python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

时间:2023-09-14 23:11:26

昨日内容回顾

. 百度ai开放平台
. AipSpeech技术,语言合成,语言识别
. Nlp技术,短文本相似度
. 实现一个简单的问答机器人
. 语言识别 ffmpeg (目前所有音乐,视频领域,这个工具应用非常广泛)
在不要求采样率的情况下,它会根据文件后缀名自动转换
ffmpeg a.mp3 a.wav

一、图灵机器人

介绍

图灵机器人 是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司,致力于“让机器理解世界”,产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。

官方地址为:

http://www.tuling123.com/

使用

首先得注册一个账号,或者使用第3方登录,都可以。

登录之后,点击创建机器人

机器人名称,可以是自己定义的名字

选择网站->教育学习->其他 输入简介

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

创建成功之后,点击终端设置,拉到最后。

可以看到api接入,下面有一个apikey,待会会用到

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

右侧有一个窗口,可以和机器人聊天

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

可以设置它的个人信息

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

测试聊天

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

星座下面的功能都要花钱的

技能扩展,可以全开

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

使用api

点击api使用文档,1.0的api已经下线了。目前只有2.0

https://www.kancloud.cn/turing/www-tuling123-com/718227

编码方式

UTF-8(调用图灵API的各个环节的编码方式均为UTF-8)

接口地址

http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2

请求方式

HTTP POST

请求参数

请求参数格式为 json
请求示例:

{
"reqType":0,
"perception": {
"inputText": {
"text": "附近的酒店"
},
"inputImage": {
"url": "imageUrl"
},
"selfInfo": {
"location": {
"city": "北京",
"province": "北京",
"street": "信息路"
}
}
},
"userInfo": {
"apiKey": "",
"userId": ""
}
}

举例:

新建文件 tuling.py,询问天气

import requests
import json apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345" userId = "xiao" # 名字可以随意,必须是英文
data = {
# 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
"reqType": 0,
# // 输入信息(必要参数)
"perception": {
# 文本信息
"inputText": {
# 问题
"text": "北京未来七天,天气怎么样"
}
},
# 用户必要信息
"userInfo": {
# 图灵机器人的apikey
"apiKey": apiKey,
# 用户唯一标识
"userId": userId
}
} tuling_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2" res = requests.post(tuling_url,json=data) # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8")) # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
res_type = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
print(res_type)

执行输出:

北京:周二 09月11日,多云 南风微风,最低气温19度,最高气温26度

那么输出的文本,可以调用百度api,转换为音频文件,并自动播放!

修改 baidu_ai.py,封装函数text2audio

import os
from aip import AipSpeech
from aip import AipNlp """ 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
cmd_str = "ffmpeg -y -i %s -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
os.system(cmd_str) # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
return fp.read() def text2audio(text): # 文本转换为音频
ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
if not isinstance(ret, dict):
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(ret) os.system("audio.mp3") # 打开系统默认的音频播放器

修改tuling.py,调用函数text2audio

import requests
import json
import baidu_ai apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345" userId = "xiao" # 名字可以随意,必须是英文
data = {
# 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
"reqType": 0,
# // 输入信息(必要参数)
"perception": {
# 文本信息
"inputText": {
# 问题
"text": "北京未来七天,天气怎么样"
}
},
# 用户必要信息
"userInfo": {
# 图灵机器人的apikey
"apiKey": apiKey,
# 用户唯一标识
"userId": userId
}
} tuling_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2" res = requests.post(tuling_url,json=data) # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8")) # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
# print(res_type) baidu_ai.text2audio(result)

执行tuling.py,它会自动打开音频播放器,说: 北京:周二 09月11日,多云 南风微风,最低气温19度,最高气温26度

关于图灵机器人的参数说明,这里有一份别人整理好的

图灵机器人2.0
POST: http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2 实现参数:
{
// 返回值类型 0 文本 1图片 2音频
"reqType":0,
// 输入信息(必要参数)
"perception": {
// 文本信息 三者非必填,但必有一填
"inputText": {
// 文本问题
"text": "附近的酒店"
},
// 图片信息
"inputImage": {
// 提交图片地址
"url": "imageUrl"
},
// 音频信息
"inputMedia": {
// 提交音频地址
"url":"mediaUrl"
}
// 客户端属性(非必要)
"selfInfo": {
// 地理位置信息(非必要)
"location": {
// 城市
"city": "北京",
// 省份
"province": "北京",
// 街道
"street": "信息路"
}
}
},
// 用户参数信息(原版的userid)
"userInfo": {
// apikey 应用的key
"apiKey": "",
// 用户唯一标志
"userId": ""
}
} {
// 请求意图
"intent": {
// 输出功能code
"code": 10005,
// 意图名称
"intentName": "",
// 意图动作名称
"actionName": "",
// 功能相关参数
"parameters": {
"nearby_place": "酒店"
}
},
// 输出结果集
"results": [
{
// 返回组 相同的 GroupType 为一组 0为独立
"groupType": 1,
// 返回值类型 : 文本(text);连接(url);音频(voice);视频(video);图片(image);图文(news)
"resultType": "url",
// 返回值
"values": {
"url": "http://m.elong.com/hotel/0101/nlist/#indate=2016-12-10&outdate=2016-12-11&keywords=%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%B7%AF "
}
},
{
// 此GroupType与 1 同组
"groupType": 1,
"resultType": "text",
"values": {
"text": "亲,已帮你找到相关酒店信息"
}
}
]
}

