python 全栈开发，Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

昨日内容回顾

. 百度ai开放平台
. AipSpeech技术，语言合成，语言识别
. Nlp技术，短文本相似度
. 实现一个简单的问答机器人
. 语言识别 ffmpeg (目前所有音乐,视频领域,这个工具应用非常广泛)
    在不要求采样率的情况下，它会根据文件后缀名自动转换
    ffmpeg a.mp3 a.wav

一、图灵机器人

介绍

图灵机器人 是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司，致力于“让机器理解世界”，产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。

官方地址为：

http://www.tuling123.com/

使用

首先得注册一个账号，或者使用第3方登录，都可以。

登录之后，点击创建机器人

机器人名称，可以是自己定义的名字

选择网站->教育学习->其他 输入简介

创建成功之后，点击终端设置，拉到最后。

可以看到api接入，下面有一个apikey，待会会用到

右侧有一个窗口，可以和机器人聊天

可以设置它的个人信息

测试聊天

星座下面的功能都要花钱的

技能扩展，可以全开

使用api

点击api使用文档，1.0的api已经下线了。目前只有2.0

https://www.kancloud.cn/turing/www-tuling123-com/718227

编码方式

UTF-8（调用图灵API的各个环节的编码方式均为UTF-8）

接口地址

http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2

请求方式

HTTP POST

请求参数

请求参数格式为 json
请求示例：

{
    "reqType":0,
    "perception": {
        "inputText": {
            "text": "附近的酒店"
        },
        "inputImage": {
            "url": "imageUrl"
        },
        "selfInfo": {
            "location": {
                "city": "北京",
                "province": "北京",
                "street": "信息路"
            }
        }
    },
    "userInfo": {
        "apiKey": "",
        "userId": ""
    }
}

举例：

新建文件 tuling.py，询问天气

import requests
import json

apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345"

userId = "xiao"  # 名字可以随意,必须是英文
data = {
    # 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
    "reqType": 0,
    # // 输入信息(必要参数)
    "perception": {
        # 文本信息
        "inputText": {
            # 问题
            "text": "北京未来七天，天气怎么样"
        }
    },
    # 用户必要信息
    "userInfo": {
        # 图灵机器人的apikey
        "apiKey": apiKey,
        # 用户唯一标识
        "userId": userId
    }
}

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

res = requests.post(tuling_url,json=data)  # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8"))  # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
res_type = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
print(res_type)

执行输出：

北京:周二 09月11日,多云 南风微风,最低气温19度，最高气温26度

那么输出的文本，可以调用百度api，转换为音频文件，并自动播放！

修改 baidu_ai.py，封装函数text2audio

import os
from aip import AipSpeech
from aip import AipNlp

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    os.system(cmd_str)  # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
    with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

def text2audio(text):  # 文本转换为音频
    ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
    if not isinstance(ret, dict):
        with open('audio.mp3', 'wb') as f:
            f.write(ret)

        os.system("audio.mp3")  # 打开系统默认的音频播放器

修改tuling.py，调用函数text2audio

import requests
import json
import baidu_ai

apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345"

userId = "xiao"  # 名字可以随意,必须是英文
data = {
    # 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
    "reqType": 0,
    # // 输入信息(必要参数)
    "perception": {
        # 文本信息
        "inputText": {
            # 问题
            "text": "北京未来七天，天气怎么样"
        }
    },
    # 用户必要信息
    "userInfo": {
        # 图灵机器人的apikey
        "apiKey": apiKey,
        # 用户唯一标识
        "userId": userId
    }
}

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

res = requests.post(tuling_url,json=data)  # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8"))  # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
# print(res_type)

baidu_ai.text2audio(result)

执行tuling.py，它会自动打开音频播放器，说： 北京:周二 09月11日,多云 南风微风,最低气温19度，最高气温26度

关于图灵机器人的参数说明，这里有一份别人整理好的

图灵机器人2.0
POST: http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2

实现参数:
{
    // 返回值类型 0 文本 1图片 2音频
    "reqType":0,
    // 输入信息(必要参数)
    "perception": {
        // 文本信息 三者非必填,但必有一填
        "inputText": {
        // 文本问题
        "text": "附近的酒店"
        },
        // 图片信息
        "inputImage": {
            // 提交图片地址
            "url": "imageUrl"
        },
        // 音频信息
        "inputMedia": {
            // 提交音频地址
            "url":"mediaUrl"
        }
        // 客户端属性(非必要)
        "selfInfo": {
            // 地理位置信息(非必要)
            "location": {
                // 城市
                "city": "北京",
                // 省份
                "province": "北京",
                // 街道
                "street": "信息路"
            }
        }
    },
    // 用户参数信息(原版的userid)
    "userInfo": {
        // apikey 应用的key
        "apiKey": "",
        // 用户唯一标志
        "userId": ""
    }
}

