Python语言实现百度语音识别API的使用实例

Python语言实现百度语音识别API的使用实例,第1张

概述未来的一段时间,人工智能在市场上占有很重的位置,Python语言则是研究人工智能的最佳编程语言,下面,就让我们来感受一下它的魅力吧!

未来的一段时间,人工智能在市场上占有很重的位置,Python语言则是研究人工智能的最佳编程语言,下面,就让我们来感受一下它的魅力吧!

百度给的样例程序,不论C还是Java版,都分为method1和method2两种

前者称为隐式(post的是Json串,音频数据编码到Json里),后者称为显式(post的就是音频数据)

一开始考虑到pythonwave包处理的都是“字符串”,担心跟C语言的数组不一致,所以选择低效但保险的method1,

即先将音频数据base64编码,再加上采样率、通道数等信息汇集成dict,最后总体编码成Json串

结果老是报:

3300输入参数不正确

先后试过urllib2和pycurl包,都是上面情况

不得已换用method2,成功(看来wave包对音频的存储并不是“字符串”)

#enCoding=utf-8 import wave import urllib,urllib2,pycurl import base64 import Json ## get access token by API key & secret key  def get_token():   APIKey = "xxxxxxxx"   secretKey = "xxxxxxxxx"   auth_url = "https://openAPI.baIDu.com/oauth/2.0/token?grant_type=clIEnt_credentials&clIEnt_ID=" + APIKey + "&clIEnt_secret=" + secretKey;   res = urllib2.urlopen(auth_url)   Json_data = res.read()   return Json.loads(Json_data)['access_token']  def dump_res(buf):   print buf ## post audio to server def use_cloud(token):   fp = wave.open('vad_0.wav','rb')   nf = fp.getnframes()   f_len = nf * 2   audio_data = fp.readframes(nf)    cuID = "xxxxxxxxxx" #my xiaomi phone MAC   srv_url = 'http://vop.baIDu.com/server_API' + '?cuID=' + cuID + '&token=' + token   http_header = [     'Content-Type: audio/pcm; rate=8000','Content-Length: %d' % f_len   ]   c = pycurl.Curl()   c.setopt(pycurl.URL,str(srv_url)) #curl doesn't support unicode   #c.setopt(c.RETURNTRANSFER,1)   c.setopt(c.httpheader,http_header)  #must be List,not dict   c.setopt(c.POST,1)   c.setopt(c.CONNECTTIMEOUT,30)   c.setopt(c.TIMEOUT,30)   c.setopt(c.WRITEFUNCTION,dump_res)   c.setopt(c.POSTFIELDS,audio_data)   c.setopt(c.POSTFIELDSIZE,f_len)   c.perform() #pycurl.perform() has no return val  if __name__ == "__main__":   token = get_token()   use_cloud(token) 

运行结果

{"corpus_no":"6150045491002357923","err_msg":"success.","err_no":0,"result":["播放小苹果,"],"sn":"243903724071431919050"} 

总结

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Python实现简单的语音识别系统

Python通过Django实现用户注册和邮箱验证功能代码

python使用pil进行图像处理(等比例压缩、裁剪)实例代码

如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

总结

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