Lavorare con audio rumoroso
In questo esercizio, partiremo trascrivendo un campione di parlato pulito in testo e poi vedremo cosa succede quando aggiungiamo del rumore di fondo.
Un campione audio pulito è stato importato come clean_support_call.
Poi faremo lo stesso con il file audio rumoroso salvato come noisy_support_call. Contiene lo stesso parlato di clean_support_call, ma con rumore di fondo aggiuntivo.
Per provare a compensare il rumore di fondo, sfrutteremo la funzione adjust_for_ambient_noise() di Recognizer.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione del linguaggio parlato in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
recognizer = sr.Recognizer()
# Record the audio from the clean support call
with ____ as source:
clean_support_call_audio = ____.record(____)
# Transcribe the speech from the clean support call
text = recognizer.____(____,
language="en-US")
print(text)