[파이썬][AI Chatbot] SpeechRecognition의 음성 검색을 위한 python 예제

18 Aug 2023

챗봇

SpeechRecognition 라이브러리 자체로는 음성 검색을 수행하는 기능을 제공하지는 않습니다. 음성 검색은 음성 데이터의 텍스트 변환 및 텍스트 검색 기술을 사용하여 구현됩니다. 음성 데이터를 텍스트로 변환한 후에는 검색 엔진이나 텍스트 검색 기술을 활용하여 원하는 결과를 찾을 수 있습니다. 아래는 음성 데이터의 텍스트 변환과 음성 검색을 위한 예제 코드입니다.

음성 데이터 텍스트 변환 예제:

이 예제에서는 SpeechRecognition을 사용하여 음성 데이터를 텍스트로 변환합니다.

    `import speech_recognition as sr
    
    recognizer = sr.Recognizer()
    
    def transcribe_audio(audio_file):
        with sr.AudioFile(audio_file) as source:
            audio = recognizer.record(source)
    
        try:
            text = recognizer.recognize_google(audio)
            return text
        except sr.UnknownValueError:
            print("Could not understand audio")
            return None
        except sr.RequestError as e:
            print("Error during request to Google Speech Recognition service:", e)
            return None
    
    audio_file = "path/to/your/audio.wav"
    transcribed_text = transcribe_audio(audio_file)
    print("Transcribed Text:", transcribed_text)` 

음성 검색 예제:

이 예제에서는 음성 데이터를 텍스트로 변환한 후, 텍스트 검색을 수행하여 원하는 결과를 찾습니다.

    `from whoosh.index import create_in
    from whoosh.fields import Schema, TEXT
    from whoosh.qparser import QueryParser
    import os
    import speech_recognition as sr
    
    recognizer = sr.Recognizer()
    
    # 음성 데이터 불러오기 및 텍스트 변환
    def transcribe_audio(audio_file):
        with sr.AudioFile(audio_file) as source:
            audio = recognizer.record(source)
    
        try:
            text = recognizer.recognize_google(audio)
            return text
        except sr.UnknownValueError:
            print("Could not understand audio")
            return None
        except sr.RequestError as e:
            print("Error during request to Google Speech Recognition service:", e)
            return None
    
    audio_dir = "path/to/your/audio/directory"
    index_dir = "path/to/your/index/directory"
    
    schema = Schema(content=TEXT)
    if not os.path.exists(index_dir):
        os.mkdir(index_dir)
    ix = create_in(index_dir, schema)
    
    writer = ix.writer()
    
    for audio_file in os.listdir(audio_dir):
        audio_path = os.path.join(audio_dir, audio_file)
        text = transcribe_audio(audio_path)
        if text:
            writer.add_document(content=text)
    
    writer.commit()
    
    # 검색 수행
    def search(query_str):
        with ix.searcher() as searcher:
            query = QueryParser("content", ix.schema).parse(query_str)
            results = searcher.search(query)
            for result in results:
                print("Result:", result["content"])
    
    search("your search query")` 
    

위의 코드는 음성 데이터의 텍스트 변환 및 음성 검색을 다루는 예제입니다. 먼저 음성 데이터를 텍스트로 변환한 다음, 변환된 텍스트를 검색 엔진에 색인화하고 검색을 수행합니다. 실제 응용에서는 검색 엔진을 구성하기 위해 더 복잡한 기술과 라이브러리를 활용할 수 있습니다.