当语音助手遇到机器人

本文涉及的产品
个人证照识别,个人证照识别 200次/月
OCR统一识别,每月200次
自定义KV模板,自定义KV模板 500次/账号
简介: 当语音助手遇到机器人

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.tuling123.com/)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:


image.png


使用到的技术有:


  1. 图灵机器人(http://www.tuling123.com/)的 API 接口
  2. 百度 AI开放平台的语音合成接口、OCR文字识别接口
  3. ImageGrab 截图
  4. 文件传输


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。


image.png


我们使用 API V2.0接入,接口的地址是:

http://openapi.tuling123.com/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.tuling123.com/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_token
def 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 把当前电脑做一个简易的服务器。


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


image.png


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。


微信图片_20220213114309.jpg


def fench_ocr_token():
    """
    获取ocr token
    :return: token
    """
    api_key = 'ioE84jDQmGNLG7heN6rovF9Q'
    secret_key = 'qGVyAobVtCGKdD1Ncz60IvGMdf3dP1ct'
    access_token = ""
    url = 'https://aip.baidubce.com/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_token
def ocr(img_path, access_token):
    """
    通用文字识别
    :return: 识别后的文字
    """
    text = ""
    request_url = "https://aip.baidubce.com/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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