随着技术的进步，人与机器的交互方式变得越来越复杂。从大型机械按钮到触摸屏，硬件的变革只是冰山一角。在计算机历史的长河中，文本一直是主要的输入方式。但得益于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的发展，未来将能够使用语音作为与设备交互的媒介。
虚拟助手是这些工具最常见的应用，它们无处不在。谷歌助手、Siri、Alexa等数字助手为与数字世界的个人层面沟通设定了高标准。在现代技术史上，将口头语言转换为文本的能力首次对每个想要尝试它的人免费开放。
在深入探讨Python的语音转文本特性之前，回顾在这一领域取得的进展是有趣的。以下是事件时间线的简化版本：
1952年，贝尔实验室的三位工程师建造了第一个语音识别系统Audrey，它只能识别数字。IBM的首个语音识别系统IBM Shoebox（1962年）能够识别16个单词以及数字，并能进行基本的数学计算和发布结果。
1970年代，国防高级研究计划局（DARPA）支持的语音理解研究导致了Harpy能够识别1011个单词。在1980年代，隐藏马尔可夫模型（HMM）被用于表示需要序列信息的问题，这个模型被用于开发新的语音识别技术。
2001年，谷歌推出了语音搜索工具，允许用户通过说话进行搜索，这是第一个广泛使用的语音应用。2011年，Siri为苹果设备提供了实时便捷的连接方式。2014年和2016年，Alexa和Google Home等语音激活的虚拟助手分别进入主流市场，合计销量超过1.5亿台。
语音转文本转换是一个复杂的话题，远未解决。许多技术限制使得这充其量是一个次优的工具。以下是语音识别技术最常遇到的困难：
1. 不准确的解释：语音识别并不总是准确理解口头语言。语音用户界面（VUI）并不像人类那样擅长理解改变单词和短语之间联系的上下文。因此，机器可能难以理解语句的语义。
2. 时间：有时，语音识别系统需要过多的时间来处理。这可能是因为人类有各种各样的声音模式。通过说得更慢或更准确，可以克服语音识别的这些困难，但这降低了工具的便利性。
3. 口音：VUI可能难以理解非标准方言。在同一语言中，人们可能会以截然不同的方式说出同一个词。
4. 背景噪音和响度：在理想的世界里，这些不会是问题，但事实并非如此，因此VUI可能难以在嘈杂的环境中工作（公共场所、大型办公室等）。
超出了本文的范围，将展示如何使用Python中的“语音识别”API和“PyAudio”库将语音转换为文本。这通过下载以下Python包来实现：
# 安装语音识别核心包
pip install SpeechRecognition
# 安装音频处理库
pip install Pyaudio
pip install Portaudio
以下是将音频文件转换为文本的步骤：
# 导入语音识别库
import speech_recognition as sr
# 初始化识别器类以进行语音识别，使用谷歌的语音识别技术
r = sr.Recognizer()
# 支持的音频格式包括wav、AIFF、AIFF-C和FLAC。在这个例子中，使用了一个‘wav’文件。
# 从‘被盗’视频中获取的音频剪辑说：“不知道是谁，也不知道想要什么，但如果要赎金，可以告诉没有钱。”
with sr.AudioFile('I-dont-know.wav') as source:
audio_text = r.listen(source)
# recognize_() 方法如果API无法访问会抛出请求错误，因此使用异常处理
try:
# 使用谷歌语音识别
text = r.recognize_google(audio_text)
print('将音频转录成文本...')
print(text)
except:
print('抱歉...请再次运行...')
让更详细地看看这一点。从最基本的层面上讲，语音不过是声波。在声学方面，振幅、峰值、波谷、波峰、波长、周期和频率是这些声波或音频信号的一些特征。
由于这些音频信号是连续的，它们包含无数的数据点。要将这样的音频信号转换为计算机能够处理的数字信号，网络必须采取离散的样本分布，这些样本分布紧密近似于音频信号的连续性。
一旦建立了一个合适的采样频率（8000 Hz是一个合理的起点，因为大多数语音频率都落在这个范围内），可以使用Python包如LibROSA和SciPy来分析音频信号。基于这些输入，然后将数据集分成两部分：一部分用于训练模型，另一部分用于验证模型的结论。
在这个阶段，可以使用Conv1d模型架构，这是一个单维度操作的卷积神经网络。之后，可以构建一个模型，建立其损失函数，并使用神经网络来防止最佳模型将语音转换为文本。可以使用深度学习和NLP（自然语言处理）将陈述转换为文本，以实现更广泛的应用和接受。
由于这主要是一个不属于任何公司的软件创造，因此有更多工具可以操作这一技术突破。因此，即使是资金有限的开发者也能够使用这项技术来创建创新应用。
以下是语音识别正在获得关注的一些领域：
搜索引擎的演变：语音识别将帮助提高搜索准确性，弥合口头和文本通信之间的差距。
对医疗行业的影响：语音识别在医疗领域变得越来越普遍，因为它加快了医疗报告的制作速度。随着VUI提高理解医疗语言的能力，临床医生将通过使用这项技术从行政任务中节省时间。
服务行业：随着自动化的进步，客户可能无法联系到人类来回答查询；在这种情况下，语音识别系统可以填补空白。将在机场、公共交通等地方看到这一功能的快速扩展。
服务提供商：电信公司可能更加依赖语音转文本技术，这可能有助于确定来电者的需求并将他们引导到正确的支持。