或者参数官方API文档:

https://www.kancloud.cn/turing/www-tuling123-com/718227

接下来,还是使用前面的 whatyouname.m4a。

当问到 你的名字叫什么时?说出:我叫小青龙

当问到 其他问题时,由 图灵机器人回答

修改 baidu_ai.py

from aip import AipSpeech
import time, os
from baidu_nlp import nlp_client
import tuling """ 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
cmd_str = "ffmpeg -y -i %s -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
os.system(cmd_str) # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
return fp.read() def text2audio(text): # 文本转换为音频
ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
if not isinstance(ret, dict):
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(ret) os.system("audio.mp3") # 打开系统默认的音频播放器 # 识别本地文件
def audio2text(file_path):
a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
}) # print(a["result"])
if a.get("result") :
return a.get("result")[0] def my_nlp(q,uid):
a = "我不知道你在说什么"
if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
a = "我叫小青龙"
return a a = tuling.to_tuling(q,uid)
return a

修改 baidu_nlp.py

from aip import AipNlp

APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345' nlp_client = AipNlp(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) """ 调用短文本相似度 """
res = nlp_client.simnet("你叫什么名字","你的名字叫什么")
print(res) # 如果相似度达到70%
if res.get("score") > 0.7:
print("我叫青龙")

修改tuling.py

import requests
import json apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345" userId = "xiao" # 名字可以随意,必须是英文
data = {
# 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
"reqType": 0,
# // 输入信息(必要参数)
"perception": {
# 文本信息
"inputText": {
# 问题
"text": "北京今天天气怎么样"
}
},
# 用户必要信息
"userInfo": {
# 图灵机器人的apikey
"apiKey": apiKey,
# 用户唯一标识
"userId": userId
}
} tuling_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2" def to_tuling(q,user_id):
# 修改请求参数中的inputText,也就是问题
data["perception"]["inputText"]["text"] = q
# 修改userInfo
data["userInfo"]["userId"] = user_id res = requests.post(tuling_url,json=data) # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8")) # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
# print(res_type) return result

创建main.py

import baidu_ai

uid = 1234
file_name = "whatyouname.m4a"
q = baidu_ai.audio2text(file_name)
# print(q,'qqqqqqqqqq')
a = baidu_ai.my_nlp(q,uid)
# print(a,'aaaaaaaaa')
baidu_ai.text2audio(a)

执行main.py,执行之后,会打开音频,说: 我叫小青龙

修改 baidu_ai.py,注释掉问题:你的名字叫什么

from aip import AipSpeech
import time, os
from baidu_nlp import nlp_client
import tuling """ 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
cmd_str = "ffmpeg -y -i %s -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
os.system(cmd_str) # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
return fp.read() def text2audio(text): # 文本转换为音频
ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
if not isinstance(ret, dict):
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(ret) os.system("audio.mp3") # 打开系统默认的音频播放器 # 识别本地文件
def audio2text(file_path):
a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
}) # print(a["result"])
if a.get("result") :
return a.get("result")[0] def my_nlp(q,uid):
# a = "我不知道你在说什么"
# if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
# a = "我叫小青龙"
# return a a = tuling.to_tuling(q,uid)
return a

再次执行main.py,执行之后,会打开音频,说:叫我图灵机器人就可以了!

这样很麻烦,每次问问题,都要录制一段音频才可以!

接下来介绍使用web录音,实现自动化交互问答

二、web录音实现自动化交互问答

werkzeug

首先,先向大家介绍一下什么是 werkzeug,Werkzeug是一个WSGI工具包,他可以作为一个Web框架的底层库。这里稍微说一下, werkzeug 不是一个web服务器,也不是一个web框架,而是一个工具包,官方的介绍说是一个 WSGI 工具包,它可以作为一个 Web 框架的底层库,因为它封装好了很多 Web 框架的东西,例如 Request,Response 等等。

例如我最常用的 Flask 框架就是一 Werkzeug 为基础开发的,它只能处理HTTP请求

WebSocket

WebSocket 是一种网络通信协议。RFC6455 定义了它的通信标准。

WebSocket 是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。

为什么不用werkzeug

HTTP 协议是一种无状态的、无连接的、单向的应用层协议。HTTP 协议无法实现服务器主动向客户端发起消息!

