Python ruft die Alibaba Cloud-Schnittstelle auf, um die Audioerkennungsfunktion zu implementieren

Python ruft die Alibaba Cloud-Schnittstelle auf, um die Audioerkennungsfunktion zu implementieren

In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz vielen Bereichen zugute gekommen. Unter ihnen ist die Anwendung der Spracherkennungstechnologie zu einem heißen Thema geworden. Alibaba Cloud ist ein führender Cloud-Computing-Hersteller in China und bietet zahlreiche Schnittstellen für künstliche Intelligenz, einschließlich Audioerkennungsfunktionen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python die Alibaba Cloud-Schnittstelle aufrufen und die Audioerkennungsfunktion implementieren.

Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst den entsprechenden API-Schlüssel auf der Alibaba Cloud-Konsole beantragen. Wählen Sie in der Alibaba Cloud-Konsole „Künstliche Intelligenz“ – „Spracherkennung“, erstellen Sie eine neue Anwendung und erhalten Sie die Zugriffsschlüssel-ID und das Zugriffsschlüsselgeheimnis.

Als nächstes müssen wir das Python SDK installieren. Öffnen Sie ein Befehlszeilenterminal und geben Sie den folgenden Befehl ein:

pip install aliyun-python-sdk-core
pip install aliyun-python-sdk-asr

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir mit dem Schreiben von Code beginnen.

Zuerst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken und Module importieren:

import time
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest

Dann erstellen wir ein Alibaba Cloud-Clientobjekt und verwenden den Zugriffsschlüssel, den wir in der Alibaba Cloud-Konsole beantragt haben, zur Authentifizierung:

client = AcsClient('<your_access_key_id>', '<your_access_key_secret>', 'cn-hangzhou')

Als nächstes können wir ein schreiben Funktion zum Hochladen der Audiodatei und Zurückgeben des Dateipfads nach erfolgreichem Hochladen. Hier gehen wir davon aus, dass die Audiodatei auf der lokalen Festplatte gespeichert wurde und ihr Pfad file_path ist:

def upload_audio(file_path):
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_uri_pattern('/pop/2019-02-28/2019-06-30/instances')
    request.set_method('POST')
    request.add_header('Content-type', 'multipart/form-data')

    # 创建上传参数
    body_params = {
        'Type': 'MultipartFormData',
        'file': open(file_path, 'rb')
    }
    request.set_content(body_params)

    # 发送上传请求
    response = client.do_action(request)

    # 解析返回结果，获取上传成功后的文件路径
    file_id = response.decode('utf-8').split('"FileId":"')[1].split('","InstanceId"')[0]

    return file_id

Als nächstes können wir eine Funktion schreiben, um die Audioerkennungsfunktion zu implementieren. Diese Funktion verwendet die Audioerkennungsschnittstelle von Alibaba Cloud, um erfolgreich hochgeladene Audiodateien zu identifizieren. Das Erkennungsergebnis wird als Rückgabewert zurückgegeben:

def recognize_audio(file_id):
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_uri_pattern('/pop/2019-02-28/2019-06-30/instances/%s' % file_id)
    request.set_method('GET')

    # 发送识别请求
    response = client.do_action(request)

    # 解析返回结果，获取识别结果
    result = response.decode('utf-8').split('"Result":"')[1].split('","CreateTime"')[0]

    return result

Abschließend können wir eine Hauptfunktion schreiben, um die Audio-Upload- und Erkennungsfunktion aufzurufen, und das Erkennungsergebnis ausdrucken:

def main():
    # 音频文件路径
    file_path = '<your_audio_file_path>'
    
    # 上传音频文件
    file_id = upload_audio(file_path)
    print('音频文件上传成功，文件ID：%s' % file_id)

    # 等待音频上传完成
    time.sleep(10)

    # 开始音频识别
    result = recognize_audio(file_id)
    print('音频文件识别结果：%s' % result)

if __name__ == '__main__':
    main()

An diesem Punkt haben wir den Python-Aufruf abgeschlossen die Alibaba Cloud-Schnittstelle zur Implementierung der Code-Schreibfunktion für die Audioerkennung.

Mit der Audioerkennungsfunktion von Alibaba Cloud können wir Audiodateien in Text umwandeln, um grundlegende Unterstützung für Anwendungen im Zusammenhang mit der Spracherkennung bereitzustellen. Diese Technologie hat breite Anwendungsaussichten in Sprachassistenten, Sprachübersetzungen, Echtzeit-Untertiteln und anderen Bereichen.

Hinweis: Aufgrund der Beteiligung von Netzwerkanfragen und Datei-Uploads kann die Ausführung des Codes lange dauern. Bitte haben Sie etwas Geduld.

Referenz:

• Offizielles Dokument von Alibaba Cloud: https://help.aliyun.com/document_detail/139598.html

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython ruft die Alibaba Cloud-Schnittstelle auf, um die Audioerkennungsfunktion zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!