用python代码实现语音识别，用中文在屏幕上显示出来，并提取关键字

你可以使用Python的SpeechRecognition库来实现语音识别。使用下面的代码可以将语音转换为文本并在屏幕上显示出来：

import speech_recognition as sr

# 创建一个Recognizer对象
r = sr.Recognizer()

# 使用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
    print("请说话：")
    # 调整麦克风的噪音水平
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    # 将录音转换为音频数据
    audio_data = r.listen(source)

    # 将音频数据转换为文本
    try:
        text = r.recognize_google(audio_data, language='zh-CN')
        print("识别的文本是：", text)
    except sr.UnknownValueError:
        print("无法识别语音")
    except sr.RequestError as e:
        print("请求失败：{0}".format(e))

如果要提取关键字，你可以使用Python的jieba库。下面是一个示例代码：

import jieba.analyse

# 设置停用词
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')

# 提取关键字
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)

# 打印关键字
print("提取的关键字是：", keywords)

其中，'stopwords.txt'是一个文本文件，里面包含了一些中文停用词，可以在提取关键字之前对文本进行预处理。提取关键字的方法使用了TF-IDF算法，可以根据关键词在文本中的出现频率和在整个语料库中的出现频率来计算它的重要性。