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Python人工智能之路 之PyAudio 实现录音 自动化交互实现问答

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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：

  1. 下载 portaudio 源码，解压后进入目录：

    ./configure && make
    sudo make install

  2. 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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