Whisper 在 Mac mini 上安装运行有问题，有哪些 Python 语音识别库可以替代？

从现在开始，我们要努力学习啦！今天我给大家带来，感兴趣的朋友请继续看下去吧！下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点，如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方，欢迎留言呀！我们一起讨论，一起学习！

python 语音识别库的选择

对于需要语音转换文本的需求，原有的 python 库 whisper 可能存在兼容性问题，尤其是在 mac mini 上安装和运行时。为了提供其他选择，建议考虑 speechrecognition 库。

speechrecognition 库集成了多种语音识别后端，包括 google web speech api、microsoft bing voice recognition 和 ibm speech to text。这些后端提供各种功能和精度级别，可以满足不同的需求。

使用 speechrecognition 库，您可以轻松地进行语音识别操作：

import speech_recognition as sr

# 创建语音识别对象
r = sr.Recognizer()

# 获取麦克风音频
with sr.Microphone() as source:
    audio = r.listen(source)

# 使用后端识别语音
try:
    text = r.recognize_google(audio)
except sr.UnknownValueError:
    print("无法识别语音")
except sr.RequestError:
    print("服务器连接失败")

替代的语音识别库还包括：

• vosk：开源且轻量级的 python 库，使用 kaldi 模型进行语音识别。
• deepspeech：基于 tensorflow 的开源语音识别引擎，提供高准确度。
• librispeech：一个大型的开放语音数据集，用于训练语音识别模型。

根据您的具体需求和平台，这些库可能提供更合适的语音识别解决方案。

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