{
    // 请求意图
    "intent": {
            //  输出功能code
            "code": 10005,
            //  意图名称
            "intentName": "",
            //  意图动作名称
            "actionName": "",
            //  功能相关参数
            "parameters": {
                "nearby_place": "酒店"
            }
    },
    // 输出结果集
    "results": [
        {
            // 返回组 相同的 GroupType 为一组 0为独立
            "groupType": 1,
            // 返回值类型 :  文本(text);连接(url);音频(voice);视频(video);图片(image);图文(news)
            "resultType": "url",
            // 返回值
            "values": {
                "url": "http://m.elong.com/hotel/0101/nlist/#indate=2016-12-10&outdate=2016-12-11&keywords=%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%B7%AF

"
            }
        },
        {
            // 此GroupType与 1 同组
            "groupType": 1,
            "resultType": "text",
            "values": {
                "text": "亲，已帮你找到相关酒店信息"
            }
        }
    ]
}

或者参数官方API文档：

https://www.kancloud.cn/turing/www-tuling123-com/718227

接下来，还是使用前面的 whatyouname.m4a。

当问到 你的名字叫什么时？说出：我叫小青龙

当问到 其他问题时，由 图灵机器人回答

修改 baidu_ai.py

from aip import AipSpeech
import time, os
from baidu_nlp import nlp_client
import tuling

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    os.system(cmd_str)  # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
    with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

def text2audio(text):  # 文本转换为音频
    ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
    if not isinstance(ret, dict):
        with open('audio.mp3', 'wb') as f:
            f.write(ret)

        os.system("audio.mp3")  # 打开系统默认的音频播放器

# 识别本地文件
def audio2text(file_path):
    a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # print(a["result"])
    if a.get("result") :
        return a.get("result")[0]

def my_nlp(q,uid):
    a = "我不知道你在说什么"
    if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
        a = "我叫小青龙"
        return a

    a = tuling.to_tuling(q,uid)
    return a

修改 baidu_nlp.py

from aip import AipNlp

APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

nlp_client = AipNlp(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)

""" 调用短文本相似度 """
res = nlp_client.simnet("你叫什么名字","你的名字叫什么")
print(res)

# 如果相似度达到70%
if res.get("score") > 0.7:
    print("我叫青龙")

修改tuling.py

import requests
import json

apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345"

userId = "xiao"  # 名字可以随意,必须是英文
data = {
    # 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
    "reqType": 0,
    # // 输入信息(必要参数)
    "perception": {
        # 文本信息
        "inputText": {
            # 问题
            "text": "北京今天天气怎么样"
        }
    },
    # 用户必要信息
    "userInfo": {
        # 图灵机器人的apikey
        "apiKey": apiKey,
        # 用户唯一标识
        "userId": userId
    }
}

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

def to_tuling(q,user_id):
    # 修改请求参数中的inputText，也就是问题
    data["perception"]["inputText"]["text"] = q
    # 修改userInfo
    data["userInfo"]["userId"] = user_id

    res = requests.post(tuling_url,json=data)  # 请求url
    # 将返回信息解码
    res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8"))  # type:dict
    # 得到返回信息中的文本信息
    result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
    # print(res_type)

    return result

创建main.py

import baidu_ai

uid = 1234
file_name = "whatyouname.m4a"
q = baidu_ai.audio2text(file_name)
# print(q,'qqqqqqqqqq')
a = baidu_ai.my_nlp(q,uid)
# print(a,'aaaaaaaaa')
baidu_ai.text2audio(a)

执行main.py，执行之后，会打开音频，说： 我叫小青龙

修改 baidu_ai.py，注释掉问题：你的名字叫什么

from aip import AipSpeech
import time, os
from baidu_nlp import nlp_client
import tuling

