人工智能初识(百度ai)

目前的人工智能做了什么?

语音识别:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana
语音合成:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana
图像识别:交通摄像头拍违章,刷脸解锁手机等
视频识别:抖音内容审核,视频社交APP的审核机制
文字识别:从身份证照片提取身份证号码,扫一扫翻译
语义理解:智能问答机器人,也包含小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana

我们身边的人工智能

银行办卡刷脸就行
车辆违章有牌儿就跑不了
违法犯罪路过天眼,等于自投罗网
“小爱同学”,”哎~”,”打开电视”,”好的!”
“欢迎使用10010智能语音系统”,”我还有多少话费”,”您的话费余额为0.01元”
扫一扫翻译看不懂的文字(支持26国语言)

开启人工智能技术的大门 : http://ai.baidu.com/

回到应用列表我们可以看到已创建的应用了

这里面有三个值 AppID , API Key , Secret Key 记住可以从这里面看到 , 在之后的学习中我们会用到

语音合成

安装SDK

首先咱们要 pip install baidu-aip 安装一个百度人工智能开放平台的Python SDK实在是太方便了,这也是为什么我们选择百度人工智能的最大原因

点击左侧的技术文档

点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK

请严格按照文档里描述的参数进行开发。请注意以下几个问题：

合成文本长度必须小于1024字节，如果本文长度较长，可以采用多次请求的方式。切忌文本长度超过限制。
语音合成 rest api不限制调用量，但是初始的QPS为100，如果默认配额不能满足您的业务需求，请从控制台中申请提高配额，我们会在两个工作日内完成审批
必填字段中，严格按照文档描述中内容填写。

#https://ai.baidu.com/docs#/TTS-Online-Python-SDK/top

from aip import AipSpeech

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = ''

API_KEY = 'eHcOcaZfyw3SwvPmiaUuEU1P'

SECRET_KEY = 'GRRkikrCZWqMb6YMeZAkfuUx0Vv2xr3o'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

result = client.synthesis('今天天气怎么样', 'zh', 1, {

    'vol': 5,#音量

    'per': 4#0为女生 1为男生 3位情感合一 4位度YY

})

# 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(result, dict):

    with open('tq.wma', 'wb') as f:

        f.write(result)

语音识别

点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK

建议使用pcm，因为它比较好实现。而另外2种语言格式，有非常高的要求，只有专业级别的设备才能录制。它才能达到百度的要求。

哎,每次到这里,我都默默无语泪两行,声音这个东西格式太多样化了,如果要想让百度的SDK识别咱们的音频文件,就要想办法转变成百度SDK可以识别的格式PCM

目前已知可以实现自动化转换格式并且屡试不爽的工具 : FFmpeg 这个工具的下载地址是 : 链接：https://pan.baidu.com/s/1jonSAa_TG2XuaJEy3iTmHg 密码：w6hk

命令是 :

ffmpeg -y  -i audio.wav  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 audio.pcm

目前系统支持的语音时长上限为60s，请不要超过这个长度，否则会返回错误。

#https://ai.baidu.com/docs#/ASR-Online-Python-SDK/top

#https://ai.baidu.com/docs#/ASR-Tool-convert/top  工具使用

from aip import AipSpeech

import os

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = ''

API_KEY = 'eHcOcaZfyw3SwvPmiaUuEU1P'

SECRET_KEY = 'GRRkikrCZWqMb6YMeZAkfuUx0Vv2xr3o'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取文件

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

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

    'dev_pid': 1537,

})

print(res.get("result")[0])

上图的16000表示采样率

1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高

1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。

所以建议使用1536

from aip import AipSpeech,AipNlp

import os

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = ''

API_KEY = 'eHcOcaZfyw3SwvPmiaUuEU1P'

SECRET_KEY = 'GRRkikrCZWqMb6YMeZAkfuUx0Vv2xr3o'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

client_nlp = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# res=client_nlp.simnet("你叫什么名字","你的名字是什么")

# print(res)#对比相识度 https://ai.baidu.com/docs#/NLP-Python-SDK/top

# 文件转语音合成

def text2audio(text):

    result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {

        'vol': 5,

        '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(result, dict):

        with open('auido.mp3', 'wb') as f:

            f.write(result)

    return 'auido.mp3'

# 读取音频本地文件

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

def audio2text(filepath):

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

        'dev_pid': 1537,

    })

    print(res.get("result")[0])

    return res.get("result")[0]

def goto_tl(text,uid):

