基于Flask和百度AI实现与机器人对话
实现对话机器人主要有个步骤 :
一.前端收集语音传入后端
二.后端基于百度AI接口进行语音识别,转换成文字
三.对文字进行自定义验证或通过图灵端口进行处理,生成回复内容
四.将文字通过百度AI接口合成音频传入前端
一.前端收集语音传入后端
先调用浏览器的多媒体对象(代码中的 || 表示针对不同的浏览器),创建一个流媒体容器承载音频内容,这里注意在音频转换成文件后要调用clear方法清空容器,否则会不断叠加,直到溢出内存.
var serv = "http://192.168.11.129:9527";
var reco = null;
var audio_context = new AudioContext();//创建音频内容对象
navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
navigator.webkitGetUserMedia ||
navigator.mozGetUserMedia ||
navigator.msGetUserMedia); //调用浏览器的媒体对象
navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) { //开启扬声器和麦克风
console.log(err)
});
function create_stream(user_media) {
var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media); //创建一个流媒体容器
reco = new Recorder(stream_input);
}
function start_reco() {
reco.record(); //开始录音
}
function stop_reco() {
reco.stop(); //停止录音
reco.exportWAV(function (wav_file) {
console.log(wav_file);
var formdata = new FormData(); // form 表单 {key:value}
formdata.append("reco", wav_file); // form input type="file"
formdata.append("key", "value");
$.ajax({
url: serv + "/upload",
type: 'post',
processData: false,
contentType: false,
data: formdata,
dataType: 'json',
success: function (data) {
console.log(data);
if (data.code == 0) {
document.getElementById("player").src = "http://192.168.11.129:9527/get_file/" + data.filename;
document.getElementById("content").innerText = data.content;
}
}
})
});
reco.clear(); //音频转换成文件以后清空容器
}
二.后端基于百度AI接口进行语音识别,转换成文字
首先登录ai.baidu.com创建自己的接口(网页中有详细的使用说明),注意将录制的文件转换成.pcm格式,网上有多种方法,我这里使用ffmpeg,audio2text函数将转换后的音频转成文字并返回.
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '158***' #调用百度AI语音识别接口
API_KEY = '*********************'
SECRET_KEY = '********0ITAFKv****************' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) def get_file_content(filePath):
os.system(f"ffmpeg -y -i {filePath} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {filePath}.pcm") #将音频转换成.pcm格式
with open(f"{filePath}.pcm", 'rb') as fp:
return fp.read() def audio2text(filePath):
res = client.asr(get_file_content(filePath), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
}) text = res.get("result")[0] return text
三.对文字进行自定义验证或通过图灵端口进行处理,生成回复内容
登录tuling123.com创建自己的机器人并对机器人根据自己的喜好进行设置,将上一步中转换的内容替换到data中,data是机器人可识别的数据格式,最后将取出的内容进行提取,返回有用信息.
import requests
def to_tuling(text): #机器人可识别的数据格式(必须按规定写)
data = {
"perception": {
"inputText": {
"text": "北京"
}
},
"userInfo": {
"apiKey": "0f9368bdbf***********bb1dd79",
"userId": ""
}
}
data["perception"]["inputText"]["text"] = text #将上一步中转换的文字传入机器人可识别的数据格式中
res = requests.post("http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2", json=data) #接入图灵机器人,并把数据data传入
res_json = res.json() #把机器人返回的内容进行json处理
text = res_json.get("results")[0].get("values").get("text") #取出需要的内容 return text
在接入机器人之前可以自定义回复,如果信息与自定义的话相似度很高,就返回自定义的结果,反之才向机器人发送信息.
def my_nlp(text):
if nlp_client.simnet(text, '今天天气真好呀').get('score') > 0.85:
A = '你今天也很精神'
return A
A = to_tuling(text)
return A
四.将文字通过百度AI接口合成音频传入前端
第一段的代码中已经有接收后端信息的代码.
注意! 最好在火狐浏览器中运行.
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