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    os.system(cmd_str)  # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
    with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

def text2audio(text):  # 文本转换为音频
    ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
    if not isinstance(ret, dict):
        with open('audio.mp3', 'wb') as f:
            f.write(ret)

        os.system("audio.mp3")  # 打开系统默认的音频播放器

# 识别本地文件
def audio2text(file_path):
    a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # print(a["result"])
    if a.get("result") :
        return a.get("result")[0]

def my_nlp(q,uid):
    # a = "我不知道你在说什么"
    # if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
    #     a = "我叫小青龙"
    #     return a

    a = tuling.to_tuling(q,uid)
    return a

再次执行main.py，执行之后，会打开音频，说：叫我图灵机器人就可以了！

这样很麻烦，每次问问题，都要录制一段音频才可以！

接下来介绍使用web录音，实现自动化交互问答

二、web录音实现自动化交互问答

werkzeug

首先，先向大家介绍一下什么是 werkzeug，Werkzeug是一个WSGI工具包，他可以作为一个Web框架的底层库。这里稍微说一下， werkzeug 不是一个web服务器，也不是一个web框架，而是一个工具包，官方的介绍说是一个 WSGI 工具包，它可以作为一个 Web 框架的底层库，因为它封装好了很多 Web 框架的东西，例如 Request，Response 等等。

例如我最常用的 Flask 框架就是一 Werkzeug 为基础开发的，它只能处理HTTP请求

WebSocket

WebSocket 是一种网络通信协议。RFC6455 定义了它的通信标准。

WebSocket 是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。

为什么不用werkzeug

HTTP 协议是一种无状态的、无连接的、单向的应用层协议。HTTP 协议无法实现服务器主动向客户端发起消息！

WebSockets 是长连接(连接长期存在)，Web浏览器和服务器都必须实现 WebSockets 协议来建立和维护连接

这里使用flask作为后端程序，使用websocket来接收前端发送的音频。因为不知道用户啥时候发起录音！

正式开始

新建一个文件夹web_ai

创建文件ai.py，使用websocket监听！

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket

app = Flask(__name__)

@app.route("/index")
def index():
    # 获取请求的WebSocket对象
    user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
    print(user_socket)
    print(request.remote_addr)  # 远程ip地址
    while True:
        # 接收消息
        msg = user_socket.receive()
        print(msg)

@app.route("/")
def home_page():
    return render_template("index.html")

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个WebSocket服务器
    http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
    # 开始监听HTTP请求
    http_serv.serve_forever()

创建目录templates，在此目录下，新建文件index.html，创建 WebSocket 对象

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>

</body>

<script type="application/javascript">
    //创建 WebSocket 对象
    var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index");

</script>
</html>

启动flask，访问首页：

注意：此时页面是空白的，不要惊讶！

查看Pycharm控制台输出：

<geventwebsocket.websocket.WebSocket object at 0x000002EA6A3F39A0>
127.0.0.1

那么网页如何发送音频给后端呢？使用Recorder.js

Recorder

Recorder.js是HTML5录音插件，它可以实现在线录音。

它不支持ie，不支持Safari 其他ok，但是部分版本有点小要求
Chrome47以上以及QQ浏览器需要HTTPS的支持。注意：公网访问时，网页必须是HTTPS方式，否则无法录音！

github下载地址为：

https://github.com/mattdiamond/Recorderjs

关于html5 Audio常用属性和函数事件，请参考链接：

https://blog.csdn.net/bright2017/article/details/80041448

下载之后，解压文件。进入dict目录，将recorder.js复制到桌面上！

打开flask项目web_ai，进入目录static，将recorder.js移动到此目录

项目结构如下：

./
├── ai.py
├── static
│   └── recorder.js
└── templates
    └── index.html

录制声音

修改index.html，导入recorder.js

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
    // 创建WebSocket对象
    var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index");
    var reco = null;  //录音对象
    // 创建AudioContext对象
    // AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
    var audio_context = new AudioContext();
    //要获取音频和视频，需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
    // 这里的|| 表示或者的关系，也就是能支持的浏览器
    navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
        navigator.webkitGetUserMedia ||
        navigator.mozGetUserMedia ||
        navigator.msGetUserMedia);

    // 拿到媒体对象，允许音频对象
    navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
        console.log(err)
    });

    //创建媒体流容器
    function create_stream(user_media) {
        //AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
        // 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
        // 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
        // MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口，是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
        // 是个表现为音频源的AudioNode。
        var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
        // 给Recoder 创建一个空间，麦克风说的话，都可以录入。是一个流
        reco = new Recorder(stream_input);
    }

    function start_reco() {  //开始录音
        reco.record(); //往里面写流
    }

    function stop_reco() {  //停止录音
        reco.stop();  //停止写入流
        get_audio();  //调用自定义方法
        reco.clear(); //清空容器
    }

