百度智能云文档链接 : https://cloud.baidu.com/doc/SPEECH/index.html

1.百度语音合成

概念: 顾名思义,就是将你输入的文字合成语音,例如:

from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = '5a8u0aLf2SxRGRMX3jbZ2VH0'
SECRET_KEY = 'UAaqS13z6DjD9Qbjd065dAh0HjbqPrzV'
#上面这些东西,都在我们的百度语音的应用列表中 client=AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) result=client.synthesis('大噶好,吾系渣渣辉,系兄弟就来砍我','zh',1,{
'spd' :4,
'vol' :5,
'pit' :8,
'per' :4
}) #识别征求返回语音二进制,错误则返回dict
if not isinstance(result,dict):
with open('audio.mp3','wb') as f:
f.write(result)

百度语音生成

参数:

  tex : 合成的文本,使用UTF-8编码,注意文本长度必须小于1024字节               必须有

  culid :用户唯一标识,用来区分用户,填写机器的MAC地址或IMEI码, 长度60以内        不必须有

  spd :  语速 ,取值0-15,默认为5(中语速)                                                    不必须有

  pit :   音调,取值0-15,默认为5(中语调)                          不必须有

  vol : 音量,取值0-15,默认为5(中音量)                         不必须有

  per:发音人选择,0为女声,1位男声,3为情感合成-度逍遥,4为感情合成-度丫丫,默认为0     不必须有

2.百度语音识别

概念: 同上,就是将你的音频文件的内容读出来,相当于电子书

import os

from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'uzx4SWZuimPqbE4LvxYScEhi'
SECRET_KEY = '3HBy8yi11ID9T4yyxkADuGYOGyavxPdG' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) #语音合成,通过语音生成文字
def get_file_content(filePath):
os.system(f'ffmpeg -y -i {filePath} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {filePath}.pcm')
with open(f'{filePath}.pcm', 'rb') as fp:
return fp.read() # 识别本地文件
ret = client.asr(get_file_content('nszm.m4a'), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
#得出音频文件中的内容,打印出来
print(ret.get('result')[0])

3.百度NLP自然语言处理 -- simnet短文本相似度

from aip import AipNlp

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '16027160'
API_KEY = 'uzx4SWZuimPqbE4LvxYScEhi'
SECRET_KEY = '3HBy8yi11ID9T4yyxkADuGYOGyavxPdG' client_nlp = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
text='大噶好,吾系渣渣辉,是兄弟就来砍我'

#这里算出来的是相似度(score)
score=client_nlp.simnet('你叫什么名字呀',text) if score >=0.58:
filename=执行某个函数
os.system(filename)

4.对接图灵机器人 实现智能问答

这里我说一下我的逻辑:

       我先通过语音合成弄了一个音频,然后通过语音识别读取出我音频的内容,最后通过连接图灵机器人,进行智能问答

import os

from aip import AipSpeech, AipNlp

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'uzx4SWZuimPqbE4LvxYScEhi'
SECRET_KEY = '3HBy8yi11ID9T4yyxkADuGYOGyavxPdG' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
client_nlp = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 语音识别,将你输入的文字转化为语音
def AI_voice(file):
result = client.synthesis(file, 'zh', 1, {
'spd': 5,
'vol': 5,
'pit': 5,
'per': 2
})
if not isinstance(result, dict):
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(result) return 'audio.mp3' # 语音合成,通过语音生成文字,在这里只是读出文字,并没有写出来,下面这一步才是将语音中的文字return出来
def get_file_content(file):
os.system(f"ffmpeg -y -i {file} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {file}.pcm")
with open(f'{file}.pcm', 'rb') as fp:
return fp.read() # 返回的是你语音中的消息
def voice_content(file):
result = client.asr(get_file_content(file), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
# print(result.get('result')[0])
return result.get('result')[0] def goto_tl(text, uid):
URL = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"
import requests
data = {
"perception": {
"inputText": {
"text": "你叫什么名字"
}
},
"userInfo": {
"apiKey": "be41cf8596a24aec95b0e86be895cfa9",
"userId": ""
}
} data["perception"]["inputText"]["text"] = text
data["userInfo"]["userId"] = uid
res = requests.post(URL, json=data) print(res.content)
# print(res.text)
# print(res.json())
return res.json().get("results")[0].get("values").get("text") text = voice_content("nszm.m4a")
# 自然语言的处理,比较low版
# 获取相似度
score = client_nlp.simnet('你叫什么名字', text).get('score')
print(score)
if score >= 0.58:
filename = AI_voice('我是你爸爸,我喜欢你妈妈')
os.system(filename) # 将我语音中的内容识别出来,并进行返回,
answer = goto_tl(text, 'XiaoQiang')
name = AI_voice(answer)
os.system(name)

flask 第六章 人工智能 百度语音合成 识别 NLP自然语言处理+simnet短文本相似度 图灵机器人的更多相关文章

  1. 人工智能-调百度AI接口+图灵机器人

    1.登陆百度AI的官网 1.注册:没有账号注册 2.创建应用 3.创建应用 4.查看应用的ID 5.Python代码 from aip import AipSpeech APP_ID = " ...

