Utilisez Python pour vous connecter à l'interface de reconnaissance vocale Baidu afin que votre programme puisse comprendre la parole humaine

Utilisez Python pour vous connecter à l'interface de reconnaissance vocale de Baidu afin que votre programme puisse comprendre la parole humaine

Le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle a rendu nos vies plus pratiques et plus intelligentes, et la technologie de reconnaissance vocale est l'une des technologies importantes. Grâce à la technologie de reconnaissance vocale, nous pouvons convertir la parole humaine en texte, ce qui facilite le traitement et la compréhension des ordinateurs. L'interface de reconnaissance vocale Baidu est un outil important pour réaliser cette fonction.

Cet article explique comment utiliser Python pour se connecter à l'interface de reconnaissance vocale Baidu afin que votre programme puisse comprendre la parole humaine. Nous utiliserons la plateforme ouverte de Baidu et les outils associés pour implémenter cette fonction. Les étapes spécifiques sont les suivantes.

Première étape : demander un compte Baidu Open Platform

Tout d'abord, nous devons enregistrer un compte Baidu Open Platform pour les appels d'interface ultérieurs. Ouvrez le site officiel de Baidu AI Open Platform (https://ai.baidu.com/), cliquez sur le bouton « S'inscrire maintenant » en haut à droite, remplissez les informations d'inscription et terminez l'inscription.

Une fois l'inscription terminée, connectez-vous à la plateforme ouverte Baidu AI et accédez à la page de la console. Sur la page de la console, nous pouvons voir l'option "Voice Technology", cliquez pour accéder à la page de la technologie vocale.

Étape 2 : Créer une application de reconnaissance vocale

Sur la page de technologie vocale, nous pouvons voir l'option "Reconnaissance vocale", cliquez pour accéder à la page de reconnaissance vocale. Une nouvelle application peut être créée sous l'onglet "Console" en haut de la page.

Cliquez sur « Créer une application », remplissez le nom de l'application, la description et d'autres informations pertinentes, puis cliquez sur le bouton « Créer » pour terminer la création de l'application de reconnaissance vocale.

Une fois la création terminée, recherchez l'application nouvellement créée dans la liste des applications et enregistrez les informations "App ID", "API Key" et "Secret Key", qui seront utilisées dans le code suivant.

Étape 3 : Installez les bibliothèques dépendantes nécessaires

Ensuite, nous devons installer certaines bibliothèques Python nécessaires pour pouvoir appeler l'interface de reconnaissance vocale de Baidu. Entrez la commande suivante sur la ligne de commande pour installer les bibliothèques requises :

pip install baidu-aip

Une fois l'installation terminée, nous passons à l'étape suivante.

Étape 4 : Écrire du code Python

Ensuite, nous pouvons écrire du code Python pour appeler l'interface de reconnaissance vocale Baidu. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques et modules pertinents, le code est le suivant :

from aip import AipSpeech
import os

Ensuite, nous devons utiliser "App ID", "API Key" et "Secret Key" précédemment obtenus sur Baidu Open Platform pour l'authentification, le code est le suivant :

APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

Ensuite, nous pouvons écrire une fonction pour appeler l'interface de reconnaissance vocale Baidu, le code est le suivant :

def speech_to_text(filepath):
    with open(filepath, 'rb') as fp:
        audio_data = fp.read()

    result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537})
    if 'result' in result.keys():
        result_text = result['result'][0]
        print(result_text)
        return result_text
    else:
        print('识别失败')
        return None

Dans ce code, nous utilisons le client.asr() fonction pour appeler l'interface d'identification vocale Baidu, où le paramètre audio_data correspond aux données audio, le paramètre 'wav' indique que le format audio est .wav et le Le paramètre 16000 indique que le taux d'échantillonnage audio est de 16 000 Hz, les paramètres {'dev_pid': 1537> peuvent être définis sur différentes valeurs selon les besoins. Pour plus de détails, veuillez vous référer à la documentation de. Interface de reconnaissance vocale Baidu. client.asr()函数来调用百度语音识别接口，其中audio_data参数为音频数据，'wav'参数表示音频格式为.wav，16000参数表示音频采样率为16000Hz，{'dev_pid': 1537}参数可以根据需要设置为不同的值，具体可以参考百度语音识别接口的文档。

第五步：调用百度语音识别接口

最后，我们可以编写一些代码来测试我们之前编写的函数。我们可以先将一段音频文件保存到本地，然后调用speech_to_text()函数来进行语音识别，代码如下：

if __name__ == '__main__':
    filepath = 'test.wav'  # 音频文件的路径
    result_text = speech_to_text(filepath)

在这段代码中，我们将test.wav

Étape 5 : Appelez l'interface de reconnaissance vocale Baidu

Enfin, nous pouvons écrire du code pour tester la fonction que nous avons écrite précédemment. Nous pouvons d'abord enregistrer un fichier audio localement, puis appeler la fonction speech_to_text() pour effectuer une reconnaissance vocale. Le code est le suivant :

rrreee

Dans ce code, nous allons test.wav. comme chemin d'accès au fichier audio, vous pouvez le remplacer par le chemin d'accès à votre propre fichier audio. <p></p>À ce stade, nous avons terminé l'opération d'utilisation de Python pour nous connecter à l'interface de reconnaissance vocale Baidu. Grâce à cet exemple, nous pouvons voir qu'avec l'aide de l'interface de reconnaissance vocale Baidu, nous pouvons facilement convertir des fichiers audio sous forme de texte, afin que le programme puisse comprendre la parole humaine. 🎜🎜Résumé🎜🎜Cet article présente les étapes d'utilisation de Python pour se connecter à l'interface de reconnaissance vocale Baidu et fournit des exemples de code correspondants. En se connectant à l'interface de reconnaissance vocale de Baidu, notre programme peut réaliser la fonction parole-texte, réalisant ainsi une expérience interactive plus intelligente. J'espère que cet article vous sera utile pour utiliser l'interface de reconnaissance vocale Baidu ! 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!