    // 获取音频
    function get_audio() {
        reco.exportWAV(function (wav_file) {
            // 发送数据给后端
            ws.send(wav_file);
        })
    }

</script>
</html>

重启flask，访问网页，效果如下：

点击允许麦克风

点击开始废话，说一段话，再点击停止！

查看Pycharm控制台输出：

<geventwebsocket.websocket.WebSocket object at 0x000002515BFE3C10>
127.0.0.1
bytearray(b'RIFF$\x00\x04\x00WAVEfmt...\x10')

它返回一个bytearray数据，这些都是流数据，它可以保存为音频文件

修改ai.py，判断类型为bytearray，写入文件

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket

app = Flask(__name__)

@app.route("/index")
def index():
    # 获取请求的WebSocket对象
    user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
    print(user_socket)
    print(request.remote_addr)  # 远程ip地址
    while True:
        # 接收消息
        msg = user_socket.receive()
        if type(msg) == bytearray:
            # 写入文件123.wav
            with open("123.wav", "wb") as f:
                f.write(msg)

@app.route("/")
def home_page():
    return render_template("index.html")

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个WebSocket服务器
    http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
    # 开始监听HTTP请求
    http_serv.serve_forever()

重启flask，重新录制一段声音。就会发现项目目录，多了一个文件123.wav

打开这文件，播放一下，就是刚刚录制的声音！

获取文件名

将上一篇写的baidu_ai.py和tuling.py复制过来。

修改 baidu_ai.py，修改text2audio函数，返回文件名

from aip import AipSpeech
import time, os
# from baidu_nlp import nlp_client
import tuling

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
    cmd_str = "ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
    os.system(cmd_str)  # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
    with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

def text2audio(text):  # 文本转换为音频
    ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
    if not isinstance(ret, dict):
        with open('audio.mp3', 'wb') as f:
            f.write(ret)

        # os.system("audio.mp3")  # 打开系统默认的音频播放器
    return 'audio.mp3'

# 识别本地文件
def audio2text(file_path):
    a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
        'dev_pid': 1536,
    })

    # print(a["result"])
    if a.get("result") :
        return a.get("result")[0]

def my_nlp(q,uid):
    # a = "我不知道你在说什么"
    # if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
    #     a = "我叫小青龙"
    #     return a

    a = tuling.to_tuling(q,uid)
    return a

修改 tuling.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json

apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345"

userId = "xiao"  # 名字可以随意,必须是英文
data = {
    # 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
    "reqType": 0,
    # // 输入信息(必要参数)
    "perception": {
        # 文本信息
        "inputText": {
            # 问题
            "text": "北京今天天气怎么样"
        }
    },
    # 用户必要信息
    "userInfo": {
        # 图灵机器人的apikey
        "apiKey": apiKey,
        # 用户唯一标识
        "userId": userId
    }
}

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

def to_tuling(q,user_id):
    # 修改请求参数中的inputText，也就是问题
    data["perception"]["inputText"]["text"] = q
    # 修改userInfo
    data["userInfo"]["userId"] = user_id

    res = requests.post(tuling_url,json=data)  # 请求url
    # 将返回信息解码
    res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8"))  # type:dict
    # 得到返回信息中的文本信息
    result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
    # print(res_type)

    return result

修改ai.py，导入模块baidu_ai

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket
import baidu_ai

app = Flask(__name__)

@app.route("/index/<uid>")
def index(uid):  # 接收uid
    # 获取请求的WebSocket对象
    user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
    print(user_socket)
    # print(request.remote_addr)  # 远程ip地址
    while True:
        # 接收消息
        msg = user_socket.receive()
        if type(msg) == bytearray:
            # 写入文件123.wav
            with open("123.wav", "wb") as f:
                f.write(msg)

            # 将音频文件转换为文字
            res_q = baidu_ai.audio2text("123.wav")
            # 调用my_nlp函数,内部调用图灵机器人
            res_a = baidu_ai.my_nlp(res_q, uid)
            # 将文字转换为音频文件
            file_name = baidu_ai.text2audio(res_a)
            # 发送文件名给前端
            user_socket.send(file_name)

@app.route("/")
def home_page():
    return render_template("index.html")

@app.route("/get_file/<file_name>")  # 获取音频文件
def get_file(file_name):  # 此方法用于前端调取后端的音频文件,用于自动播放
    return send_file(file_name)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个WebSocket服务器
    http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
    # 开始监听HTTP请求
    http_serv.serve_forever()