  2. Ocr答题辅助神器 OcrAnswerer4.x,通过百度OCR识别手机文字,支持屏幕窗口截图和ADB安卓截图,支持四十个直播App,可保存题库

    http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多 ...

  3. 百度OCR识别示例

    文章地址:https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新 ...

  4. Flask 教程 第十六章:全文搜索

    本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XVI: Full-Text Search 这是Flask Mega-Tutorial系列的第十六部分,我将在其中为Microblo ...

  5. Flask&&人工智能AI -- 6 人工智能初识,百度AI,图灵机器人

    一.人工智能初识,百度AI的创建与应用 参考连接:https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9620113.html 1. 百度ai开放平台 2. AipSpee ...

  6. 精通Web Analytics 2.0 (8) 第六章:使用定性数据解答”为什么“的谜团

    精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而, ...

  7. 百度语音合成AI

    注意:不要使用Dw编辑PHP代码,会因为编码问题出错!!<?php require_once 'AipSpeech.php'; // 你的 APPID AK SK const APP_ID = ...

  8. 人工智能-基于百度baidu-ai和图灵机器人实现学说话机器人

    本文引用了2个js文件,这里提供下CDN资源,! <script type="application/javascript" src="https://cdn.bo ...

  9. 基于百度ai,图灵机器人,Flask 实现的网站语音智能问答

    准备以下模块中的函数 from aip import AipSpeech import time import os import requests APP_ID = '15420654' API_K ...

随机推荐

  1. GMap获取可视范围内四个角的坐标

    原理: 先获取控件的四个顶点,逐一将其转换成经纬度坐标. private void GetBonds() { //左上↖ PointLatLng pLeftTop = map1.FromLocalTo ...

  2. PL/SQL变量和类型

    变量 在定义变量时一定要为其指定一个类型,类型可以是PL/SQL类型或SQL语言的类型,一旦变量的类型确定,那么变量中所能存储的值也就确定了,因此尽管变量的值会经常改变,但是值的类型是不可以变化的. ...

  3. nginx 1.14.2 配置文件优化精选

    user nobody; worker_processes ; worker_rlimit_nofile ; events { use epoll; worker_connections ; } ht ...

  4. python经典程序

    输入输出 #判断输入整数是否在[0,100]之间 num = eval(input("请输入一个整数:")) if num > 100 or num < 0: #判断[ ...

  5. P4233 射命丸文的笔记

    思路 题目要求求的是哈密顿回路的期望数量,实际上就是哈密顿回路的总数/有哈密顿回路的竞赛图的数量 n个点的所有竞赛图中哈密顿回路的总数为 \[ (n-1)! 2^{\frac{n(n-1)}{2}-n ...

  6. Python中4位1进制数与float浮点数互相转换

    import struct s = 'F4CEF042' print(s) #<是小端,>是大端,f代表浮点数 print(struct.unpack('<f', bytes.fro ...

  7. docker安装nginx实例

    1.拉取nginx镜像: docker pull nginx 2.查看本地镜像文件: docker images 3.创建挂载目录:  mkdir -p /docker_data/nginx/{con ...

  8. ZJOI2019游记

    Day-2 本蒟蒻有幸能去参加ZJOI2019,然而出发前就做好了爆0的准备. 坐了差不多6,7个小时的车,车上基本就是在颓知乎和打雀,然后就到了酒店. 招宝山酒店--本人住过的第一个四星级酒店,看上 ...

  9. Maven安装环境变量配置教程(带图)

    Maven安装配置环境变量教程 什么是maven:Maven是一个软件项目管理和综合工具.基于项目对象模型(POM)的概念,Maven可以从一个中心资料片管理项目构建,报告和文件. (简单来说就是,安 ...

  10. 补充资料——自己实现极大似然估计(最大似然估计)MLE

    这篇文章给了我一个启发,我们可以自己用已知分布的密度函数进行组合,然后构建一个新的密度函数啦,然后用极大似然估计MLE进行估计. 代码和结果演示 代码: #取出MASS包这中的数据 data(geys ...