WeNet语音识别分词制作词云图

在线体验 ,点击识别语音需要等待一会，文件太大缓存会报错
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介绍

本篇博客将介绍如何使用 Streamlit、jieba、wenet 和其他 Python 库，结合语音识别（WeNet）和词云生成，构建一个功能丰富的应用程序。我们将深入了解代码示例中的不同部分，并解释其如何实现音频处理、语音识别和文本可视化等功能。

代码概览

首先，让我们来看一下这个应用的主要功能和组成部分：

1. 导入必要的库和模型加载

   import streamlit as st
   import jieba
   from wordcloud import WordCloud
   import matplotlib.pyplot as plt
   from pydub import AudioSegment
   from noisereduce import reduce_noise
   import wenet
   import base64
   import os
   

   在这一部分，我们导入了必要的 Python 库，包括 Streamlit、jieba（用于中文分词）、WordCloud（用于生成词云）、matplotlib（用于图表绘制）、pydub（用于音频处理）等。同时，我们还加载了 wenet 库，该库包含用于中英文语音识别的预训练模型。

2. 语音识别的函数定义

   def recognition(audio, lang='CN'):
       # 识别语音内容并返回文本
       # ...
   

   这个函数利用 wenet 库中的预训练模型，根据上传的音频文件进行语音识别。根据用户选择的语言（中文或英文），函数返回识别出的文本。

3. 音频处理函数定义

   def reduce_noise_and_export(input_file, output_file):
       # 降噪并导出处理后的音频文件
       # ...
   

   这个函数对上传的音频文件进行降噪处理，并导出处理后的音频文件，以提高语音识别的准确性。

4. 关键词提取函数定义

   def extract_keywords(result):
       # 提取识别文本中的关键词
       # ...
   

   此函数使用 jieba 库对识别出的文本进行分词，并返回关键词列表。

5. Base64 编码和下载链接函数定义

   def save_base64(uploaded_file):
       # 将上传文件转换为 Base64 编码
       # ...
   
   def get_base64_link(file_path, link_text):
       # 生成下载处理后音频的 Base64 链接
       # ...
   

   这两个函数分别用于将上传的音频文件转换为 Base64 编码，并生成可下载处理后音频的链接。

6. 主函数 main()

   def main():
       # Streamlit 应用的主要部分
       # ...
   

   主函数包含了 Streamlit 应用程序的主要逻辑，包括文件上传、语言选择、按钮触发的操作等。

7. 运行主函数

   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   此部分代码确保主函数在运行时被调用。

应用程序功能

通过上述功能模块的组合，这个应用程序可以完成以下任务：

• 用户上传 WAV 格式的音频文件。
• 选择要进行的语言识别类型（中文或英文）。
• 降噪并处理上传的音频文件，以提高识别准确性。
• 对处理后的音频进行语音识别，返回识别结果。
• 从识别结果中提取关键词，并将其显示为词云图。
• 提供处理后音频的下载链接，方便用户获取处理后的音频文件。

希望这篇博客能够帮助你理解代码示例的每个部分，并激发你探索更多有趣应用的灵感！

streamlit应用程序

import streamlit as st
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from pydub import AudioSegment
from noisereduce import reduce_noise
import wenet
import base64
import os
# 载入模型
chs_model = wenet.load_model('chinese')
en_model = wenet.load_model('english')


# 执行语音识别的函数
def recognition(audio, lang='CN'):
    if audio is None:
        return "输入错误！请上传音频文件！"

    if lang == 'CN':
        ans = chs_model.transcribe(audio)
    elif lang == 'EN':
        ans = en_model.transcribe(audio)
    else:
        return "错误！请选择语言！"

    if ans is None:
        return "错误！没有文本输出！请重试！"

    txt = ans['text']
    return txt

# 降噪并导出处理后的音频的函数
def reduce_noise_and_export(input_file, output_file):
    try:
        audio = AudioSegment.from_wav(input_file)
        audio_array = audio.get_array_of_samples()
        reduced_noise = reduce_noise(audio_array, audio.frame_rate)
        reduced_audio = AudioSegment(
            reduced_noise.tobytes(),
            frame_rate=audio.frame_rate,
            sample_width=audio.sample_width,
            channels=audio.channels
        )
        reduced_audio.export(output_file, format="wav")
        return output_file
    except Exception as e:
        return f"发生错误：{str(e)}"

def extract_keywords(result):
    word_list = jieba.lcut(result)
    return word_list

def save_base64(uploaded_file):
    with open(uploaded_file, "rb") as file:
        audio_content = file.read()
        encoded = base64.b64encode(audio_content).decode('utf-8')
    return encoded
    
def main():
    st.title("语音识别与词云生成")
    uploaded_file = st.file_uploader("上传 WAV 文件", type="wav")
    if uploaded_file:
        st.audio(uploaded_file, format='audio/wav')
    
    language_choice = st.radio("选择语言", ('CN', 'EN'))
    bu=st.button("识别语音")
    if bu:
        if uploaded_file:
            output_audio_path = os.path.basename(uploaded_file.name)
            processed_audio_path = reduce_noise_and_export(uploaded_file, output_audio_path)
            if not processed_audio_path.startswith("发生错误"):
                result = recognition(processed_audio_path, language_choice)
                st.write("识别结果：" + result)
                keywords = extract_keywords(result)
                st.write("提取的关键词：", keywords)
                text = " ".join(keywords)
                wc = WordCloud(font_path="SimSun.ttf",collocations=False, width=800, height=400, margin=2, background_color='white').generate(text.lower())
                st.image(wc.to_array(), caption='词云')
                # 提供处理后音频的下载链接
                st.markdown(get_base64_link(processed_audio_path, '下载降噪音频'), unsafe_allow_html=True)    
        else:
            st.warning("请上传文件")
def get_base64_link(file_path, link_text):
    with open(file_path, "rb") as file:
        audio_content = file.read()
        encoded = base64.b64encode(audio_content).decode('utf-8')
    href = f'<a href="data:audio/wav;base64,{encoded}" download="processed_audio.wav">{link_text}</a>'
    return href

if __name__ == "__main__":
    main()

requirements.txt

wenet @ git+https://github.com/wenet-e2e/wenet
streamlit
wordcloud
pydub
jieba
noisereduce