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

    import requests

    data = {

        "perception": {

            "inputText": {

                "text": text

            }

        },

        "userInfo": {

            "apiKey": "d9a42945a4f546bd90e023ba1ad10a9e",

            "userId": uid

        }

    }

    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 = audio2text('tq.wma') #识别

# 自然语言处理

# print(client_nlp.simnet("大爷",text).get("score"))

# if client_nlp.simnet("大爷",text).get("score")>=0.5:

#     filename = text2audio("银角大王八,哈哈哈哈")

#     # os.system(f"ffplay{filename}")

#     os.system(filename)

answer = goto_tl(text,"")#图灵解析

filename = text2audio(answer)#语音合成

os.system(filename)

图灵机器人 web录音实现自动交互问答

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/

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

import requests

data = {

    "perception": {

        "inputText": {

            "text": "北京未来七天，天气怎么样"

        }

    },

    "userInfo": {

        "apiKey": "d9a42945a4f546bd90e023ba1ad10a9e",

        "userId": ""

    }

}

res = requests.post("http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2",json=data)

print(res.json())

-----------------FAQ.py

import os

from uuid import uuid4

from aip import AipSpeech,AipNlp

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = ''

API_KEY = 'eHcOcaZfyw3SwvPmiaUuEU1P'

SECRET_KEY = 'GRRkikrCZWqMb6YMeZAkfuUx0Vv2xr3o'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

client_nlp = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def text2audio(text):

    filename = f"{uuid4()}.mp3"

    result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {

        'vol': 5,

        '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(result, dict):

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

            f.write(result)

    return filename

# 识别本地文件

def audio2text(filepath):

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

        'dev_pid': 1536,

    })

    print(res)

    return res.get("result")[0]

#读取文件

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()

def goto_tl(text,uid):

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

    import requests

    data = {

        "perception": {

            "inputText": {

                "text": text

            }

        },

        "userInfo": {

            "apiKey": "d9a42945a4f546bd90e023ba1ad10a9e",

            "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")

------------------app.py

import os

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

from uuid import uuid4

# from flask_cors import CORS

from FAQ import audio2text, client_nlp, text2audio, goto_tl

app = Flask(__name__)

# CORS(app)

@app.route("/")

def webtoy():

    return render_template("index.html")

@app.route("/uploader",methods=["POST","GET"])#上传文件

def uploader():

    filename = f"{uuid4()}.wav"

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

    file.save(filename)

    text = audio2text(filename)

    # 自然语言处理 LowB

    if text:

        answer = goto_tl(text, "qiaoxiaoqiang")

        filename = text2audio(answer)

    return jsonify({"code":0,"msg":"文件上传成功","filename":filename})

@app.route("/getaudio/<filename>")

def getaudio(filename):

    return send_file(filename)

@app.route("/delaudio/<filename>")

def delaudio(filename):

     os.remove(filename)

     return None

if __name__ == '__main__':

    app.run("0.0.0.0",5000,debug=True)

------------------index.html

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>我是玩具</title>

</head>

<body>

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

<p></p>

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

<button onclick="stop_reco()">发送录音</button>

</body>

<script type="text/javascript" src="/static/Recorder.js"></script>

<script type="text/javascript" src="/static/jquery-3.3.1.min.js"></script>

<script type="text/javascript">

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

    var reco = null;

    var audio_context = new AudioContext();//1.音频内容对象  打开麦克风 audio

    navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia || //兼容性

        navigator.webkitGetUserMedia ||

        navigator.mozGetUserMedia ||

        navigator.msGetUserMedia);

                //如果getUserMedia执行成功 执行 create_stream

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

        console.log(err)

    });

    function create_stream(user_media) { // audio 麦克风和扬声器

                                            //瓢                  水

        var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);//2.创建媒体流容器

        reco = new Recorder(stream_input);

    }

    //开启录音

    function start_reco() {

        reco.record();

    }

    function stop_reco() {

        reco.stop();

        reco.exportWAV(function (wav_file) {

            console.log(wav_file); // Blob=wav_file 对象 音频 视频图像都在blob中

            var formdata = new FormData(); // form 表单 {key:value}

            formdata.append("reco",wav_file); // form - input type="file" name="reco"

            formdata.append("username","Alexander.DSB.Li");

            // form input type="text / password 编辑框" name="username" value = "Alexander.DSB.Li"

            $.ajax({

            url: serv + "/uploader",

            type: 'post',

            processData: false,//不校验

            contentType: false,

            data: formdata,

            dataType: 'json',//返回值数据格式

            success: function (data) {

                console.log(data);               //更改属性

                document.getElementById("player").src = serv + "/getaudio/" +data.filename;

            }

            })

            $.ajax({url:"/delaudio"+filename,success:function(result){

        }});

        });//异步

        reco.clear();

    }

</script>

</html>