1. 智能语音接口简介
随着智能硬件和智能音频应用的快速发展，人机交互方式也逐渐向语音交互方向发展。百度智能语音提供了语音合成、语音识别、语音唤醒等智能语音技术，在智能家居、智能音箱、智能客服、智能机器人等产品场景中得到广泛应用。
在本文中，我们将介绍如何使用Python语言接入百度智能语音接口，轻松构建智能音频应用。
2. 智能语音接口对接步骤
2.1 创建应用
首先，我们需要登陆百度AI开放平台，创建一个语音应用。
创建应用后，在应用详情中可以找到应用的API Key和Secret Key，在后续的接口调用中需要用到。
2.2 安装依赖包
在Python中调用百度智能语音接口，需要安装baidu-aip依赖包。
pip install baidu-aip2.3 实现语音识别
在接入智能语音接口前，需要先实现语音的采集和识别。我们可以使用Python中的PyAudio库来完成音频采集的任务。
import pyaudio
import wave
# 录音
def record_audio(filename):
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
rate=RATE, input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
frames = []
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
wf = wave.open(filename, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
上述代码实现了录音功能，并将录音保存到指定的文件中。接下来我们使用百度智能语音接口进行语音识别。
2.4 调用语音接口
百度智能语音API提供了多种语音识别方式，本例中我们将使用语音识别接口进行文字转换。
from aip import AipSpeech
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def recognize_audio(filename):
with open(filename, 'rb') as f:
content = f.read()
result = client.asr(content, 'wav', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
if 'result' in result.keys():
return result['result'][0]
else:
return ''
上述代码中，我们使用了asr接口进行语音识别，并将识别结果返回。
2.5 实现语音合成
与语音识别不同，语音合成需要将文本转换成语音。我们同样可以使用Python调用语音合成接口实现文本到语音的转换。
def text_to_speech(text, filename):
result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {
'vol': 5,
'per': 0,
'spd': 5,
'pit': 5,
})
if not isinstance(result, dict):
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(result)
上述代码实现了将文本转换成语音的功能，并将结果保存到指定的音频文件中。
3. 智能语音接口应用
将语音识别和语音合成结合起来，我们就可以实现一些实用的智能应用了。
3.1 实现语音翻译
我们可以通过调用翻译API接口，对用户说出的英文语句进行翻译。示例代码如下：
def translate_audio(filename):
text = recognize_audio(filename)
if text != '':
result = client.translate(text, 'en', 'zh')
if 'trans_result' in result.keys():
t = result['trans_result'][0]['dst']
text_to_speech(t, 'translate.wav')
return t
return ''
上述代码将文本翻译成英文，并将翻译结果转换成语音返回。
3.2 实现智能客服
我们可以通过调用百度UNIT接口，实现智能客服功能。示例代码如下：
from aip import AipNlp
from aip import AipUnit
class BaiduUnit:
def __init__(self):
self.unit_client = AipUnit(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
self.nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def get_response(self, query):
session_id = 'baidu_unit_session_' + str(int(time.time() * 1000))
req = {
'query': query,
'user_id': 'baidu_unit_user',
'bot_session': session_id,
'version': '2.0',
}
response = self.unit_client.chat(req)
result = response['result']
response_type = result['response_list'][0]['type']
if response_type == 'text':
text = result['response_list'][0]['action_list'][0]['say']
elif response_type == 'custom':
action_list = result['response_list'][0]['action_list']
custom_result = ''
for action in action_list:
custom_type = action['type']
if custom_type == 'guide':
custom_result = action['say']
break
if custom_result == '':
custom_result = '很抱歉，我还不够聪明，请问您可以换个问题吗？'
text = custom_result
else:
text = '很抱歉，我还不够聪明，请问您可以换个问题吗？'
text = self.process_text(text)
return text
def process_text(self, text):
result = self.nlp_client.lexer(text)
seg = []
for item in result['items']:
if item['pos'] not in ['w', 'x']:
seg.append(item['item'])
processed_text = ''.join(seg)
return processed_text
上述代码调用了百度UNIT接口，实现了智能客服的功能。
4. 总结
本文介绍了如何使用Python调用百度智能语音接口，实现语音识别和语音合成等功能，并结合实用应用案例，展示了智能语音技术在智能家居、智能客服等场景中的应用。