ਪਾਈਥਨ ਦੇ

Daniel Marino

ਬੁੱਧਵਾਰ, 23 ਅਕਤੂਬਰ 2024 4:43:03 ਬਾ.ਦੁ.

ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ AIFC ਮੋਡੀਊਲ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਮੋਡੀਊਲ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨੈਲਿਟੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟੂਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ModuleNotFoundError ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ.

ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ "'aifc' ਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਮੋਡੀਊਲ ਨਹੀਂ", ਜੋ ਕਿ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ aifc ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਸਥਾਪਿਤ ਜਾਂ ਸਿੱਧਾ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਜਾਂ ਪਾਈਥਨ ਖੁਦ, ਸਮੱਸਿਆ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ, ਅੰਤਰੀਵ ਮੁੱਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੁਝ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਗਲਤੀ, ਇਹ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਿਆ ਹੈ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕੋਗੇ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
sr.Recognizer()	ਇਹ ਸਪੀਚ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੀਕੋਗਨੀਜ਼ਰ ਕਲਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
r.listen(source)	ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫ਼ੋਨ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਆਡੀਓ ਸੁਣਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
r.recognize_google(audio)	ਔਡੀਓ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੀ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਲਈ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
sr.UnknownValueError	ਇੱਕ ਅਪਵਾਦ ਉਦੋਂ ਉਠਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
!{sys.executable} -m pip install aifc	ਗੁੰਮ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਪਾਈਪ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਜੇਕਰ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਇੰਸਟਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
pyttsx3.init()	pyttsx3 ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਉਹਨਾਂ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ aifc ਮੋਡੀਊਲ.
patch()	ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜੋ ਕੁਝ ਵਿਧੀਆਂ ਜਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਮਜ਼ਾਕ ਉਡਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਸਲ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੇ ਸੁਣਨ ਦੇ ਢੰਗ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
MagicMock()	ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੌਕ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੇ ਆਡੀਓ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੈਸਟ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
unittest.main()	ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸੋਧਾਂ ਜਾਂ ਬੱਗ ਫਿਕਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।

ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ 'ਨੋ ਮੋਡਿਊਲ ਨਾਮੀ aifc' ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੈ ModuleNotFoundError ਜੋ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਹੱਲ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ sys.executable ਸਕਰਿਪਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਾਈਪ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਮਾਂਡ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰਨਟਾਈਮ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਵੀ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸੰਭਾਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਦੂਜਾ ਹੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ pyttsx3 ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਇੰਜਣ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਮ ਹੋਏ aifc ਮੋਡੀਊਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਭਾਸ਼ਣ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। pyttsx3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਮੋਡੀਊਲ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ pyttsx3 ਔਫਲਾਈਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਸਪੀਚ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ API ਵਾਂਗ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਆਡੀਓ ਦਾ ਗਲਤ ਅਰਥ ਕੱਢਿਆ ਜਾਣਾ ਜਾਂ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ sr.Unknown ValueError ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਇੰਜਣ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸ ਕੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਅੰਤਮ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਹੱਲ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪੈਚ ਅਤੇ ਮੈਜਿਕਮੌਕ, ਟੈਸਟ ਆਡੀਓ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਜਾਂ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ 'ModuleNotFoundError: Aifc ਨਾਮ ਦਾ ਕੋਈ ਮੋਡੀਊਲ ਨਹੀਂ' ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਹੀ ਮੋਡੀਊਲ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

# Solution 1: Check for Missing Dependencies and Handle Imports
import speech_recognition as sr  # Importing speech recognition module
import sys  # Import sys to check for installed modules
try:
    import aifc  # Ensure 'aifc' is present
except ModuleNotFoundError:
    print("aifc module not found. Installing...")
    !{sys.executable} -m pip install aifc
# Rest of the speech recognition code
r = sr.Recognizer()  # Initialize recognizer
with sr.Microphone() as source:
    print("Talk")
    audio_text = r.listen(source)
    print("Time over, thanks")
try:
    print("Text: " + r.recognize_google(audio_text))  # Recognizing speech using Google API
except sr.UnknownValueError:
    print("Sorry, I did not get that")  # Error handling for unrecognized speech

ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਪਹੁੰਚ pyttsx3 ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 'aifc' ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

# Solution 2: Use pyttsx3 for Text-to-Speech
import pyttsx3  # Importing pyttsx3 for text-to-speech
engine = pyttsx3.init()  # Initializing the speech engine
engine.say("Please talk now")  # Prompt the user to speak
engine.runAndWait()
# Since pyttsx3 doesn't rely on aifc, no dependency issues
import sys
try:
    import aifc  # Ensure the module is available
except ModuleNotFoundError:
    print("The aifc module is missing, but this method avoids its need.")

ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਕੋਡ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ

ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

# Unit test using unittest for Speech Recognition
import unittest
from unittest.mock import patch, MagicMock
import speech_recognition as sr
class TestSpeechRecognition(unittest.TestCase):
    @patch('speech_recognition.Recognizer.listen')
    def test_recognize_speech(self, mock_listen):
        mock_listen.return_value = MagicMock()
        recognizer = sr.Recognizer()
        with sr.Microphone() as source:
            audio = recognizer.listen(source)
            result = recognizer.recognize_google(audio)
        self.assertIsNotNone(result)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ਪਾਈਥਨ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੋਡੀਊਲ, ਗੁੰਮ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਘੱਟ-ਜਾਣੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, aifc, ਕੁਝ ਆਡੀਓ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਘੱਟ ਹੀ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ AIFF ਅਤੇ AIFC ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਔਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਏ ModuleNotFoundError. ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਅਧੂਰੀ ਜਾਂ ਨੁਕਸਦਾਰ ਪਾਈਥਨ ਸਥਾਪਨਾ ਜਾਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਮੋਡੀਊਲ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ APIs ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਸਪੀਚ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ API 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਔਫਲਾਈਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਂ ਜੋ ਕਿ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ pyttsx3 ਵਰਗੇ ਵਾਧੂ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ aifc.

ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਮੋਡੀਊਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ pip check ਜਾਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਨਾਲ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾ ਜਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿਵਾਦ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਪਾਈਥਨ ਸਪੀਚ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

ਮੈਨੂੰ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ "ModuleNotFoundError: 'aifc' ਨਾਮ ਦਾ ਕੋਈ ਮੋਡੀਊਲ ਨਹੀਂ?"
ਇਹ ਗਲਤੀ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਾਈਥਨ ਲੱਭ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ aifc ਮੋਡੀਊਲ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ speech_recognition ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ. ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ pip install aifc ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਮੈਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਾਂ?
ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ pip check ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਕੇਜ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ pip install aifc ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ.
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਔਫਲਾਈਨ ਹੱਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ pyttsx3 ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਹਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ aifc.
ਕੀ ਮੈਂ ਔਫਲਾਈਨ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ ਜਿਵੇਂ pyttsx3, ਜੋ ਗੂਗਲ ਸਪੀਚ ਵਰਗੇ ਔਨਲਾਈਨ API 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ speech_recognition ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੈਂ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ sr.UnknownValueError ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਗਲਤੀ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਨਾਲ ਸੁਚਾਰੂ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਮੋਡੀਊਲ.

ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ pyttsx3 ਵਰਗੇ ਔਫਲਾਈਨ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪੀਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪਾਈਥਨ ਮੋਡੀਊਲ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ

'ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬੋਲੀ_ਪਛਾਣ ਮੋਡੀਊਲ, ਜੋ ਗੁੰਮ ਸਮੇਤ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ aifc ਮੁੱਦਾ। 'ਤੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ PyPI - ਸਪੀਚ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ .
ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਾਈਥਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਤ aifc ਮੋਡੀਊਲ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ। ਫੇਰੀ ਪਾਈਥਨ - aifc ਮੋਡੀਊਲ .
ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਈਡ ModuleNotFoundError ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਸਲੀ ਪਾਈਥਨ - ModuleNotFoundError .

ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਸਪੀਚ_ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ 'ModuleNotFoundError: Aifc ਨਾਮ ਦਾ ਕੋਈ ਮੋਡੀਊਲ ਨਹੀਂ' ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