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：
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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。
以上就是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？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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