from aip import AipSpeech

 import os

 """ 你的 APPID AK SK """

 APP_ID = ''

 API_KEY = 'jM4b8GIG9gzrzySTRq3szK2E'

 SECRET_KEY = 'iE626cEpjT1iAVwh24XV5h1QFuR8FPD2'

 client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

 # 读取文件

 def get_file_content(filePath):

     #文件格式转换成pcm(前提是需要安装ffmpeg软件并配置环境变量)

     pcm_filePath = filePath.split('.')[0] + '.pcm'

     cmd_str=f'ffmpeg -y  -i {filePath}  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {pcm_filePath}'

     os.system(cmd_str)#调用os.system()在CMD执行命令

     filePath=pcm_filePath

     with open(filePath, 'rb') as fp:

         return fp.read()

 # 识别本地文件

 result=client.asr(get_file_content('1.m4a'), 'pcm', 16000, {

     'dev_pid': 1536,

 })

 text=result.get('result')[0]

 print(result)

 print(text)

 '''

 asr函数需要四个参数,第四个参数可以忽略,自有默认值,参照一下这些参数是做什么的

 第一个参数: speech 音频文件流 建立包含语音内容的Buffer对象, 语音文件的格式，pcm 或者 wav 或者 amr。(虽说支持这么多格式,但是只有pcm的支持是最好的)

 第二个参数: format 文件的格式,包括pcm（不压缩）、wav、amr (虽说支持这么多格式,但是只有pcm的支持是最好的)

 第三个参数: rate 音频文件采样率 如果使用刚刚的FFmpeg的命令转换的,你的pcm文件就是16000

 第四个参数: dev_pid 音频文件语言id 默认1537（普通话 输入法模型）

 '''