用树莓派实现对话机器人
最近用树莓派实现了一个能和人对话的机器人,简要介绍一下。树莓派(Raspberry Pi)是世界上最流行的微型电脑主板,是开源硬件的领导产品,它为学生计算机编程教育而设计,只有信用卡大小,且价格低廉。支持linux(debian)等操作系统。最重要的是资料完善,社区活跃。
我用的是树莓派B+版本,基本配置是博通BCM2836处理器,4核900M主频,1G RAM。
我的目标是做成一个和人对话的机器人,这就需要机器人有输入设备和输出设备。输入设备是麦克风,输出可以是HDMI、耳机或音响,我这里用了音响。下面是我的树莓派照片。4个USB接口分别连了无线网卡、无线键盘、麦克风、音响供电。

我们可以把机器人的对话分成三个部分:听、思考、说。
“听”,是把人说的话记录下来,并转换成文字。
“思考”,就是根据不同的输入给出不同的输出。比如,对方说“现在时间”,你就可以回答“现在是北京时间xx点xx分”。
“说”,是把文字转换成语音,并播放出来。
这三个部分涉及到大量语音识别、语音合成、人工智能等技术,这些都是要花大量时间精力研究的,好在有些公司已经开放了接口给客户使用。这里,我选择了百度的API。下面分别说明这三个部分的实现。
“听”
首先是把人说的话录制下来,我使用了arecord工具。命令如下:
- arecord -D "plughw:1" -f S16_LE -r 16000 test.wav
接下来,我们要把音频转换成文字,即语音识别(asr),百度的语音开放平台提供了免费的服务,并支持REST API
文档见: http://yuyin.baidu.com/docs/asr/57
流程基本就是获取token,把需要识别的语音信息、语音数据、token等发送给百度的语音识别服务器,就能获取到对应的文字。因为服务器支持REST API,我们可以用任何语言来实现客户端的代码,这里使用的是python
<ol style="margin:0 1px 0 0px;padding-left:40px;" start="1" class="dp-css"><li># coding: utf-8<br /> </li><li><br /></li><li>import urllib.request<br /></li><li>import json<br /></li><li>import base64<br /></li><li>import sys<br /></li><li><br /></li><li>def get_access_token():<br /></li><li>url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"<br /></li><li>grant_type = "client_credentials"<br /></li><li>client_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"<br /></li><li>client_secret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"<br /></li><li><br /></li><li>url = url + "?" + "grant_type=" + grant_type + "&" + "client_id=" + client_id + "&" + "client_secret=" + client_secret<br /></li><li><br /></li><li>resp = urllib.request.urlopen(url).read()<br /></li><li>data = json.loads(resp.decode("utf-8"))<br /></li><li>return data["access_token"]<br /></li><li><br /></li><li><br /></li><li>def baidu_asr(data, id, token):<br /></li><li>speech_data = base64.b64encode(data).decode("utf-8")<br /></li><li>speech_length = len(data)<br /></li><li><br /></li><li>post_data = {<br /></li><li>"format" : "wav",<br /></li><li>"rate" : 16000,<br /></li><li>"channel" : 1,<br /></li><li>"cuid" : id,<br /></li><li>"token" : token,<br /></li><li>"speech" : speech_data,<br /></li><li>"len" : speech_length<br /></li><li>}<br /></li><li><br /></li><li>url = "http://vop.baidu.com/server_api"<br /></li><li>json_data = json.dumps(post_data).encode("utf-8")<br /></li><li>json_length = len(json_data)<br /></li><li>#print(json_data)<br /></li><li><br /></li><li>req = urllib.request.Request(url, data = json_data)<br /></li><li>req.add_header("Content-Type", "application/json")<br /></li><li>req.add_header("Content-Length", json_length)<br /></li><li><br /></li><li>print("asr start request\n")<br /></li><li>resp = urllib.request.urlopen(req)<br /></li><li>print("asr finish request\n")<br /></li><li>resp = resp.read()<br /></li><li>resp_data = json.loads(resp.decode("utf-8"))<br /></li><li>if resp_data["err_no"] == 0:<br /></li><li>return resp_data["result"]<br /></li><li>else:<br /></li><li>print(resp_data)<br /></li><li>return None<br /></li><li><br /></li><li>def asr_main(filename):<br /></li><li>f = open(filename, "rb")<br /></li><li>audio_data = f.read()<br /></li><li>f.close()<br /></li><li><br /></li><li>#token = get_access_token()<br /></li><li>token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"<br /></li><li>uuid = "xxxx"<br /></li><li>resp = baidu_asr(audio_data, uuid, token)<br /></li><li>print(resp[0])<br /></li><li>return resp[0] </li></ol>
“思考”
这里我使用了百度api store的图灵机器人。其文档见:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/736.html
它的使用非常简单,这里不再赘述,代码如下:
<ol style="margin:0 1px 0 0px;padding-left:40px;" start="1" class="dp-css"><li>import urllib.request<br /> </li><li>import sys<br /></li><li>import json<br /></li><li><br /></li><li>def robot_main(words):<br /></li><li>url = "http://apis.baidu.com/turing/turing/turing?"<br /></li><li><br /></li><li>key = "879a6cb3afb84dbf4fc84a1df2ab7319"<br /></li><li>userid = "1000"<br /></li><li><br /></li><li>words = urllib.parse.quote(words)<br /></li><li>url = url + "key=" + key + "&info=" + words + "&userid=" + userid<br /></li><li><br /></li><li>req = urllib.request.Request(url)<br /></li><li>req.add_header("apikey", "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")<br /></li><li><br /></li><li>print("robot start request")<br /></li><li>resp = urllib.request.urlopen(req)<br /></li><li>print("robot stop request")<br /></li><li>content = resp.read()<br /></li><li>if content:<br /></li><li>data = json.loads(content.decode("utf-8"))<br /></li><li>print(data["text"])<br /></li><li>return data["text"]<br /></li><li>else:<br /></li><li>return None</li></ol>
“说”
先需要把文字转换成语音,即语音合成(tts)。然后把声音播放出来。
百度的语音开放平台提供了tts的接口,并可配置男女声、语调、语速、音量。服务器返回mp3格式的音频数据。我们把数据以二进制方式写入文件中。
详见http://yuyin.baidu.com/docs/tts/136
代码如下:
<ol style="margin:0 1px 0 0px;padding-left:40px;" start="1" class="dp-css"><li># coding: utf-8<br /> </li><li><br /></li><li>import urllib.request<br /></li><li>import json<br /></li><li>import sys<br /></li><li><br /></li><li>def baidu_tts_by_post(data, id, token):<br /></li><li>post_data = {<br /></li><li>"tex" : data,<br /></li><li>"lan" : "zh",<br /></li><li>"ctp" : 1,<br /></li><li>"cuid" : id,<br /></li><li>"tok" : token,<br /></li><li>}<br /></li><li><br /></li><li>url = "http://tsn.baidu.com/text2audio"<br /></li><li>post_data = urllib.parse.urlencode(post_data).encode('utf-8')<br /></li><li>#print(post_data)<br /></li><li>req = urllib.request.Request(url, data = post_data)<br /></li><li><br /></li><li>print("tts start request")<br /></li><li>resp = urllib.request.urlopen(req)<br /></li><li>print("tts finish request")<br /></li><li>resp = resp.read()<br /></li><li>return resp<br /></li><li><br /></li><li>def tts_main(filename, words):<br /></li><li>token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"<br /></li><li>text = urllib.parse.quote(words)<br /></li><li>uuid = "xxxx"<br /></li><li>resp = baidu_tts_by_post(text, uuid, token)<br /></li><li><br /></li><li>f = open("test.mp3", "wb")<br /></li><li>f.write(resp)<br /></li><li>f.close() </li></ol>
得到音频文件后,可以使用mpg123播放器播放。
- mpg123 test.mp3
整合
最后,把这三个部分组合起来。
可以先把python相关的代码整合成main.py,如下:
<ol style="margin:0 1px 0 0px;padding-left:40px;" start="1" class="dp-css"><li>import asr<br /> </li><li>import tts<br /></li><li>import robot<br /></li><li><br /></li><li>words = asr.asr_main("test.wav")<br /></li><li>new_words = robot.robot_main(words)<br /></li><li>tts.tts_main("test.mp3", new_words) </li></ol>
再使用脚本,调用相关工具:
- #! /bin/bash
- arecord -D "plughw:1" -f S16_LE -r 16000 test.wav
- python3 main.py
- mpg123 test.mp3
好了,现在你可以和机器人对话了。运行脚本,对着麦克风说句话,然后按ctrl-c,机器人就会回你话了。

