Python调用Mac的语音助手进行声音播放

在Python中，通过AppleScript库可以调用Mac的Siri或者其他语音助手进行音频播放。首先，你需要安装`appscript`库，它允许Python控制其他应用程序。下面是一个简单的示例，演示如何使用AppleScript命令让Siri朗读一条消息：

import appscript

# 创建一个Appscript对象指向Siri
siri = appscript.app("System Events")

# 要播放的音频内容
audio_message = "Hello, this is a test message."

# 使用AppleScript命令通过Siri播放音频
siri.tell_application("Safari")
    activate
    make_new_document
    set the_text of document 1 to audio_message
    play
end tell

# 程序结束后，关闭Safari以防意外操作
siri.tell_applications()
    quit application "Safari"
end tell

这个脚本会让Siri打开一个新的Safari窗口，输入指定的文本，然后播放出来。请注意，这种方法可能会受到系统的权限限制，并不是所有操作都能直接通过Siri完成。

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python 语音播放txt

您可以使用Python中的文本转语音库来实现将文本转换为语音进行播放。一个常用的库是`pyttsx3`，您可以使用以下代码进行安装：

pip install pyttsx3

安装完成后，您可以使用以下代码将文本转换为语音并播放：

import pyttsx3

def text_to_speech(text):
    # 创建一个引擎对象
    engine = pyttsx3.init()
    
    # 设置要转换的文本
    engine.say(text)
    
    # 播放语音
    engine.runAndWait()

# 要转换的文本
text = "这是要转换为语音的文本"

# 调用函数进行文本转语音播放
text_to_speech(text)

请确保您的电脑上已经安装了合适的语音引擎，例如Windows上的Microsoft Speech Platform或Mac上的Speech Synthesis服务。如果您在运行代码时遇到问题，请确保正确安装了相关的语音引擎。

python语音录入转文字代码可以转文字的不要用speech——recognition库

如果不使用 `SpeechRecognition` 库，可以使用Python自带的 `pyaudio` 库录制音频，再使用百度或讯飞等语音识别API进行语音转换。以下是示例代码：

import wave
import urllib.request
import urllib.parse
import json
import base64
import hashlib
import time
import hmac
import random

# 配置百度AI开放平台的API信息
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 获取当前时间戳
def get_cur_time():
    return int(time.time())

# 获取随机数
def get_random():
    return random.randint(0, 100000000)

# 将音频文件转换成Base64编码的字符串
def get_file_content(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

# 计算签名
def get_sign(params):
    sign_str = ''
    for k in sorted(params.keys()):
        sign_str += '{}={}'.format(k, params[k])
    sign_str += SECRET_KEY
    sign = hmac.new(sign_str.encode('utf-8'), digestmod=hashlib.sha256).hexdigest()
    return sign

# 调用百度语音识别API进行语音转换
def baidu_asr(file_path):
    # 配置请求参数
    url = 'http://vop.baidu.com/server_api'
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    audio = get_file_content(file_path)
    params = {
        'dev_pid': '1536',  # 普通话(支持简单的英文识别)
        'format': 'wav',
        'rate': '16000',
        'channel': 1,
        'cuid': 'python_asr',
        'len': len(audio),
        'speech': audio,
        'token': '',
        'mac': '',
        'timestamp': get_cur_time(),
        'nonce': get_random()
    }
    params['sign'] = get_sign(params)
    data = json.dumps(params).encode('utf-8')

    # 发送请求
    req = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers)
    resp = urllib.request.urlopen(req)
    result = json.loads(resp.read().decode('utf-8'))

    # 解析结果
    if result.get('err_no') == 0:
        text = result.get('result')[0]
        print('识别结果：{}'.format(text))
    else:
        print('识别失败：{}'.format(result.get('err_msg')))

# 录制音频并保存为WAV格式文件
def record_audio(file_path, seconds):
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    p = pyaudio.PyAudio()
    frames = []
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)
    print('*' * 10, '开始录音', '*' * 10)
    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * seconds)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)
    print('*' * 10, '结束录音', '*' * 10)
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()
    wf = wave.open(file_path, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

# 测试
if __name__ == '__main__':
    file_path = 'test.wav'
    record_audio(file_path, 5)
    baidu_asr(file_path)

以上代码调用了百度语音识别API进行语音转换，需要先在百度AI开放平台注册账号，并创建语音识别应用。请将代码中的 `your_app_id`、`your_api_key`、`your_secret_key` 替换成自己的应用信息。