I am writing a program that recognizes speech. What it does is it records audio from the microphone and converts it to text using Sphinx. My problem is I want to start recording audio only when something is spoken by the user.
I experimented by reading the audio levels from the microphone and recording only when the level is above a particular value. But it ain't that effective. The program starts recording whenever it detects anything loud. This is the code I used
import audioop
import pyaudio as pa
import wav
class speech():
def __init__(self):
# soundtrack properties
self.format = pa.paInt16
self.rate = 16000
self.channel = 1
self.chunk = 1024
self.threshold = 150
self.file = 'audio.wav'
# intialise microphone stream
self.audio = pa.PyAudio()
self.stream = self.audio.open(format=self.format,
channels=self.channel,
rate=self.rate,
input=True,
frames_per_buffer=self.chunk)
def record(self)
while True:
data = self.stream.read(self.chunk)
rms = audioop.rms(data,2) #get input volume
if rms>self.threshold: #if input volume greater than threshold
break
# array to store frames
frames = []
# record upto silence only
while rms>threshold:
data = self.stream.read(self.chunk)
rms = audioop.rms(data,2)
frames.append(data)
print 'finished recording.... writing file....'
write_frames = wav.open(self.file, 'wb')
write_frames.setnchannels(self.channel)
write_frames.setsampwidth(self.audio.get_sample_size(self.format))
write_frames.setframerate(self.rate)
write_frames.writeframes(''.join(frames))
write_frames.close()
Is there a way I can differentiate between human voice and other noise in Python ? Hope somebody can find me a solution.
I think that your issue is that at the moment you are trying to record without recognition of the speech so it is not discriminating - recognisable speech is anything that gives meaningful results after recognition - so catch 22. You could simplify matters by looking for an opening keyword. You can also filter on voice frequency range as the human ear and the telephone companies both do and you can look at the mark space ratio - I believe that there were some publications a while back on that but look out - it varies from language to language. A quick Google can be very informative. You may also find this article interesting.
I think waht you are looking for is VAD (voice activity detection). VAD can be used for preprocessing speech for ASR. Here is some open-source project for implements of VAD link. May it help you.
This is an example script using a VAD library.
https://github.com/wiseman/py-webrtcvad/blob/master/example.py
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I'm trying to use Python to create a live music visualization. The libraries I'm using are SoundCard (for live audio capture) and Librosa (for short-time Fourier transform).
However I suspect I'm not interpreting the audio data correctly. Looking at the 100Hz-200Hz bin, I get a constant stream of sound even when the song doesn't contain that much bass (or really, any whatsoever). I admit I am a bit in over my head with all the audio processing FFT stuff, since it's not really my expertise and the math beats me most of the time.
This is the function that captures and analyses the audio. lb is set to the speakers and works properly. Fs is set to 48000 and I record 1000 frames in the attempt of keeping 48FPS. fftwindowsize is set to 2048*8 because... I'm not sure. I increased the number until Librosa stopped throwing warnings.
def audioanalysis():
with lb.recorder(samplerate=Fs) as mic:
rawdata = mic.record(numframes=1000)
datalen: int = int(rawdata.size/2)
monodata = numpy.empty(datalen)
for x in range(0, datalen):
monodata[x] = max(rawdata[x][0], rawdata[x][1])
data = numpy.abs(librosa.stft(monodata, n_fft=fftwindowsize, hop_length=1024))
return librosa.amplitude_to_db(data, ref=numpy.max)
And the code for making buckets:
frequencies = librosa.core.fft_frequencies(n_fft=fftwindowsize)
freq_index_ratio = len(frequencies)/frequencies[len(frequencies)-1] / 2
[...]
for i in range(0,buckets):
avg = 0
for j in range (i * bucketsize, (i+1)*bucketsize):
avg += amp(spectrogram=spectrogram, freq=j)
amps[i] = avg/bucketsize
def amp(spectrogram, freq) -> float:
return spectrogram[int(freq*freq_index_ratio)]
Over the course of a song, amps[1] (so 100Hz-200Hz) stays in the -50dB to -30dB range, which isn't really useful or representative of the song playing.
