python 實現對話機器人
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前言
在不遠的將來，實現一定程度上的語音支援將成為日常科技的基本要求，整合了語音識別的python程式提供了其他技術無法比擬的互動性和可訪問性。最重要的是，在python程式中實現語音識別非常簡單。整個程式碼實現下來還不到150...
前言
在不遠的將來，實現一定程度上的語音支援將成為日常科技的基本要求，整合了語音識別的python程式提供了其他技術無法比擬的互動性和可訪問性。最重要的是，在python程式中實現語音識別非常簡單。整個程式碼實現下來還不到150行。
原理簡介
許多現代語音識別系統會在HMM識別之前使用神經網路，通過特徵變換和降維技術來簡化語音訊號，也可以使用語音活動檢測器將音訊訊號減少到可能包含語音的部分。
幸運的是，對於python來講，一些語音識別的服務可通過API線上使用，且其中大部分也提供了Python SDK。
本文做的聊天機器人是基於百度語音識別和圖靈機器人二者之上共同實現的。大致的流程如下圖：
原理流程圖.PNG
這裡需要用的模組庫有 requests、time、datetime、pyaudio、wave、aipspeech 等。
話不多說，上程式碼：
##@氫立方 2018.0911
import requests
import time
import pygame
from datetime import datetime
from aip importAipSpeech
from pyaudio import PyAudio,paInt16
import wave
import os
framerate=8000
NUM_SAMPLES=2000
channels=1
sampwidth=2
TIME=2
def save_wave_file(filename,data):
'''save the date to the wavfile'''
wf=wave.open(filename,'wb')
wf.setnchannels(channels)
wf.setsampwidth(sampwidth)
wf.setframerate(framerate)
wf.writeframes(b"".join(data))
wf.close()
def my_record():
pa=PyAudio()
stream=pa.open(format = paInt16,channels=1,
rate=framerate,input=True,
frames_per_buffer=NUM_SAMPLES)
my_buf=[]
count=0
while count<TIME*6:#控制錄音時間
string_audio_data = stream.read(NUM_SAMPLES)
my_buf.append(string_audio_data)
count+=1
print('.')
save_wave_file('0001.wav',my_buf)
stream.close()
##def play():
##wf=wave.open(r"D:/41125.mp3",'rb')
##p=PyAudio()
##stream=p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),channels=
##wf.getnchannels(),rate=wf.getframerate(),output=True)
##while True:
##data=wf.readframes(chunk)
##if data=="":break
##stream.write(data)
##stream.close()
##p.terminate()
##
這裡大家需要改成自己的ID和KEY
APP_ID = '11****843'
API_KEY = '3Mnv***8**88******GbXa'
SECRET_KEY = '147***8*88****1227684'
aipSpeech = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def getText(url):
text = requests.post(url).json()
return text['text']
##
##key = '6ddc57c5761a4c62a30ea840e5ae163f'
#api = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key=' + key +'&info ='
key = '8b005db5f57556fb96dfd98fbccfab84'
api = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key=' + key + '&info='
##
while True:
##info = input("我說\n")
##chunk=2014
my_record()
print("錄音完成")
def get_file_content(filePath):
with open(filePath,'rb') as fp:
return fp.read()
a = aipSpeech.asr(get_file_content('0001.wav '),'wav',8000,{})
print(a)
b = str(a['result'])
info = b
url = api + info
#print(url)
text_01 = getText(url)
print("機器人回\n",text_01)
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S")
filename_01 = now + ".mp3"
result= aipSpeech.synthesis(text_01,'zh',1,{'vol': 5,'per' : 2})
if not isinstance(result, dict):
with open(filename_01, 'wb') as f:
f.write(result)
print("--------------------------------------")
time.sleep(1)
pygame.mixer.init()
print("語音1")
file= filename_01
track = pygame.mixer.music.load(file)
pygame.mixer.music.play()
time.sleep(15)
pygame.mixer.music.stop()
pygame.quit()
執行結果如下：
小編說的是：今天看了電視劇。機器人回覆的是：看了有沒有開心點
在某種意義上來說，語境還是符合常理的。
結果.png