app文件

from flask import Flask, request, render_template, jsonify, send_file

from uuid import uuid4

import os

import asr_test

app = Flask(__name__)

app.debug = True

@app.route('/')

def index():

    return render_template('index.html')

@app.route('/uploader', methods=['POST'])

def uploader():

    file = request.files.get('reco')

    file_name = os.path.join('audio', f'{uuid4()}.wav')

    file.save(file_name)

    ret_filename = asr_test.my_ai(file_name)

    print(ret_filename)

    return jsonify({'filename': ret_filename})

@app.route('/get_audio/<filename>')

def get_audio(filename):

    file = os.path.join('audio', filename)

    return send_file(file)

if __name__ == '__main__':

    app.run('0.0.0.0', 5000)

调用百度语音识别与语音合成接口，把传来的语言识别成文字，并调用下面的相似度接口，返回回答的文字，然后利用语音合成返回回答

from aip import AipSpeech

import os

from my_npl import get_score

from uuid import uuid4

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = '******'

API_KEY = '******'

SECRET_KEY = '******'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取文件

def get_file_content(filePath):

    any2pcm_str = f"ffmpeg -y  -i {filePath} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {filePath}.pcm"

    os.system(any2pcm_str)

    with open(f"{filePath}.pcm", 'rb') as fp:

        return fp.read()

# 识别本地文件

def my_ai(file):

    res = client.asr(get_file_content(file), 'pcm', 16000, {

        'dev_pid': 1536,

    })

    print(res.get('result'))

    print(res)

    question = res.get('result')[0]

    req = get_score(question)

    req = client.synthesis(req, 'zh', 1, {

        'vol': 5,

        'pit': 5,

        'spd': 4,

        "per": 4

    })

    # 识别正确返回语音二进制 错误则返回dict 参照下面错误码

    if not isinstance(req, dict):

        ret_filename = f'{uuid4()}.mp3'

        new_filename = os.path.join("audio", ret_filename)

        with open(new_filename, 'wb') as f:

            f.write(req)

        return ret_filename

调用百度ai自然语言中的短文本相似度接口，使相似的问题得到相同的答案

from aip import AipNlp

from mytuling import to_tuling

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = '***'

API_KEY = '***'

SECRET_KEY = '***'

client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_score(Q):

    if client.simnet(Q, '你叫什么名字').get('score') > 0.7:

        return '我是大名鼎鼎的小王吧'

    elif client.simnet(Q, '你今年几岁呀').get('score') > 0.7:

        return '我今年已经1112岁啦'

    else:

        return to_tuling(Q)

调用图灵接口完成未设定问答的

import requests

tuling_url = 'http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2'

data = {"reqType": 0,

        "perception": {

            "inputText": {

                "text": ""

            }

        }

    ,

        "userInfo": {

            "apiKey": "***",

            "userId": "***"

        }

        }

def to_tuling(Q):

    data["perception"]["inputText"]['text'] = Q

    a = requests.post(url=tuling_url, json=data)

    res = a.json()

    print(res)

    return res.get("results")[0].get("values").get("text")

简单前端页面

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Title</title>

</head>

<body>

<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>

<p>

    <button onclick="start_reco()">开始录音</button>

</p>

<p>

    <button onclick="stop_reco()">停止录音</button>

</p>

</body>

<script src="/static/Recorder.js"></script>

<script src="/static/jQuery3.1.1.js"></script>

<script type="text/javascript">

    var serv = "http://127.0.0.1:5000";

    var audio_serv = serv + "/get_audio/";

    var audio_context = new AudioContext();

    navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||

        navigator.webkitGetUserMedia ||

        navigator.mozGetUserMedia ||

        navigator.msGetUserMedia);

    navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {

        console.log(err)

    });

    function create_stream(user_media) {

        var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);

        reco = new Recorder(stream_input);

    }

    function start_reco() {

        reco.record();

    }

    function stop_reco() {

        reco.stop();

        get_audio();

        reco.clear();

    }

    function get_audio() {

        reco.exportWAV(function (wav_file) {

            // wav_file 音频文件 Blob("wav","context")

            console.log(wav_file);

            var formdata = new FormData();

            formdata.append("reco", wav_file);

            $.ajax({

                    url: serv + "/uploader",

                    type: 'post',

                    processData: false,

                    contentType: false,

                    data: formdata,

                    dataType: 'json',

                    success: function (data) {

                        document.getElementById("player").src = audio_serv + data.filename;

                    }

                }

            );

        })

    }

</script>

</html>

前端页面

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