Как мне выполнить базовую обработку текста при непрерывном запуске распознавания речи в python

#python #multiprocessing #speech-recognition #speech-to-text #textrank

#python #многопроцессорная обработка #распознавание речи #преобразование речи в текст #textrank

Вопрос:

В настоящее время я использую Microsoft Azure для получения расшифрованного текста из распознавания речи в реальном времени. С этим расшифрованным текстом я помещаю его в TextRank для извлечения ключевых слов из этого речевого потока. Однако, когда я запускаю это, я теряю много распознавания речи при запуске кода TextRank. Есть ли способ непрерывно запускать распознавание речи, передавая расшифрованные результаты следующему процессу, одновременно обрабатывая извлечение ключевого слова TextRank, чтобы я не терял речь и не извлекал ключевые слова?

 def from_mic():
    speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription="", region="")
    speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config)

    # print("Speak into your microphone.")
    result = speech_recognizer.recognize_once_async().get()
    print(result.text)
    return result.text

for i in range(1,10):
    transcript = from_mic()
    summa_keywords = summa_keyword_extractor.keywords(transcript, ratio=1.0)
    print(summa_keywords)
  

Комментарии:

1. Кажется, что для выполнения 2 процедур и параллельной работы необходимы многопоточность или speech_recognizer keyword_extractor многопроцессорность.

Ответ №1:

Вам необходимо настроить два параллельных процесса, но связанных с очередью задач.

Это связано с тем, что у вас есть зависимость извлечения от процесса записи.

Вот попытка одного из способов добиться этого (очевидно, что он не отполирован и может быть улучшен в дальнейшем):

 def recorder_process(recorder_queue, extractor_queue):
  speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription="", region="")
  speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config)

  while True:
    request = recorder_queue.get()
    result = speech_recognizer.recognize_once_async().get()
    extractor_queue.put(result.text)

def extractor_process(extractor_queue, results_queue):
  while True:
    transcript = extractor_queue.get()
    summa_keywords = summa_keyword_extractor.keywords(transcript, ratio=1.0)
    results_queue.put({'transcript': transcript, 'keywords': summa_keywords})

if __name__ == "__main__":
    # Connect to remote host over TCP
    client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    client.connect((HOST,PORT))

    # Set up a Queue to pass data to the update process, and another one
    # for the two children to communicate
    recorder_queue = Queue()
    extractor_queue = Queue()
    results_queue = Queue()

    # Create two child processes, pass a reference to the Queue to each
    recorder = Process(target=recorder_process, args=(recorder_queue, extractor_queue))
    extractor = Process(target=extractor_process, args=(extractor_queue, results_queue))

    recorder.start()
    extractor.start()

    index = 0
    while True:
      recorder_queue.put(index)
      index  = 1
      sleep(1)

    recorder.join()
    extractor.join()
  

Комментарии:

1. Спасибо за ваш комментарий. Есть ли у вас какие-либо предложения на веб-сайте или в книге, чтобы я мог изучить этот метод шаг за шагом?

2. По какой причине вы использовали сокет? в чем причина подключения к удаленному хосту по протоколу TCP?