使用【python】写【文本相似度分析】的代码语音识别代码提取出现三次以上的文字

在Python中，文本相似度分析通常通过计算两个文本之间的相似度分数来完成，如使用余弦相似度、Jaccard相似系数或TF-IDF算法等。针对提取出现三次以上的特定文字，你可以结合自然语言处理库NLTK或spaCy进行文本预处理，然后统计每个单词的频率。

以下是一个简单的例子，假设我们已经有了两个字符串，并想要找出在这两个字符串中出现超过两次的单词：

from collections import Counter

# 假设我们有两个字符串
text1 = "这是一段示例文本，其中有些词会重复三次"
text2 = "这是另一个示例，包含相同的词"

# 将文本转换为小写并分词
words1 = text1.lower().split()
words2 = text2.lower().split()

# 合并所有单词并计数
all_words = words1 + words2
word_counts = Counter(all_words)

# 提取出现次数超过两次的单词
common_words = {word: count for word, count in word_counts.items() if count > 2}

print("出现三次以上的文字：", common_words)

如果你想应用到语音识别得到的文字，你需要先将音频转成文本，例如可以使用`speech_recognition`库进行语音转文字操作。以下是一个简化的流程：

import speech_recognition as sr

# 录音并转文字
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile('path_to_your_audio_file.wav') as source:
    audio_text = r.listen(source)
try:
    transcribed_text = r.recognize_google(audio_text)
except sr.UnknownValueError:
    print("无法理解音频")
else:
    # ... (同样的处理步骤，提取高频词汇)