Python之人工智能（一）

　　是不是看到标题感觉很高大上？其实就是人工智障啦hhh~，本篇文档是典型的标题党，虽然是人工智能，但是没有算法，只是站在巨人的肩膀上而已。

　　好了，步入正题。此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径。目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等。。。这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装,提供应用接口给我们,尤其是百度,完全免费的接口。既然百度这么仗义,咱们就不要浪费掉怎么好的资源,从百度AI入手,开启人工智能之旅。

一、开启人工智能大门

传送门

创建一个百度语音的应用

首先需要登录百度云，接着进入我的控制台，打开百度语音,进入语音应用管理界面,创建一个新的应用 

接着就能看到自己创建的应用啦

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

好了 百度语音的应用已经创建完成了 接下来 我会用Python 代码作为实例进行应用及讲解

安装百度的人工智能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

 

 语音合成

• 安装好后我们先来测试下，语音合成功能。

• 具体参数，不详尽之处请看官方文档：传送门

• 这一步会生成一个名字为audio.m4a的文件

from aip import AipSpeech
import os

APP_ID = '11711274'
API_KEY = 'iL6rNZgPjplCGYQfw86zO2ro'
SECRET_KEY = '0YNfOLiAPUgqCL4XxYVoO2oLV37pmByY'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

result = client.synthesis('你好啊', 'zh', 1, {
    "spd": 4,
    'vol': 8,
    "pit": 6,
    "per": 0,
})

# 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('audio.m4a', 'wb') as f:
        f.write(result)
else:
    print(result)

 

二、语音识别

安装音频转换工具FFmpeg 

• 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。

• 这里我们选择的是FFmpeg ，下载好后配置好环境变量。

• 即可在CMD中使用

ffmpeg -y  -i audio.m4a  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 audio.pcm

 

 

• 接着在文件夹中就可以看到pcm格式的文件了

 

 百度语音识别SDK应用

• 好了准备工作都做好了就开始到正式接触人工智障了

• asr函数需要四个参数,第四个参数可以忽略,自有默认值,参照一下这些参数是做什么的　

• 第一个参数: speech 音频文件流 建立包含语音内容的Buffer对象, 语音文件的格式，pcm 或者 wav 或者 amr。(虽说支持这么多格式,但是只有pcm的支持是最好的)
  
  第二个参数: format 文件的格式,包括pcm（不压缩）、wav、amr (虽说支持这么多格式,但是只有pcm的支持是最好的)
  
  第三个参数: rate 音频文件采样率 如果使用刚刚的FFmpeg的命令转换的,你的pcm文件就是16000
  
  第四个参数: dev_pid 音频文件语言id 默认1537（普通话 输入法模型）

• 

from aip import AipSpeech
import os

APP_ID = '11711274'
API_KEY = 'iL6rNZgPjplCGYQfw86zO2ro'
SECRET_KEY = '0YNfOLiAPUgqCL4XxYVoO2oLV37pmByY'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)


def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 识别本地文件
res = client.asr(get_file_content('audio.pcm'), 'pcm', 16000,{
    'dev_pid': 1536,
})

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

•  接着来看看返回值

成功的dict中 result 就是我们要的识别文本

失败的dict中 err_no 就是我们要的错误编码,错误编码代表什么呢?

如果err_no不是0的话,就参照一下错误码表

到此百度AI语音部分的调用就结束了,是不是感觉很简单。