要保護應用免受與會話相關的XSS攻擊,需採取以下措施:1.設置HttpOnly和Secure標誌保護會話cookie。 2.對所有用戶輸入進行輸出編碼。 3.實施內容安全策略(CSP)限制腳本來源。通過這些策略,可以有效防護會話相關的XSS攻擊,確保用戶數據安全。

优化PHP会话性能的方法包括:1.延迟会话启动,2.使用数据库存储会话,3.压缩会话数据,4.管理会话生命周期,5.实现会话共享。这些策略能显著提升应用在高并发环境下的效率。

theSession.gc_maxlifetimesettinginphpdeterminesthelifespanofsessiondata,setInSeconds.1)它'sconfiguredinphp.iniorviaini_set().2)abalanceisesneededeededeedeedeededto toavoidperformance andunununununexpectedLogOgouts.3)

在PHP中,可以使用session_name()函數配置會話名稱。具體步驟如下:1.使用session_name()函數設置會話名稱,例如session_name("my_session")。 2.在設置會話名稱後,調用session_start()啟動會話。配置會話名稱可以避免多應用間的會話數據衝突,並增強安全性,但需注意會話名稱的唯一性、安全性、長度和設置時機。

會話ID應在登錄時、敏感操作前和每30分鐘定期重新生成。 1.登錄時重新生成會話ID可防會話固定攻擊。 2.敏感操作前重新生成提高安全性。 3.定期重新生成降低長期利用風險,但需權衡用戶體驗。

在PHP中設置會話cookie參數可以通過session_set_cookie_params()函數實現。 1)使用該函數設置參數,如過期時間、路徑、域名、安全標誌等;2)調用session_start()使參數生效;3)根據需求動態調整參數,如用戶登錄狀態;4)注意設置secure和httponly標誌以提升安全性。

在PHP中使用會話的主要目的是維護用戶在不同頁面之間的狀態。 1)會話通過session_start()函數啟動,創建唯一會話ID並存儲在用戶cookie中。 2)會話數據保存在服務器上,允許在不同請求間傳遞數據,如登錄狀態和購物車內容。

如何在子域名間共享會話?通過設置通用域名的會話cookie實現。 1.在服務器端設置會話cookie的域為.example.com。 2.選擇合適的會話存儲方式,如內存、數據庫或分佈式緩存。 3.通過cookie傳遞會話ID,服務器根據ID檢索和更新會話數據。


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