腾讯ai, 长语音识别 python调用代码

简介: 腾讯ai, 长语音识别 python调用代码

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难点在签名

直接贴代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import urllib.parse
import urllib.request
import hashlib
import base64
import uuid
import requests
import urllib
import json
def md5(string):
    md = hashlib.md5()
    md.update(string.encode('utf-8'))
    md5 = md.hexdigest().upper()
    return md5
def urlencode(args):
    tuples = [(k, args[k]) for k in sorted(args.keys()) if args[k]]
    query_str = urllib.parse.urlencode(tuples)
    return query_str
def signify(args, app_key):
    query_str = urlencode(args)
    query_str = query_str + '&app_key=' + app_key
    signiture = md5(query_str)
    return signiture
def http_post(api_url, args):
    resp = requests.post(url=api_url, data=args)
    resp = json.loads(resp.text)
    return resp
def main():
    f = open("C:/Users/raymon/Desktop/语音识别/yy1.wav", 'rb')
    file_content = f.read()
    base64_audio = base64.b64encode(file_content)
    url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/aai/aai_wxasrlong'
    uuidstr = uuid.uuid4().hex
    body = {
        'app_id': 'appid',
        'format': '1',
        'callback_url': 'http://4c2216ef.ngrok.io/callback',
        'speech': base64_audio,
        'time_stamp': str(time.time()),
        'nonce_str': uuidstr,
        'sign': ''
    }
    body['sign'] = signify(body, 'appkey')
    resp = http_post(url, body)
    f.close()
    print(resp)
if __name__ == '__main__':
    main()
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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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