yandex-speechkit 1.3.3

С чего начать

Приведённые ниже примеры показывают, как использовать библиотеку Yandex SpeechKit для распознавания и синтеза аудио.

Чтобы реализовать примеры, установите пакет yandex-speechkit с помощью менеджера пакетов pip.

pip install yandex-speechkit

Аутентификация в сервисе

Аутентификация происходит от имени сервисного аккаунта с помощью IAM-токена или API-ключа. Подробнее об аутентификации в API SpeechKit.

Вы можете использовать один из следующих сниппетов для определения способа аутентификации в сервисе:

Использование аутентификации через API-ключ

from speechkit import configure_credentials, creds

configure_credentials(
    yandex_credentials=creds.YandexCredentials(
        api_key='<api key>'
    )
)

Использование аутентификации через IAM-токен

from speechkit import configure_credentials, creds

configure_credentials(
    yandex_credentials=creds.YandexCredentials(
        iam_token='<iam token>'
    )
)

Использование распознавания речи

Используйте приведённый ниже пример для распознавания аудио в текст. Вы также можете выставить следующие параметры модели:

• model — тег версии модели распознавания, например general (основная версия модели) или general:rc (версия-кандидат для релиза)
• language — язык распознавания
• audio_processing_type — параметр, определяющий способ обработки аудио (в режиме реального времени, после получения всей аудиозаписи и т.п.)

NB. На текущий момент в библиотеке не поддерживана возможность потокового и асинхронного распознавания, но их можно просимулировать с помощью опции audio_processing_type.

from speechkit import model_repository
from speechkit.stt import AudioProcessingType

model = model_repository.recognition_model()

model.model = 'general:rc'
model.language = 'en-US'
model.audio_processing_type = AudioProcessingType.Full

result = model.transcribe_file('path/to/audio')
for c, res in enumerate(result):
    print(f'channel: {c}\n'
          f'raw_text: {res.raw_text}\n'
          f'norm_text: {res.normalized_text}\n')

Также в библиотеке поддержано разделение текста на фразы:

for c, res in enumerate(result):
    print(f'channel: {c}')
    for utterance in res.utterances:
        print(utterance)

Синтез речи

Используйте приведённый ниже пример для синтеза речи. Доступные параметры модели:

• model — тег версии модели синтеза, на текущий момент для полнотекстового синтеза доступна только версия general
• voice — один из доступных голосов
• role — одна из доступных эмоций для указанного голоса
• speed — скорость речи
• norm_type — тип нормализации громкости (LUFS или MAX_PEAK)
• volume — значение громкости, соответствующее указанному типу нормализации громкости
• unsafe_mode — специальный флаг, разрешающий синтез длинных текстов (по умолчанию можно синтезировать текст не длиннее 250 символов)

По умолчанию все аудио синтезируются в формате WAV с частотой дискретизации 22050 Гц. Вы можете изменить это поведение, указав опции audio_encoding и sample_rate (доступно только для аудио в формате PCM).

Более полное описание доступных значений параметров можно найти в официальной документации.

from speechkit import model_repository

model = model_repository.synthesis_model()

model.voice = 'john'

result = model.synthesize('Hello, world!', raw_format=False)  # returns audio as pydub.AudioSegment
result.export('path/to/audio', format='wav')

Синтез речи на основе шаблона

Синтез по шаблонам — это возможность синтезировать речь по заранее заготовленным фразам (шаблонам), в которых изменяются отдельные ключевые части — переменные. Данная технология доступна только пользователям SpeechKit Brand Voice.

В базовом сценарии вам будет необходимо самостоятельно подготовить шаблоны и разметить переменные, но в рамках данного примера мы сделаем это автоматически.

from speechkit import model_repository
from speechkit.stt import AudioProcessingType
from speechkit.tts import AudioEncoding
from speechkit.tts.yandex import AudioTemplate, AudioTemplateVar, TextTemplate, TextTemplateVar

# preparing the template phrase text
var_desc = '{var}'
var_original = 'Садовая'
var_synthesis = 'Спортивная'
text = f'Следующая станция - {var_desc}.'


# using synthesis model to prepare template audio
synthesis_model = model_repository.synthesis_model()
synthesis_model.model = 'general'
synthesis_model.voice = 'alena'

original_audio = synthesis_model.synthesize(text.replace(var_desc, var_original), raw_format=True)


# using recognition model to obtain timings for our variable
recognition_model = model_repository.recognition_model()
recognition_model.model = 'general:rc'
recognition_model.language = 'ru-RU'
recognition_model.audio_processing_type = AudioProcessingType.Full

original_recognition = recognition_model.transcribe(original_audio)[0]
assert original_recognition.raw_text == 'следующая станция садовая'
variable_markup = original_recognition.words[-1]


# forming the request
text_template = TextTemplate(
    text=text,
    variables=[
        TextTemplateVar(
            name=var_desc,
            value=var_synthesis
        )
    ]
)

audio_template = AudioTemplate(
    audio=original_audio,
    audio_format=AudioEncoding.WAV,
    variables=[
        AudioTemplateVar(
            name=var_desc,
            start_ms=variable_markup.start_time_ms,
            length_ms=variable_markup.end_time_ms - variable_markup.start_time_ms
        )
    ]
)

pattern_based_synthesis_model = model_repository.synthesis_model()
pattern_based_synthesis_model.model = 'zsl'  # set this parameter if you use SpeechKit Brand Voice Call Center
pattern_based_synthesis_model.voice = '<voice_id>'  # set this parameter if you do not use SpeechKit Brand Voice Call Center

result = pattern_based_synthesis_model.synthesize_template(text_template, audio_template, raw_format=False)
result.export('path/to/audio', format='wav')