WebSockets 是长连接(连接长期存在),Web浏览器和服务器都必须实现 WebSockets 协议来建立和维护连接

这里使用flask作为后端程序,使用websocket来接收前端发送的音频。因为不知道用户啥时候发起录音!

正式开始

新建一个文件夹web_ai

创建文件ai.py,使用websocket监听!

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket app = Flask(__name__) @app.route("/index")
def index():
# 获取请求的WebSocket对象
user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
print(user_socket)
print(request.remote_addr) # 远程ip地址
while True:
# 接收消息
msg = user_socket.receive()
print(msg) @app.route("/")
def home_page():
return render_template("index.html") if __name__ == '__main__':
# 创建一个WebSocket服务器
http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
# 开始监听HTTP请求
http_serv.serve_forever()

创建目录templates,在此目录下,新建文件index.html,创建 WebSocket 对象

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title> </head>
<body> </body> <script type="application/javascript">
//创建 WebSocket 对象
var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index"); </script>
</html>

启动flask,访问首页:

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注意:此时页面是空白的,不要惊讶!

查看Pycharm控制台输出:

<geventwebsocket.websocket.WebSocket object at 0x000002EA6A3F39A0>
127.0.0.1

那么网页如何发送音频给后端呢?使用Recorder.js

Recorder

Recorder.js是HTML5录音插件,它可以实现在线录音。

它不支持ie,不支持Safari 其他ok,但是部分版本有点小要求
Chrome47以上以及QQ浏览器需要HTTPS的支持。注意:公网访问时,网页必须是HTTPS方式,否则无法录音!

github下载地址为:

https://github.com/mattdiamond/Recorderjs

关于html5 Audio常用属性和函数事件,请参考链接:

https://blog.csdn.net/bright2017/article/details/80041448

下载之后,解压文件。进入dict目录,将recorder.js复制到桌面上!

打开flask项目web_ai,进入目录static,将recorder.js移动到此目录

项目结构如下:

./
├── ai.py
├── static
│   └── recorder.js
└── templates
└── index.html

录制声音

修改index.html,导入recorder.js

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title> </head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
// 创建WebSocket对象
var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index");
var reco = null; //录音对象
// 创建AudioContext对象
// AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
var audio_context = new AudioContext();
//要获取音频和视频,需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
// 这里的|| 表示或者的关系,也就是能支持的浏览器
navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
navigator.webkitGetUserMedia ||
navigator.mozGetUserMedia ||
navigator.msGetUserMedia); // 拿到媒体对象,允许音频对象
navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
console.log(err)
}); //创建媒体流容器
function create_stream(user_media) {
//AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
// 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
// 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
// MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口,是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
// 是个表现为音频源的AudioNode。
var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
// 给Recoder 创建一个空间,麦克风说的话,都可以录入。是一个流
reco = new Recorder(stream_input);
} function start_reco() { //开始录音
reco.record(); //往里面写流
} function stop_reco() { //停止录音
reco.stop(); //停止写入流
get_audio(); //调用自定义方法
reco.clear(); //清空容器
} // 获取音频
function get_audio() {
reco.exportWAV(function (wav_file) {
// 发送数据给后端
ws.send(wav_file);
})
} </script>
</html>

重启flask,访问网页,效果如下:

点击允许麦克风

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

点击开始废话,说一段话,再点击停止!

查看Pycharm控制台输出:

<geventwebsocket.websocket.WebSocket object at 0x000002515BFE3C10>
127.0.0.1
bytearray(b'RIFF$\x00\x04\x00WAVEfmt...\x10')

它返回一个bytearray数据,这些都是流数据,它可以保存为音频文件

修改ai.py,判断类型为bytearray,写入文件

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket app = Flask(__name__) @app.route("/index")
def index():
# 获取请求的WebSocket对象
user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
print(user_socket)
print(request.remote_addr) # 远程ip地址
while True:
# 接收消息
msg = user_socket.receive()
if type(msg) == bytearray:
# 写入文件123.wav
with open("123.wav", "wb") as f:
f.write(msg) @app.route("/")
def home_page():
return render_template("index.html") if __name__ == '__main__':
# 创建一个WebSocket服务器
http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
# 开始监听HTTP请求
http_serv.serve_forever()

重启flask,重新录制一段声音。就会发现项目目录,多了一个文件123.wav

打开这文件,播放一下,就是刚刚录制的声音!

