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5.Python代码
from aip import AipSpeech

APP_ID = "appid "
API_KEY="**********"
SECRET_KEY="**************" client = AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)
6.语音识别
# 语音识别
def speech_sb(file_path_name):
os.system(f'ffmpeg -y -i {file_path_name}.m4a -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {file_path_name}.pcm') with open(f'{file_path_name}.pcm', 'rb') as fp:
return fp.read()
## 调用语音识别
ret = client.asr(speech_sb('123'), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
7.语音合成
#语音合成
def speech_hc(title,text):
# title是生成文件的标题,text是哟啊合成的文本
result = client.synthesis(text)
if not isinstance(result, dict):
with open(f'{title}.mp3', 'wb') as f:
f.write(result)
return
else:
return result

8.自然语言处理加图灵机器人

# 自然语音的处理
def my_npl(text,id):
#传入要对比的文本,id主要用于图灵机器人,
print(nlp_client.simnet(text,"你叫什么名字").get('score'))
if nlp_client.simnet(text,"你叫什么名字").get('score')>=0.7:
ret_name = "我是Sopython,Sopython就是我"
return ret_name
else:
ret_tj = tuling(text,id)
if isinstance(ret, dict):
ret_tj = ret_tj.get("results")[0].get("values").get('text')
print(ret_tj)
return ret_tj #{'corpus_no': '6672231296183866724', 'err_msg': 'success.', 'err_no': 0, 'result': ['叫什么名字'], 'sn': '90391695291553499907'}
ret = my_npl(ret.get('result'),132) # 调用完语音识别之后,获取到识别的结果传入自然语言处理,id=132
# 如果自定义的自然语言处理成功的话,那么就返回自定的结果,否则的话调用图灵机器人来回答问题
# 最后返回处理的结果,

9.图灵机器人

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2.创建机器人

3.Python代码

# 调用图灵的机器人
def tuling(text, id):
data = {
"perception": {
"inputText": {
"text": f"{text}"
}
},
"userInfo": {
"apiKey": "a1f6dbf66978411c9127585f7779cd04",
"userId": f"{id}"
}
} res = requests.post("http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2", json=data)
# print(res.content)
res_json = res.json()
return res_json
  #返回图灵机器人自己的答案

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