Is my FFT analysis wrong? Is there no way to better interpret short samples of sound?
P.S. I know my Python code isn't excellent. This is my first project in Python :)
I am working with audio file using webrtcvad and pydub. The split of any fragment is by silence of the sentence.
Is there any way by which the split can be done at word level boundry condition? (after each spoken word)?
If librosa/ffmpeg/pydub has any feature like this, can split is possible at each vocal? but after split, I need start and end time of the vocal exactly what that vocal part has positioned in the original file.
One simple solution or way to split by ffmpeg is also defined by :
https://gist.github.com/vadimkantorov/00bf4fbe4323360722e3d2220cc2915e
but this is also splitting by silence, and with each padding number or the frame size, the split is different. I am trying split by vocal.
As example, I have done this manually the original file, split words and its time position in json is in a folder provided here under the link:
www.mediafire.com/file/u4ojdjezmw4vocb/attached_problem.tar.gz
Simple audio segmentation problems can be handled by using a Hidden Markov Model, after preprocessing the audio into suitable features. Typical features for speech would be soundlevel, vocal activity / voicedness. To get word-level segmentation (as opposed to sentence), this needs to have rather high time resolution. Unfortunately the pyWebRTCVAD does not have adjustable time smoothening so it might not be suited for the task.
In your audio sample there is a radio host speaking rather quickly in German.
Looking at the soundlevels wrt to the word boundaries you have marked it is clear that between some words the soundlevel doesnt really drop. That rules out a simple soundlevel segmentation model.
All in all, getting good results for general speech signals can be quite hard. But fortunately this is very well researched, and with off-the-shelf solutions being available.
These use typically an acoustic model (how words and phonemes sound), as well as a language model (likely orders of words), learned over many hours of audio.
Word segmentation using Speech Recognition library
All these features are included in a Speech Recognition framework, and many allow to get word-level outputs with timing. Below is some working code for this using Vosk.
Alternatives to Vosk would be PocketSphinx. Or using an online speech recognition service from Google Cloud, Amazon Web Services, Azure Cloud etc.
import sys
import os
import subprocess
import json
import math
# tested with VOSK 0.3.15
import vosk
import librosa
import numpy
import pandas
def extract_words(res):
jres = json.loads(res)
if not 'result' in jres:
return []
words = jres['result']
return words
def transcribe_words(recognizer, bytes):
results = []
chunk_size = 4000
for chunk_no in range(math.ceil(len(bytes)/chunk_size)):
start = chunk_no*chunk_size
end = min(len(bytes), (chunk_no+1)*chunk_size)
data = bytes[start:end]
if recognizer.AcceptWaveform(data):
words = extract_words(recognizer.Result())
results += words
results += extract_words(recognizer.FinalResult())
return results
def main():
vosk.SetLogLevel(-1)
audio_path = sys.argv[1]
out_path = sys.argv[2]
model_path = 'vosk-model-small-de-0.15'
sample_rate = 16000
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
# convert to 16bit signed PCM, as expected by VOSK
int16 = numpy.int16(audio * 32768).tobytes()
# XXX: Model must be downloaded from https://alphacephei.com/vosk/models
# https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-de-0.15.zip
if not os.path.exists(model_path):
raise ValueError(f"Could not find VOSK model at {model_path}")
model = vosk.Model(model_path)
recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, sample_rate)
res = transcribe_words(recognizer, int16)
df = pandas.DataFrame.from_records(res)
df = df.sort_values('start')
df.to_csv(out_path, index=False)
print('Word segments saved to', out_path)
if __name__ == '__main__':
main()
Run the program with the .WAV file and the path to an output file.
python vosk_words.py attached_problem/main.wav out.csv
The script outputs words and their times in the CSV. These timings can then be used to split the audio file. Here is example output:
conf,end,start,word
0.618949,1.11,0.84,also
1.0,1.32,1.116314,eine
1.0,1.59,1.32,woche
0.411941,1.77,1.59,des
Comparing the output (bottom) with the example file you provided (top), it looks pretty good.
