразу отправляться обратно.

async def send_receive():

	print(f'Connecting websocket to url ${URL}')

	async with websockets.connect(
		URL,
		extra_headers=(("Authorization", auth_key),),
		ping_interval=5,
		ping_timeout=20
	) as _ws:

		await asyncio.sleep(0.1)
		print("Receiving SessionBegins ...")

		session_begins = await _ws.recv()
		print(session_begins)
		print("Sending messages ...")

После написания основной функции можно приступить к созданию пары асинхронных функций для отправки и получения данных. Первая функция send() позволит получать поток звука от микрофона. Затем преобразовываем его в формат base64 с некоторым декодированием и отправляем через установленное соединение в конечную точку. Отметим также некоторые встречающиеся исключения.

async def receive():
			while True:
				try:
					result_str = await _ws.recv()
					print(json.loads(result_str)['text'])

				except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
					print(e)
					assert e.code == 4008
					break

				except Exception as e:
					assert False, "Not a websocket 4008 error"
	  
		send_result, receive_result = await asyncio.gather(send(), receive())

while True:
	asyncio.run(send_receive())

В завершение определим функцию receive(), которая позволит получить транскрибированные тестовые результаты для отправленных аудиоданных. Можно получать либо частичные предварительные результаты, которые содержат оперативную посекундную выборку, либо окончательные результаты, содержащие полное уточненное и грамматически правильное предложение. Полная информация о различных параметрах транскрибирования в реальном времени есть в документации к Assembly AI .

async def receive():
			while True:
				try:
					result_str = await _ws.recv()
					print(json.loads(result_str)['text'])

				except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
					print(e)
					assert e.code == 4008
					break

				except Exception as e:
					assert False, "Not a websocket 4008 error"
	  
		send_result, receive_result = await asyncio.gather(send(), receive())

while True:
	asyncio.run(send_receive())

По завершении этих этапов переходим к последнему, где рассмотрим результаты и полный код для распознавания речи в режиме реального времени.

Окончательный код

Скриншот теста

Каждое произносимое слово ежесекундно транскрибируется конечной точкой Assembly AI с выдачей соответствующего результата. Но по завершении предложения ИИ автоматически начнет его с заглавной буквы, сформулирует грамматически правильно, расставит знаки препинания и добавит необходимые изменения, как в последнем предложении на скриншоте выше. Ниже приведен финальный вариант кода программы. Ее можно запустить с командного терминала с помощью команды python speech_recognition.py.

import websockets
import asyncio
import base64
import json
from configure import auth_key
import pyaudio
 
FRAMES_PER_BUFFER = 3200
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
p = pyaudio.PyAudio()
 
# начало записи
stream = p.open(
	format=FORMAT,
	channels=CHANNELS,
	rate=RATE,
	input=True,
	frames_per_buffer=FRAMES_PER_BUFFER
)
 
# адрес конечной точки AssemblyAI
URL = "wss://api.assemblyai.com/v2/realtime/ws?sample_rate=16000"
 
async def send_receive():

	print(f'Connecting websocket to url ${URL}')

	async with websockets.connect(
		URL,
		extra_headers=(("Authorization", auth_key),),
		ping_interval=5,
		ping_timeout=20
	) as _ws:

		await asyncio.sleep(0.1)
		print("Receiving SessionBegins ...")

		session_begins = await _ws.recv()
		print(session_begins)
		print("Sending messages ...")


		async def send():
			while True:
				try:
					data = stream.read(FRAMES_PER_BUFFER)
					data = base64.b64encode(data).decode("utf-8")
					json_data = json.dumps({"audio_data":str(data)})
					await _ws.send(json_data)

				except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
					print(e)
					assert e.code == 4008
					break

				except Exception as e:
					assert False, "Not a websocket 4008 error"

				await asyncio.sleep(0.01)
		  
			return True
	  

		async def receive():
			while True:
				try:
					result_str = await _ws.recv()
					print(json.loads(result_str)['text'])

				except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
					print(e)
					assert e.code == 4008
					break

				except Exception as e:
					assert False, "Not a websocket 4008 error"
	  
		send_result, receive_result = await asyncio.gather(send(), receive())

while True:
	asyncio.run(send_receive())

Заключение

С развитием технологии ИИ значительно упростилось создание качественных и производительных систем распознавания речи на основе компьютеров. В этой статье мы разобрали особенности программирования такой системы на языке Python с использованием сетевой платформы AssemblyAI для транскрибирования речевого сигнала в режиме реального времени.

Читайте также:

Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен

Перевод статьи Bharath K: How To Use AI for Real-Time Speech Recognition with Python

Предыдущая статья5 секретов создания востребованной технической статьи
Следующая статьяКак я самостоятельно освоила Tableau