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来源：Python 技术「ID: pythonall」 当语音助手遇到机器人大家都知道现在智能手机都有语音助手，Mac 有 Siri，Windows 有小冰，那么这些语音助手遇到机器人会发生哪些有趣的对话呢？这里我们请来了图灵机器人（http://www./）和 Siri 语音助手完成一次有趣的对话。 使用的到技术图灵机器人使用的是文字输入而 Siri 使用的是语音输入，需要文字转语音和 Siri 截图识别文字。下图为程序的大致流程： 使用到的技术有：
导入的模块有： from PIL import ImageGrabimport requestsimport base64from urllib.parse import quote_plus图灵机器人 API图灵机器人登录后创建机器人并复制 apiKey。 我们使用 API V2.0接入，接口的地址是：http://openapi./openapi/api/v2，用 POST 方式请求，这里使用文本方式向机器人发送消息。 def tuling(): """ 图灵机器人 :return: """ host = 'http://openapi./openapi/api/v2' data = { "reqType":0, # 输入类型:0-文本(默认)、1-图片、2-音频 "perception": { # 输入信息 "inputText": { # 文本信息 "text": "嗨，Siri！" } }, "userInfo": { # 用户信息 "apiKey": "8d78a28535c947e69c2ddbcc5efeed51", "userId": "1234567" } } response = requests.post(host, json=data) if response: return response.json()['results'][0]['values']['text'] else: return '错误了！'示例结果 [{'groupType': 1, 'resultType': 'text', 'values': {'text': '我的手机没有siri'}}]语音在线合成在百度 AI 开放平台中有一个在线语音合成，这款 API 可以将文本转换成音频，我们这里将图灵机器人返回的结果转成 MP3 格式音频。创建好百度应用之后复制 api_key 和 secret_key 获取 token。 def fetch_token(): """ 获取token :return: token """ access_token = "" api_key = 'Pd4uoyvt1cwD7n2sHtLd5Ov0' secret_key = '8BnaPRcv3tTNa94eaFVfFy1pW2UkmvrO' token_url = 'http://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token' params = {'grant_type': 'client_credentials', 'client_id': api_key, 'client_secret': secret_key} response = requests.post(token_url, post_data) if response: access_token = response.json()['access_token'] return access_tokendef synthesized_speech(text, token): """ 合成语音 """ # 保存的文件路径 mp3_path = "/Users/xx/Desktop/siri/result.mp3" tts_url = 'http://tsn.baidu.com/text2audio' tex = quote_plus(text) # 此处TEXT需要两次urlencode # tok:token，tex：文本，per：发音人，spd：语速（0-15）默认 5，pit：音调（0-15）默认 5， # vol：音量（0-9）默认 5，aue：下载的文件格式, 3 mp3(default)、4 pcm-16k、5 pcm-8k、6 wav， # cuid：用户唯一标识，lan ctp 固定参数 params = {'tok': token, 'tex': tex, 'per': 4, 'spd': 5, 'pit': 5, 'vol': 5, 'aue': 3, 'cuid': "pythonjishu", 'lan': 'zh', 'ctp': 1} response = requests.post(tts_url, params) if response: with open(mp3_path, 'wb') as of: of.write(response.content)文件传输在 Mac 上 Siri 和音频同时操作是行不通的，此时播放音频文件没有声音，我们必须把音频文件传输到第二台电脑上。这时在命令行输入 python3 -m http.server在第二台电脑浏览器上输入 http://IP地址:8000/，并找到音频文件播放。 http://IP地址:8000/http://192.168.1.102:8000/Desktop/siri/result.mp3截图当 Siri 听到声音后会在最后一行返回结果，我们需要将 Siri 界面截图和识别文字。 def grab_img(): """ 截图 :return: """ img_path = "/Users/xx/Desktop/siri/grab.png" # bbbox 的参数为截取屏幕的一部分，距离左边像素，上边像素，右边像素，下边像素 img = ImageGrab.grab(bbox=(2630,80,3330,1290)) img.save(img_path) return img_path文字识别将 Siri 截图后需要识别最后一行文字，这里使用百度 AI 开放平台的 OCR（还是和上面语音合成一样创建应用后复制 api_key 和 secret_key）将这段结果传输给图灵机器人，一段对话就完成了。 def fench_ocr_token(): """ 获取ocr token :return: token """ api_key = 'ioE84jDQmGNLG7heN6rovF9Q' secret_key = 'qGVyAobVtCGKdD1Ncz60IvGMdf3dP1ct' access_token = "" url = 'https://aip./oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+api_key+'&client_secret='+secret_key response = requests.get(url) if response: access_token = response.json()['access_token'] return access_tokendef ocr(img_path, access_token): """ 通用文字识别 :return: 识别后的文字 """ text = "" request_url = "https://aip./rest/2.0/ocr/v1/general_basic" # 二进制方式打开图片文件 f = open(img_path, 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = {"image":img} request_url = request_url + "?access_token=" + access_token headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'} response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers) if response: words_result = response.json()['words_result'] text = words_result[-1]['words'] return text示例结果 最后一行取最后一个words[{'words': '股市'}, {'words': 'Apple公司的股票价格”'}, {'words': '时钟'}, {'words': '“柏林现在几点钟?”'}, {'words': '通讯录'}, {'words': '“秦葳住在哪里?”'}, {'words': '查找'}, {'words': '“我的 iPhone在哪里?'}, {'words': '备忘录'}, {'words': '“记下我午餐花了12块钱”'}, {'words': '网络搜索'}, {'words': '“上网查找北极熊”'}, {'words': '问与答'}, {'words': '公斤等于多少磅?”'}, {'words': '播客'}, {'words': '播放播客”'}, {'words': '密码'}, {'words': '“显示我的密码”'}, {'words': '嗨S'}, {'words': '嗨,Si很高兴见到你。'}]总结这个 Python 程序并不复杂只需要使用多个 API 接口。希望小伙伴们都可以放开思维写各种 Python 小程序练手。 |
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