It actually picked up a word that your annotations did not include, "und" at 42.25 seconds.
Delimiting words is out of the audio domain and requires a kind of intelligence. Doing it manually is easy because we are intelligent and know exactly what we are looking for, but automatizing the process is hard because, as you already noticed, a silence is not (not only, not always) a word delimiter.
At audio level, we can only approach a solution and this require both analyzing the amplitude of the signal and adding some time mechanisms. As an example, Protools provides a nice tool named Strip Silence that cuts audio regions automatically based on the amplitude of the signal. It always keeps the material at its original position in the timeline and naturally each region knows its own duration. In addition to the threshold in dB, and to prevent creating too much regions, it provides several useful parameters in the time domain : a minimum length for the created regions, a delay before the cut (the delay is computed from the point the amplitude passes below the threshold), an inverted delay before reopening the gate (the delay is computed backward from the point the amplitude passes above the threshold).
This could be a good starting point for you. Implementing such a system probably won't be 100 % successful, but you could obtain a quite good ratio if the settings are well adjusted to the speaker. Even if it's not perfect, it will significantly reduce the need for manual work.
I know there are similar questions about this out there, but I haven't found an answer to this problem yet.
My (albeit unoriginal) goal is to create a Virtual Assistant via Python and eventually be ran on a Raspberry Pi. I started with just most simple way to record/play audio with Python and naturally found pyaudio (as well as a swath of other libraries, speechrecognition/sounddevices/etc.). My problem however is that it seems I am unable to even make a recording.
First I run the following script to see what devices are available:
>>> import pyaudio
>>> audio = pyaudio.PyAudio()
>>> for i in range(audio.get_device_count()):
... print(i, audio.get_device_info_by_index(i).get('name'))
...
0 Built-in Microphone
1 Built-in Output
I then use the device index to identify what I am using to record (0 Built-in Microphone) in the following script, which should record a 3 second clip and save it to test1.wav:
import pyaudio
import wave
import io
form_1 = pyaudio.paInt16 # 16-bit resolution
chans = 1 # 1 channel
samp_rate = 44100 # 44.1kHz sampling rate
chunk = 4096 # 2^12 samples for buffer
record_secs = 3 # seconds to record
dev_index = 0 # device index found by p.get_device_info_by_index(ii)
wav_output_filename = 'test1.wav' # name of .wav file
audio = pyaudio.PyAudio() # create pyaudio instantiation
# create pyaudio stream
stream = audio.open(format = form_1,rate = samp_rate,channels = chans,
input_device_index = dev_index,input = True,
frames_per_buffer=chunk)
print("recording")
frames = []
# loop through stream and append audio chunks to frame array
for ii in range(0,int((samp_rate/chunk)*record_secs)):
data = stream.read(chunk)
frames.append(data)
print("finished recording")
print(frames)
# stop the stream, close it, and terminate the pyaudio instantiation
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
# save the audio frames as .wav file
wavefile = wave.open(wav_output_filename,'wb')
wavefile.setnchannels(chans)
wavefile.setsampwidth(audio.get_sample_size(form_1))
wavefile.setframerate(samp_rate)
wavefile.writeframes(b''.join(frames))
wavefile.close()
However the output of the print(frames) is a list of byte-strings that resemble:
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Which suggests to me that the python script never actually accesses the microphone and just records nothing for 3 seconds.
Anyone have any suggestions here? Anything would help, been at it for well over 6 hours now.
I am running macOS Mojave 10.14 as an FYI.
EDIT:
I can confirm that it is localized to whatever my setup is on this mac. I was able to transfer the exact same code to a different machine and it worked correctly. Any thoughts on what might be keeping python from having access to the microphone?
