1. 引言
随着人工智能技术的不断发展，语音识别已经成为一个重要的领域。语音识别技术使得我们能够通过语音与设备进行交互，同时也带来了巨大的商业价值。百度AI提供了丰富的语音识别API，使得开发者可以很方便地构建智能语音识别系统，而本文将介绍如何利用Golang和百度AI接口构建智能语音识别系统。
2. 准备工作
2.1 Golang环境安装
Golang是一门具有高并发和高性能的开发语言，它的开发效率非常高。我们可以通过下面的链接下载Golang，并进行安装。
https://golang.org/dl/
2.2 百度AI平台账号申请
在使用百度AI API之前，我们需要先在百度AI平台上注册一个账号。注册完成后，在控制台中创建一个新的应用，并获得相应的API Key和Secret Key。
百度AI平台注册链接：https://ai.baidu.com/
3. 语音识别系统搭建
3.1 安装依赖库
我们需要使用一个第三方库bdasr来调用百度语音识别API，因此需要先进行安装。
go get github.com/Baidu-AIP/go-lib/baidu/aip
3.2 获取Access Token
在调用百度语音识别API之前，需要先获取Access Token。
import (
"encoding/json"
"fmt"
"net/http"
"io/ioutil"
"bytes"
)
func getAccessToken() (access_token string, err error) {
// API Key和Secret Key在百度AI平台创建应用时获得
apiKey := ""
secretKey := ""
url := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apiKey + "&client_secret=" + secretKey
// 发送请求
resp, err := http.Post(url, "application/json", bytes.NewBuffer([]byte("")))
if err == nil {
defer resp.Body.Close()
// 读取结果
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
var result map[string]interface{}
// 解析结果
err := json.Unmarshal(body, &result)
if err == nil {
access_token = result["access_token"].(string)
} else {
fmt.Printf("json.Unmarshal failed, err:%v\n", err)
}
} else {
fmt.Printf("http.Post failed, err:%v\n", err)
}
return
}
上面的代码中，我们通过http.Post方法向百度API服务器发送请求，并解析响应内容中的access_token。这个access_token在调用其他的API时需要使用。
3.3 请求语音识别API
获取到Access Token之后，我们可以利用该Token向百度语音识别API发送请求，并解析响应内容。
import (
"encoding/base64"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"strings"
)
func speechRecognition(audio string, rate int, token string) (string, error) {
url := "http://vop.baidu.com/server_api"
pcmData, err := ioutil.ReadFile(audio)
if err != nil {
return "", err
}
base64Data := base64.StdEncoding.EncodeToString(pcmData)
params := map[string]interface{}{
"format": "pcm",
"rate": rate,
"channel": 1,
"token": token,
"cuid": "123456GO123456",
"lan": "zh",
"len": len(pcmData),
"speech": base64Data,
"dev_pid": 1537, // 普通话(支持简单的英文识别) 默认1537
"speech_diarization": 1,
}
paramJson, err := json.Marshal(params)
if err != nil {
return "", err
}
client := &http.Client{}
request, err := http.NewRequest("POST", url, strings.NewReader(string(paramJson)))
if err != nil {
return "", err
}
request.Header.Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
request.Header.Set("Accept-Language", "zh-CN,zh;q=0.9")
request.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3")
response, err := client.Do(request)
if err != nil {
return "", err
}
defer response.Body.Close()
responseJson, err := ioutil.ReadAll(response.Body)
if err != nil {
return "", err
}
var responseBody map[string]interface{}
err = json.Unmarshal(responseJson, &responseBody)
if err != nil {
return "", err
}
result := responseBody["result"].([]interface{})
resultString := ""
for _, v := range result {
vString := v.(string)
resultString += vString
}
return resultString, nil
}
上面的代码中，我们先读取音频文件并进行Base64编码，然后将这些参数作为请求体发送到百度语音识别API，并解析响应内容中的识别结果。
4. 结论
通过上述步骤，我们成功构建了一个智能语音识别系统。这个系统非常适合需要利用语音与设备进行交互的情景，如语音助手等。通过百度AI平台提供的API，我们可以快速有效地完成语音识别的工作。