修改index.html，定义ws.onmessage，打印文件名

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
    // 创建WebSocket对象,index后面的是userid,是图灵机器人需要的
    var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index/xiao");
    var reco = null;  //录音对象
    // 创建AudioContext对象
    // AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
    var audio_context = new AudioContext();
    //要获取音频和视频，需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
    // 这里的|| 表示或者的关系，也就是能支持的浏览器
    navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
        navigator.webkitGetUserMedia ||
        navigator.mozGetUserMedia ||
        navigator.msGetUserMedia);

    // 拿到媒体对象，允许音频对象
    navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
        console.log(err)
    });

    //创建媒体流容器
    function create_stream(user_media) {
        //AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
        // 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
        // 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
        // MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口，是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
        // 是个表现为音频源的AudioNode。
        var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
        // 给Recoder 创建一个空间，麦克风说的话，都可以录入。是一个流
        reco = new Recorder(stream_input);
    }

    function start_reco() {  //开始录音
        reco.record(); //往里面写流
    }

    function stop_reco() {  //停止录音
        reco.stop();  //停止写入流
        get_audio();  //调用自定义方法
        reco.clear(); //清空容器
    }

    // 获取音频
    function get_audio() {
        reco.exportWAV(function (wav_file) {
            // 发送数据给后端
            ws.send(wav_file);
        })
    }

    // 接收到服务端数据时触发
    ws.onmessage = function (data) {
        console.log(data.data);  //打印文件名
    }

</script>
</html>

重启flask，访问网页，重新录制一段声音

查看Pycharm控制台输出：

      encoder         : Lavc58.19.102 pcm_s16le
size=      35kB time=00:00:01.10 bitrate= 256.0kbits/s speed=42.6x
video:0kB audio:35kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 0.000000%

它正在将文字转换为音频文件，并返回音频的文件名

上面执行完成之后，网页的console，就会返回文件名

这个文件名，就是text2audio函数返回的。

自动播放

那么页面如何自动播放这个audio.mp3文件呢？

只要修改网页id为player的src属性就可以了，路径必须是可以访问的！

修改index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
    // 访问后端的get_file,得到一个文件名
    var get_file = "http://127.0.0.1:5000/get_file/";
    // 创建WebSocket对象,index后面的是userid,是图灵机器人需要的
    var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index/xiao");
    var reco = null;  //录音对象
    // 创建AudioContext对象
    // AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
    var audio_context = new AudioContext();
    //要获取音频和视频，需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
    // 这里的|| 表示或者的关系，也就是能支持的浏览器
    navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
        navigator.webkitGetUserMedia ||
        navigator.mozGetUserMedia ||
        navigator.msGetUserMedia);

    // 拿到媒体对象，允许音频对象
    navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
        console.log(err)
    });

    //创建媒体流容器
    function create_stream(user_media) {
        //AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
        // 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
        // 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
        // MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口，是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
        // 是个表现为音频源的AudioNode。
        var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
        // 给Recoder 创建一个空间，麦克风说的话，都可以录入。是一个流
        reco = new Recorder(stream_input);
    }

    function start_reco() {  //开始录音
        reco.record(); //往里面写流
    }

    function stop_reco() {  //停止录音
        reco.stop();  //停止写入流
        get_audio();  //调用自定义方法
        reco.clear(); //清空容器
    }

    // 获取音频
    function get_audio() {
        reco.exportWAV(function (wav_file) {
            // 发送数据给后端
            ws.send(wav_file);
        })
    }

    // 接收到服务端数据时触发
    ws.onmessage = function (data) {
        // console.log(data.data);
        console.log(get_file + data.data);  //打印文件名
        // 修改id为player的src属性,
        document.getElementById("player").src = get_file + data.data;
    }

</script>
</html>

重启flask，刷新网页。重新录制一段声音，说：你叫什么名字？

效果如下：

网页说：在下江湖人称，图灵机器人

声音很萌，附上图片

这只是针对于网页的，那么手机端如何实现呢？

也是同样的打开网页，或者内嵌API。

手机由于输入一段URL访问，非常麻烦。一般采用二维码

这是我做的图灵聊天机器人，注意：只能微信和手机QQ，因为这些APP能调用麦克风

前端使用 recorder.js+ajax

后端使用 flask，调用百度语言识别API+图灵机器人API