I made a program which allows me to speak and converts it to a text. It converts my voice after I stopped talking. What I want to do is to convert my voice to text while I am talking.
https://www.youtube.com/watch?v=96AO6L9qp2U&t=2s&ab_channel=StormHack at min 2:31.
Pay attention to top right corner of Tony's monitor. It converts his voice to text while talking. I want to do the same thing. Can it be done?
This is my whole program:
import speech_recognition as sr
import pyaudio
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Listening...")
audio = r.listen(source)
try:
text = r.recognize_google(audio)
print("You said : {}".format(text))
except:
print("Sorry could not recognize what you said")
solution, tips, hints, or anything would be greatly appreciated, thank you in advance.
In order to do this you will have to do what's called VAD: Voice Audio Detection, a simple way to do this is take a set of samples from the audio and grab their intensity, if they are above a certain threshold then you should begin recording, once the intensity falls below a certain threshold for a given period of time then you conclude the recording and send it off to the service. You can find an example of this here.
More complex systems use better heuristics to decide whether or not the user is speaking, such as the frequency as well as applying things like noise reduction, other systems are also able to perform live speech to text as the user is speaking like DeepSpeech 2.
To do what you want, you need to listen not to a complete sentence, but for just a few words. You then have to process the audio data and to finally print the result. Here is a very basic implementation of it:
import speech_recognition as sr
import threading
import time
from queue import Queue
listen_recognizer = sr.Recognizer()
process_recognizer = sr.Recognizer()
audios_to_process = Queue()
def callback(recognizer, audio_data):
if audio_data:
audios_to_process.put(audio_data)
def listen():
source = sr.Microphone()
stop_listening = listen_recognizer.listen_in_background(source, callback, 3)
return stop_listening
def process_thread_func():
while True:
if audios_to_process.empty():
time.sleep(2)
continue
audio = audios_to_process.get()
if audio:
try:
text = process_recognizer.recognize_google(audio)
except:
pass
else:
print(text)
stop_listening = listen()
process_thread = threading.Thread(target=process_thread_func)
process_thread.start()
input()
stop_listening()
As you can see, I use 2 recognizers, so one will always be listening and the other will process the audio data.
The first one listens to data, then adds the audio data to a queue and listens again. At the same time, the other recognizer is checking if there is audio data to process into some text to then print it.
I'm using this program to record a sound in python:
Detect & Record Audio in Python
I want to change the program to start recording when sound is detected by the sound card input. Probably should compare the input sound level in chunk, but how do this?
You could try something like this:
based on this question/answer
# this is the threshold that determines whether or not sound is detected
THRESHOLD = 0
#open your audio stream
# wait until the sound data breaks some level threshold
while True:
data = stream.read(chunk)
# check level against threshold, you'll have to write getLevel()
if getLevel(data) > THRESHOLD:
break
# record for however long you want
# close the stream
You'll probably want to play with your chunk size and threshold values until you get the desired behavior.
Edit:
You can use the built-in audioop package to find the root-mean-square (rms) of a sample, which is generally how you would get the level.
import audioop
import pyaudio
chunk = 1024
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
channels=1,
rate=44100,
input=True,
frames_per_buffer=chunk)
data = stream.read(chunk)
rms = audioop.rms(data, 2) #width=2 for format=paInt16
Detecting when there isn't silence is usually done by using the root mean square(RMS) of some chunk of the sound and comparing it with some threshold value that you set (the value will depend on how sensitive your mic is and other things so you'll have to adjust it). Also, depending on how quickly you want the mic to detect sound to be recorded, you might want to lower the chunk size, or compute the RMS for overlapping chunks of data.
how to do it is indicated in the link you give:
print "* recording"
for i in range(0, 44100 / chunk * RECORD_SECONDS):
data = stream.read(chunk)
# check for silence here by comparing the level with 0 (or some threshold) for
# the contents of data.
# then write data or not to a file
You have to set the threshold variable and compare with the average value (the amplitude) or other related parameter in data each time it is read in the loop.
You could have two nested loops, the first one to trigger the recording and the other to continously save sound data chuncks after that.