人工智能-調百度AI接口+圖靈機器人

1.登陸百度AI的官網

1.注冊:沒有賬號注冊
2.創建應用

3.創建應用

4.查看應用的ID

5.Python代碼

from aip import AipSpeech

APP_ID = "appid "
API_KEY="**********"
SECRET_KEY="**************"

client = AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)

6.語音識別

# 語音識別
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()

## 調用語音識別
ret = client.asr(speech_sb('123'), 'pcm', 16000, {
    'dev_pid': 1536,
})

7.語音合成

#語音合成
def speech_hc(title,text):
# title是生成文件的標題,text是喲啊合成的文本
    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.自然語言處理加圖靈機器人

# 自然語音的處理
def my_npl(text,id):
#傳入要對比的文本,id主要用於圖靈機器人,
    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) # 調用完語音識別之后,獲取到識別的結果傳入自然語言處理,id=132
# 如果自定義的自然語言處理成功的話,那么就返回自定的結果,否則的話調用圖靈機器人來回答問題
# 最后返回處理的結果,

 9.圖靈機器人

1.注冊圖靈機器人
2.創建機器人

3.Python代碼

# 調用圖靈的機器人
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
　　#返回圖靈機器人自己的答案

 

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