Python之人工智能:PyAudio 实现录音 自动化交互实现问答

Python 很强大其原因就是因为它庞大的三方库 , 资源是非常的丰富 , 当然也不会缺少关于音频的库

关于音频, PyAudio 这个库, 可以实现开启麦克风录音, 可以播放音频文件等等,此刻我们不去了解其他的功能,只了解一下它如何实现录音的

首先要先 pip 一个 PyAudio

pip install pyaudio

一.PyAudio 实现麦克风录音

然后建立一个py文件,复制如下代码

import pyaudio
import wave

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 2
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "Oldboy.wav"

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

print("开始录音,请说话......")

frames = []

for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("录音结束,请闭嘴!")

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()

尝试一下,在目录中出现了一个 Oldboy.wav 文件 , 听一听,还是很清晰的嘛

接下来,我们将这段录音代码,写在一个函数里面,如果要录音的话就调用

建立一个文件 pyrec.py 并将录音代码和函数写在内

# pyrec.py 文件内容

import pyaudio
import wave

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 2

def rec(file_name):
    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

    print("开始录音,请说话......")

    frames = []

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    print("录音结束,请闭嘴!")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    wf = wave.open(file_name, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

rec 函数就是我们调用的录音函数,并且给他一个文件名,他就会自动将声音写入到文件中了

二.实现音频格式自动转换 并 调用语音识别

录音的问题解决了,赶快和百度语音识别接在一起使用一下:

不管你的录音有多么多么清晰,你发现百度给你返回的永远是:

{'err_msg': 'speech quality error.', 'err_no': 3301, 'sn': '6397933501529645284'} # 音质不清晰

其实不是没听清,而是百度支持的音频格式PCM搞的鬼

所以,我们要将录制的wav音频文件转换为pcm文件

写一个文件 wav2pcm.py 这个文件里面的函数是专门为我们转换wav文件的

使用 os 模块中的 os.system()方法 这个方法是执行系统命令用的, 在windows系统中的命令就是 cmd 里面写的东西,dir , cd 这类的命令

# wav2pcm.py 文件内容
import os

def wav_to_pcm(wav_file):
    # 假设 wav_file = "音频文件.wav"
    # wav_file.split(".") 得到["音频文件","wav"] 拿出第一个结果"音频文件"  与 ".pcm" 拼接 等到结果 "音频文件.pcm"
    pcm_file = "%s.pcm" %(wav_file.split(".")[0])

    # 就是此前我们在cmd窗口中输入命令,这里面就是在让Python帮我们在cmd中执行命令
    os.system("ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s"%(wav_file,pcm_file))

    return pcm_file

这样我们就有了把wav转为pcm的函数了 , 再重新构建一次咱们的代码

这次的返回结果还挺让人满意的嘛

{'corpus_no': '6569869134617218414', 'err_msg': 'success.', 'err_no': 0, 'result': ['你好'], 'sn': '8116162981529666859'}

拿到语音识别的字符串了,接下来用这段字符串 语音合成, 学习咱们说出来的话

三.语音合成 与 FFmpeg 播放mp3 文件

拿到字符串了,直接调用synthesis方法去合成吧

这段代码衔接上一段代码,成功获得了 synth.mp3 音频文件,并且确定了实在学习我们说的话

接下来就是让我们的程序自动将 synth.mp3 音频文件播放了 其实PyAudio 有播放的功能,但是操作有点复杂

所以我们还是选择用简单的方式解决复杂的问题,就是这么简单粗暴,是否还记得FFmpeg 呢?

FFmpeg 这个系统工具中,有一个 ffplay 的工具用来打开并播放音频文件的,使用方法大概是: ffplay 音频文件.mp3

建立一个playmp3.py文件, 写一个 play_mp3 的函数用来播放已经合成的语音

# playmp3.py 文件内容
import os

def play_mp3(file_name):
    os.system("ffplay  %s"%(file_name))

回到主文件,调用playmp3.py文件中的 play_mp3 函数

执行代码,当你看到 : 开始录音,请说话......

请大声的说出: 学IT 找老男孩教育

然后你就会听到,一个娇滴滴声音重复你说的话

四.简单问答

首先我们要把代码重新梳理一下:

把语音合成 语音识别部分的代码独立成函数放到baidu_ai.py文件中

# baidu_ai.py 文件内容
from aip import AipSpeech

# 这里的三个参数,对应在百度语音创建的应用中的三个参数
APP_ID = "xxxxx"
API_KEY = "xxxxxxx"
SECRET_KEY = "xxxxxxxx"

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def audio_to_text(pcm_file):
    # 读取文件 , 终于得到了PCM文件
    with open(pcm_file, 'rb') as fp:
        file_context = fp.read()

    # 识别本地文件
    res = client.asr(file_context, 'pcm', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # 从字典里面获取"result"的value 列表中第1个元素,就是识别出来的字符串"老男孩教育"
    res_str = res.get("result")[0]

    return res_str

def text_to_audio(res_str):
    synth_file = "synth.mp3"
    synth_context = client.synthesis(res_str, "zh", 1, {
        "vol": 5,
        "spd": 4,
        "pit": 9,
        "per": 4
    })

    with open(synth_file, "wb") as f:
        f.write(synth_context)

    return synth_file

然后把我们的主文件进行一下修改

import pyrec  # 录音函数文件
import wav2pcm  # wav转换pcm 函数文件
import baidu_ai  # 语音合成函数,语音识别函数 文件
import playmp3  # 播放mp3 函数 文件

pyrec.rec("1.wav")  # 录音并生成wav文件,使用方式传入文件名

pcm_file = wav2pcm.wav_to_pcm("1.wav")  # 将wav文件 转换成pcm文件 返回 pcm的文件名

res_str = baidu_ai.audio_to_text(pcm_file) # 将转换后的pcm音频文件识别成 文字 res_str

synth_file = baidu_ai.text_to_audio(res_str) # 将res_str 字符串 合成语音 返回文件名 synth_file

playmp3.play_mp3(synth_file) # 播放 synth_file

然后就是大展宏图的时候了,展开你们的想象力:

res_str 是字符串,如果字符串等于"你叫什么名字"的时候,我们就要给他一个回答:我的名字叫老男孩教育

新建一个FAQ.py的文件然后建立一个函数faq:

# FAQ.py 文件内容
def faq(Q):
    if Q == "你叫什么名字": # 问题
        return "我的名字是老男孩教育" # 答案

　　return "我不知道你在说什么" #问题没有答案时返

在主文件中导入这个函数,并将语音识别后的字符串传入函数中

现在来尝试一下:"你叫什么名字","你今年几岁了"

成功了,现在你可以对 FAQ.py 这个文件进行更多的问题匹配了

还是那句话,别玩儿坏了