Python 避免使用 Speech_recognition 或 PocketSphinx 库进行文件 IO

Question

在处理具有需要文件路径作为参数的方法的 Python 库时，我经常遇到问题。当我在内存中有一些我想与库函数一起使用的数据时，这是一个问题。在这些情况下，我最终会做的是：

1. 写入包含数据的临时文件。
2. 将临时文件路径传递给库函数。
3. 函数返回后删除文件。

这工作得很好，但是，对于时间敏感的应用程序，涉及到临时文件的写入和读取的文件 IO 是一个交易破坏者。

有没有人可以解决这个问题？我认为这里没有一种适合所有解决方案的解决方案，但我不想做任何假设。但是，让我描述一下我当前的用例，希望有人能够具体帮助我。

我正在使用speech_recognition 库将大量音频文件转换为文本。我有二进制形式的音频文件数据。这是我的代码：

from os import path, remove

from scipy.io.wavfile import write

import speech_recognition as sr

audio_list = ... # get the audio

text_list = []

for item in audio_list:

        temp_name = 'temp.wav'
        # create temporary file, writing it as a wave for speech_recognition to read
        write(temp_name, rate, item)

        audio_file = path.join(path.dirname(path.realpath('__file__')), temp_name) 

        recognizer = sr.Recognizer()

        # this is where I need to have the path to the file
        with sr.AudioFile(audio_file) as source:
            audio = recognizer.record(source)

        text = recognizer.recognize_sphinx(audio)
        text_list.append(text)

        remove(temp_name) 

speech_recognition 库使用PocketSphinx 作为后端。 PocketSphinx 有自己的 Python API，但我也没有运气。

谁能帮我减少这个文件的IO？

Answer 1

sr.AudioFile 构造函数也接受“类文件对象”，SciPy 应该能够写入其中一个。在您的情况下，听起来io.BytesIO 很合适。它是一个围绕内存缓冲区构建的类文件对象。

制作一个，然后像使用任何其他类似文件的对象一样使用它：

import io

...

buffer = io.BytesIO()

...

write(buffer, rate, item)

...

with sr.AudioFile(buffer) as source:
    audio = recognizer.record(source)