Python と Baidu AI インターフェイスを接続するための基本的な入門ガイド
はじめに:
人工知能テクノロジーの急速な発展に伴い、Baidu AI インターフェイスはさまざまな機能を提供します。強力な機能とサービス。強力で習得しやすいプログラミング言語である Python は、Baidu AI と連携するのに特に便利です。この記事では、読者がすぐに使い始められるように、いくつかの一般的な Baidu AI インターフェイスを紹介し、対応する Python コードの例を提供します。
1. Baidu 音声認識インターフェイス:
Baidu 音声認識インターフェイスを使用すると、音声をテキストに変換して音声認識機能を実現できます。まず、Baidu AI の SDK をインポートする必要がありますが、Baidu AI が公式に提供する Python SDK を使用できます。以下は簡単なサンプル コードです。
import json import base64 import requests API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' def get_access_token(): url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' data = { 'grant_type': 'client_credentials', 'client_id': API_KEY, 'client_secret': SECRET_KEY } response = requests.post(url, data=data) result = json.loads(response.text) if 'access_token' in result: return result['access_token'] else: return None def speech_to_text(file_path): access_token = get_access_token() url = 'https://vop.baidu.com/pro_api' with open(file_path, 'rb') as f: speech_data = f.read() speech_base64 = base64.b64encode(speech_data).decode('utf-8') data = { 'dev_pid': 1536, 'format': 'pcm', 'rate': 16000, 'token': access_token, 'cuid': 'your_cuid', 'channel': 1, 'speech': speech_base64, 'len': len(speech_data) } headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers) result = json.loads(response.text) if 'result' in result: return result['result'] else: return None file_path = 'path_to_your_audio_file' result = speech_to_text(file_path) print(result)
コードでは、まず API_KEY と SECRET_KEY を Baidu AI 認証情報に置き換える必要があります。次に、get_access_token
関数を使用してアクセス トークンを取得し、speech_to_text
関数を使用して音声ファイルをテキストに変換します。
2. Baidu 画像認識インターフェイス:
Baidu 画像認識インターフェイスは、画像内のオブジェクト、シーン、テキストなどを識別するために使用できます。同様に、Baidu AI の SDK をインポートし、API_KEY と SECRET_KEY を置き換える必要があります。以下は簡単なサンプル コードです。
import requests import base64 import json API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' def get_access_token(): url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' data = { 'grant_type': 'client_credentials', 'client_id': API_KEY, 'client_secret': SECRET_KEY } response = requests.post(url, data=data) result = json.loads(response.text) if 'access_token' in result: return result['access_token'] else: return None def image_classify(file_path): access_token = get_access_token() url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general' with open(file_path, 'rb') as f: image_data = f.read() image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8') data = { 'image': image_base64 } params = { 'access_token': access_token } headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'} response = requests.post(url, data=data, params=params, headers=headers) result = json.loads(response.text) if 'result' in result: return result['result'] else: return None file_path = 'path_to_your_image_file' result = image_classify(file_path) print(result)
コードでは、API_KEY と SECRET_KEY も置き換える必要があります。次に、get_access_token
関数を使用してアクセス トークンを取得し、image_classify
関数を使用して画像内のオブジェクトを識別します。
結論:
この記事では、Python と Baidu AI インターフェイスを接続するための基本的な入門ガイドを紹介し、音声認識と画像認識のサンプル コードを提供します。読者がこれらのサンプル コードを使用してすぐに使い始め、Baidu AI の他の機能やサービスをさらに探索できることを願っています。 Baidu AI と Python を組み合わせることで、より便利で強力な人工知能アプリケーションを提供できます。
以上がPython を Baidu AI インターフェイスに接続するための基本的な入門ガイドの詳細内容です。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。