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Arquivos de áudio são diferentes da maioria dos outros tipos de dados. Antes de começar a trabalhar com eles, é preciso fazer algum pré-processamento. Neste capítulo, você vai aprender os primeiros passos para trabalhar com arquivos de fala, convertendo dois arquivos de áudio diferentes em ondas sonoras e comparando-os visualmente.
O reconhecimento de fala ainda está longe de ser perfeito. Mas a biblioteca SpeechRecognition oferece uma forma simples de interagir com muitas APIs de conversão de fala em texto. Nesta seção, você vai aprender a usar a SpeechRecognition para começar a converter com facilidade a linguagem falada nos seus arquivos de áudio em texto.
Nem todos os arquivos de áudio têm o mesmo formato, tamanho ou estrutura. Felizmente, a biblioteca PyDub, criada por James Robert, oferece ferramentas para alterar programaticamente diferentes atributos de arquivos de áudio, como taxa de amostragem, número de canais, formato do arquivo e mais. Neste capítulo, você vai aprender a usar essa biblioteca útil para garantir que todos os seus arquivos de áudio estejam no formato certo para transcrição.
Neste capítulo, você vai reunir tudo o que aprendeu construindo uma prova de conceito de processamento de fala para uma empresa de tecnologia, a Acme Studios. Você vai começar transcrevendo trechos de áudios de chamadas do suporte ao cliente para texto. Em seguida, vai realizar análise de sentimentos com NLTK, reconhecimento de entidades nomeadas com spaCy e classificação de texto com scikit-learn no texto transcrito.
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