Чтобы выполнить распознавание речи из окружающего шума в Python, вы можете рассмотреть несколько методов. Вот несколько вариантов:

1. Анализ спектрограммы. Преобразуйте аудиосигнал в спектрограмму, которая представляет собой визуальное представление частотного содержания звука с течением времени. Затем используйте методы распознавания речи для анализа спектрограммы и извлечения речевой информации.

2. Методы шумоподавления: применяйте алгоритмы шумоподавления для ослабления или устранения окружающего шума из аудиосигнала. Это может включать такие методы, как спектральное вычитание, фильтрация Винера или адаптивная фильтрация.

3. Модели глубокого обучения. Используйте модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN), для распознавания речи в присутствии окружающего шума. Эти модели можно обучать на больших наборах данных, содержащих как чистую, так и зашумленную речь.

4. Извлечение функций: извлекайте из аудиосигнала надежные функции, менее подверженные шумовым помехам. Популярные функции включают кепстральные коэффициенты частоты мела (MFCC), перцепционное линейное предсказание (PLP) или кепстральные коэффициенты частоты гамматона (GFCC).

5. Формирование луча. Внедрите методы массива микрофонов, такие как формирование луча, для улучшения желаемого речевого сигнала и одновременного подавления окружающего шума от записей с нескольких микрофонов.