Python读取wav音频文件，识别每句对话的文字、获取每句对话对应的时刻

Python可以利用一些音频处理库如`pydub`, `soundfile`, 或者结合`speech_recognition`（用于语音识别）和`wave`模块来完成这个任务。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：
- `pip install pydub wave speech_recognition`

2. **读取wav文件**：
使用`wave`模块可以打开并读取WAV文件的基本信息，如采样率和声道数。

from wave import open as wave_open

audio_file = wave_open('path_to_your_wav_file.wav', 'rb')

3. **音频处理**（如果需要，可以将音频转换成便于分析的格式）：

   from pydub import AudioSegment
   audio_segment = AudioSegment.from_wav(audio_file)

4. **语音识别**（使用`speech_recognition`）：
首先需要设置语言模型（如Google Speech Recognition API），然后进行识别：

   import speech_recognition as sr

   r = sr.Recognizer()
   with audio_segment.audio_file.open("rb") as source:
       audio_data = r.record(source)
       text = r.recognize_google(audio_data, language="zh-CN")

5. **保存时间和文字**：
记录下每个句子的开始时间和识别出的文字。

start_time = audio_file.getparams()[3]  # 获取时间信息，这里假设每句话开始对应音频的某一帧
# 如果有逐句分割功能，可以遍历结果并存储对应的时间戳和文本
time_texts = [(start_time, text) for text in sentences]  # 假设`sentence`是分词后的每一句

注意，实际操作中可能需要进行噪声过滤和语音分割，以便准确地识别单句对话。此外，Google Speech Recognition API需要网络连接，并可能有API限制，如果你需要离线识别或大规模处理，可能需要考虑其他工具或服务，如`pocketsphinx`或专门的语音识别硬件设备。