Jin フレームワークを使用して自然言語処理と音声認識機能を実装する

人工知能技術の継続的な発展に伴い、自然言語処理と音声認識技術はますます注目され、応用されています。今回は、Gin フレームワークを使用して自然言語処理と音声認識機能を実装する方法を紹介します。

Gin は Go 言語で書かれた Web フレームワークです。使いやすく、効率的で柔軟な機能を提供します。 Gin フレームワークは、ルーティング、ミドルウェア、その他の機能と簡単に連携できます。 Gin フレームワークは、学習が簡単ですぐに始められる機能のため、Web アプリケーションや RESTful API の構築などのシナリオで広く使用されています。以下では、Gin フレームワークを使用して自然言語処理および音声認識機能を構築する方法を見ていきます。

まず、必要な Go 言語と関連ライブラリをインストールする必要があります。以下に示すように、Go 言語と関連する依存関係がインストールされていることを確認してください。

$ go version
$ go get -u github.com/gin-gonic/gin
$ go get -u google.golang.org/api/cloudspeech/v1
$ go get -u cloud.google.com/go/storage
$ go get -u github.com/tidwall/gjson

始める前に、音声をテキストに変換する必要があります。これには、Google Cloud Speech API を使用する必要があります。 Google Cloud Speech API は Google の音声認識テクノロジーに基づいて構築されており、オーディオ ストリームまたはオーディオ ファイルをテキストに変換できます。 Google Cloud Speech API は Google Cloud Platform の一部であるため、Speech API にアクセスするには Google Cloud Platform アカウントを使用する必要があります。

次に、Gin プロジェクトを作成し、ルートを登録する必要があります。このプロジェクトでは、以下に示すように、POST リクエスト ルートとソケット ルートを作成する必要があります。

router.POST("/upload", uploadFile)
router.GET("/ws", func(c *gin.Context) {
    handleWebsocket(c.Writer, c.Request)
})

ここで、uploadFile 関数は POST リクエストを処理し、アップロードされた音声ファイルを処理のために Google Cloud Speech API に送信します。テキスト変換操作。 handleWebsocket 関数は、WebSocket ハンドシェイク操作を処理し、WebSocket 経由で送信されたテキスト データを受信します。

func uploadFile(c *gin.Context) {
    file, err := c.FormFile("audio")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    client, err := speech.NewService(context.Background())
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    ctx := context.Background()
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, time.Minute*5)
    defer cancel()

    f, err := file.Open()
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer f.Close()
    res, err := client.Speech(ctx, speech.Config{
        Encoding:                   encoding,
        SampleRateHertz:            sampleRateHertz,
        LanguageCode:               languageCode,
    }, f)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    var transcript string
    for _, result := range res.Results {
        for _, alt := range result.Alternatives {
            transcript = alt.Transcript
            break
        }
    }
    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"transcript": transcript})
}

uploadFile 関数では、まずアップロードされた音声ファイルを取得し、次に Google Cloud Speech API を使用してそれをテキストに変換します。変換後、テキスト データは JSON 形式でクライアントに返されます。

これで、WebSocket 経由で送信されたテキスト データの処理を開始し、自然言語処理技術を使用して分析できるようになります。この例では、Google Natural Language API を使用してテキスト データを分析します。

まず、Google Natural Language API の認証ファイルを設定する必要があります。 Google Cloud Console に移動し、そこで新しいプロジェクトを作成します。このプロジェクトでは、Google Natural Language API を有効にしてサービス アカウントを作成する必要があります。作成後、サービス アカウントの認証ファイルをダウンロードします。プロジェクト内に新しい証明書フォルダーを作成し、その中に証明書ファイルを配置します。

これで、WebSocket 経由で送信されたテキスト データを処理する関数を定義できます。この関数は、gjson ライブラリを使用してテキストを取得し、分析のために Google Natural Language API を呼び出します。分析が完了したら、関数からテキストに関するさまざまな情報を出力します。最後に、分析結果を JSON 形式でクライアントに送り返します。

func handleWebsocket(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    conn, err := upgrader.Upgrade(w, r, nil)
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }
    defer conn.Close()

    for {
        messageType, p, err := conn.ReadMessage()
        if err != nil {
            log.Println(err)
            return
        }
        if messageType == websocket.TextMessage {
            text := gjson.GetBytes(p, "text").String()
            client, err := language.NewClient(context.Background(), option.WithCredentialsFile("credentials.json"))
            if err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }

            resp, err := client.AnnotateText(context.Background(), &languagepb.AnnotateTextRequest{
                Document: &languagepb.Document{
                    Type:   languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
                    Source: &languagepb.Document_Content{Content: text},
                },
                Features: &languagepb.AnnotateTextRequest_Features{
                    ExtractSyntax:          true,
                    ExtractEntities:        true,
                    ExtractDocumentSentiment:    true,
                    ExtractEntitySentiment: true,
                },
            })
            if err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }
            s, _ := json.MarshalIndent(resp, "", "    ")
            if err = conn.WriteMessage(websocket.TextMessage, []byte(s)); err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }
        }
    }
}

これで、自然言語処理と音声認識機能の実装が完了しました。 Gin フレームワークを使用すると、音声からテキストへの変換とテキスト分析の間で対話できる Web サービスを迅速に作成できます。同時に、これらの機能の実装に Google Cloud Speech と Google Natural Language API も使用しています。これらはすべて非常に便利で効率的かつシンプルであり、Gin フレームワークは Web 開発におけるその重要性を改めて証明しています。

以上がJin フレームワークを使用して自然言語処理と音声認識機能を実装するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。