利用讯飞语音识别做一个假的语音唤醒，python

### 实现基于讯飞语音识别API的模拟语音唤醒应用 #### 创建环境准备 确保安装所需库，包括`requests`用于网络请求以及`pyaudio`用于音频捕获。对于Ubuntu 20.04下的树莓派，在Python环境中调用讯飞语音API时遇到标准错误输出干扰的情况，可以通过关闭标准错误输出来解决此问题[^1]。 ```bash pip install requests pyaudio ``` #### 定义相关常量与初始化设置 定义访问科大讯飞开放平台所需的AppID, API Key 和 Secret Key等参数。同时，为了避免不必要的警告信息影响程序运行日志，在实例化PyAudio对象前执行特定命令以屏蔽系统级别的错误消息输出。 ```python import os import sys os.close(sys.stderr.fileno()) APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' ``` #### 获取音频数据流 利用`pyaudio`库实时捕捉麦克风输入的声音片段作为待分析的数据源。这部分操作涉及打开音频设备、读取帧缓冲区等内容[^2]。 ```python import pyaudio CHUNK_SIZE = 8192 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 pa = pyaudio.PyAudio() stream = pa.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK_SIZE) ``` #### 构建语音监听逻辑 设计一个简单的循环机制持续监听来自用户的语音指令，并将其转换为文本形式以便后续处理。当检测到预设关键词（即所谓的“唤醒词”）时触发相应的响应动作[^3]。 ```python from aip import AipSpeech client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) def recognize_speech(audio_data): result = client.asr(audio_data, 'pcm', RATE, {'dev_pid': 1537}) if isinstance(result, dict) and 'result' in result: return ''.join(result['result']) return None while True: data = stream.read(CHUNK_SIZE) text = recognize_speech(data) if text and "驺吾" in text: # 假定"驺吾"是我们设定的唤醒词 print("唤醒成功!") break ``` 上述代码展示了如何通过集成第三方服务提供商——科大讯飞所提供的ASR (Automatic Speech Recognition) 接口完成基本的功能开发流程。值得注意的是，实际部署过程中还需要考虑更多细节优化用户体验，比如提高识别准确性、降低误报率等问题[^4]。