Python人工智能之路 之PyAudio 实现录音 自动化交互实现问答
简介
本篇教程主要介绍了如何使用Python中的PyAudio库实现录音功能,并结合自然语言处理技术,构建一个自动化交互系统。该系统可以接收语音输入,并通过语音合成技术输出结果,实现语音问答的功能。
安装PyAudio
首先需要安装PyAudio库,可以通过以下方式进行安装:
pip install pyaudio
如果安装失败,可以尝试通过源码编译进行安装,具体步骤如下:
-
下载 portaudio 源码,解压后进入目录:
./configure && make
sudo make install -
下载 PyAudio 源码,解压后进入目录:
python setup.py install
完成安装后,就可以使用PyAudio库了。
实现录音功能
接下来,我们使用PyAudio实现录音功能。以下为代码示例:
import pyaudio
import wave
# 录音参数
CHUNK = 1024 # 缓存大小
FORMAT = pyaudio.paInt16 # 采样位数
CHANNELS = 1 # 声道数
RATE = 16000 # 采样率
RECORD_SECONDS = 5 # 录音时长
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"
p = pyaudio.PyAudio() # 创建PyAudio对象
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("开始录音,录音时长为{}秒...".format(RECORD_SECONDS))
frames = [] # 定义缓存列表
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK) # 读取音频流
frames.append(data) # 将音频片段加入缓存
print("录音完成!")
stream.stop_stream() # 结束录音
stream.close()
p.terminate()
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') # 将音频片段写入文件
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
以上代码中,我们通过Pyaudio
库实现了录音功能,并将录制的音频片段保存到了指定的WAV文件中。
实现语音问答
接下来,我们使用自然语言处理技术实现语音问答的功能。我们需要使用到百度AI开放平台中的语音识别、语音合成和自然语言处理功能。因此,需要先申请百度AI开放平台的账号,并进行相关配置。
具体步骤如下:
申请账号
在百度AI开放平台上申请账号,并创建账号应用。
配置SDK
下载并安装百度AI开放平台的Python SDK,可以通过以下方式进行安装:
pip install baidu-aip
语音识别
使用百度AI开放平台的语音识别功能,代码示例如下:
from aip import AipSpeech
APP_ID = "Your APP_ID"
API_KEY = "Your API_KEY"
SECRET_KEY = "Your SECRET_KEY"
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def speech_recognition(audio_file):
with open(audio_file, 'rb') as fp:
audio_data = fp.read()
result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
if result['err_no'] == 0:
return result['result'][0]
else:
return ""
以上代码中,speech_recognition
函数实现了使用百度AI开放平台的语音识别功能,并返回识别结果。
自然语言处理
使用百度AI开放平台的自然语言处理功能,代码示例如下:
from aip import AipNlp
APP_ID = "Your APP_ID"
API_KEY = "Your API_KEY"
SECRET_KEY = "Your SECRET_KEY"
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def natural_language_processing(text):
result = client.simnet(text, "智能语音系统")
if result['error_code'] == 0:
return result['score']
else:
return -1
以上代码中,natural_language_processing
函数实现了使用百度AI开放平台的自然语言处理功能,并返回相似度分数。
语音合成
使用百度AI开放平台的语音合成功能,代码示例如下:
from aip import AipSpeech
APP_ID = "Your APP_ID"
API_KEY = "Your API_KEY"
SECRET_KEY = "Your SECRET_KEY"
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def speech_synthesis(text, filename):
result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {
'vol': 5,
'per': 4,
})
if not isinstance(result, dict):
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(result)
以上代码中,speech_synthesis
函数实现了使用百度AI开放平台的语音合成功能,并将结果保存到指定的文件中。
实现完整代码
结合以上所述内容,我们可以得到如下的完整代码实现:
import pyaudio
import wave
from aip import AipSpeech, AipNlp
APP_ID = "Your APP_ID"
API_KEY = "Your API_KEY"
SECRET_KEY = "Your SECRET_KEY"
client_asr = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
client_tts = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
client_nlp = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 录音参数
CHUNK = 1024 # 缓存大小
FORMAT = pyaudio.paInt16 # 采样位数
CHANNELS = 1 # 声道数
RATE = 16000 # 采样率
RECORD_SECONDS = 5 # 录音时长
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"
def speech_recognition(audio_file):
with open(audio_file, 'rb') as fp:
audio_data = fp.read()
result = client_asr.asr(audio_data, 'wav', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
if result['err_no'] == 0:
return result['result'][0]
else:
return ""
def natural_language_processing(text):
result = client_nlp.simnet(text, "智能语音系统")
if result['error_code'] == 0:
return result['score']
else:
return -1
def speech_synthesis(text, filename):
result = client_tts.synthesis(text, 'zh', 1, {
'vol': 5,
'per': 4,
})
if not isinstance(result, dict):
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(result)
def record(filename):
p = pyaudio.PyAudio() # 创建PyAudio对象
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("开始录音,录音时长为{}秒...".format(RECORD_SECONDS))
frames = [] # 定义缓存列表
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK) # 读取音频流
frames.append(data) # 将音频片段加入缓存
print("录音完成!")
stream.stop_stream() # 结束录音
stream.close()
p.terminate()
wf = wave.open(filename, 'wb') # 将音频片段写入文件
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
if __name__ == '__main__':
while True:
record(WAVE_OUTPUT_FILENAME)
text = speech_recognition(WAVE_OUTPUT_FILENAME)
similarity = natural_language_processing(text)
if similarity >= 0.8:
response = "您好,欢迎使用智能语音系统。"
else:
response = "抱歉,我没有听清楚,请重新说一遍。"
speech_synthesis(response, "response.wav")
print(response)
以上代码中,我们结合使用了PyAudio库、百度AI开放平台的语音识别、自然语言处理和语音合成功能,实现了一个自动化语音问答系统。每次录制语音输入后,先通过百度AI开放平台的语音识别功能转化成文本,再通过自然语言处理进行分析,得到相似度分数。如果相似度高于0.8,则执行相应的语音合成功能,输出结果。
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