获取文件名

将上一篇写的baidu_ai.py和tuling.py复制过来。

修改 baidu_ai.py,修改text2audio函数,返回文件名

from aip import AipSpeech
import time, os
# from baidu_nlp import nlp_client
import tuling """ 你的 APPID AK SK """
APP_ID = ''
API_KEY = 'pVxdhsXS1BIaiwYYNT712345'
SECRET_KEY = 'BvHQOts27LpGFbt3RAOv84WfPCW12345' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# nlp_client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取音频文件函数
def get_file_content(filePath):
cmd_str = "ffmpeg -y -i %s -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s.pcm"%(filePath,filePath)
os.system(cmd_str) # 调用系统命令ffmpeg,传入音频文件名即可
with open(filePath + ".pcm", 'rb') as fp:
return fp.read() def text2audio(text): # 文本转换为音频
ret = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'spd': 4, 'vol': 5, 'pit': 8, 'per': 4})
if not isinstance(ret, dict):
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(ret) # os.system("audio.mp3") # 打开系统默认的音频播放器
return 'audio.mp3' # 识别本地文件
def audio2text(file_path):
a = client.asr(get_file_content(file_path), 'pcm', 16000, {
'dev_pid': 1536,
}) # print(a["result"])
if a.get("result") :
return a.get("result")[0] def my_nlp(q,uid):
# a = "我不知道你在说什么"
# if nlp_client.simnet(q,"你的名字叫什么").get("score") >= 0.7:
# a = "我叫小青龙"
# return a a = tuling.to_tuling(q,uid)
return a

修改 tuling.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json apiKey = "6a944508fd5c4d499b9991862ea12345" userId = "xiao" # 名字可以随意,必须是英文
data = {
# 请求的类型 0 文本 1 图片 2 音频
"reqType": 0,
# // 输入信息(必要参数)
"perception": {
# 文本信息
"inputText": {
# 问题
"text": "北京今天天气怎么样"
}
},
# 用户必要信息
"userInfo": {
# 图灵机器人的apikey
"apiKey": apiKey,
# 用户唯一标识
"userId": userId
}
} tuling_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2" def to_tuling(q,user_id):
# 修改请求参数中的inputText,也就是问题
data["perception"]["inputText"]["text"] = q
# 修改userInfo
data["userInfo"]["userId"] = user_id res = requests.post(tuling_url,json=data) # 请求url
# 将返回信息解码
res_dic = json.loads(res.content.decode("utf-8")) # type:dict
# 得到返回信息中的文本信息
result = res_dic.get("results")[0].get("values").get("text")
# print(res_type) return result

修改ai.py,导入模块baidu_ai

from flask import Flask,request,render_template,send_file
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket
import baidu_ai app = Flask(__name__) @app.route("/index/<uid>")
def index(uid): # 接收uid
# 获取请求的WebSocket对象
user_socket = request.environ.get("wsgi.websocket") # type:WebSocket
print(user_socket)
# print(request.remote_addr) # 远程ip地址
while True:
# 接收消息
msg = user_socket.receive()
if type(msg) == bytearray:
# 写入文件123.wav
with open("123.wav", "wb") as f:
f.write(msg) # 将音频文件转换为文字
res_q = baidu_ai.audio2text("123.wav")
# 调用my_nlp函数,内部调用图灵机器人
res_a = baidu_ai.my_nlp(res_q, uid)
# 将文字转换为音频文件
file_name = baidu_ai.text2audio(res_a)
# 发送文件名给前端
user_socket.send(file_name) @app.route("/")
def home_page():
return render_template("index.html") @app.route("/get_file/<file_name>") # 获取音频文件
def get_file(file_name): # 此方法用于前端调取后端的音频文件,用于自动播放
return send_file(file_name) if __name__ == '__main__':
# 创建一个WebSocket服务器
http_serv = WSGIServer(("0.0.0.0",5000),app,handler_class=WebSocketHandler)
# 开始监听HTTP请求
http_serv.serve_forever()

修改index.html,定义ws.onmessage,打印文件名

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title> </head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
// 创建WebSocket对象,index后面的是userid,是图灵机器人需要的
var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index/xiao");
var reco = null; //录音对象
// 创建AudioContext对象
// AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
var audio_context = new AudioContext();
//要获取音频和视频,需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
// 这里的|| 表示或者的关系,也就是能支持的浏览器
navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
navigator.webkitGetUserMedia ||
navigator.mozGetUserMedia ||
navigator.msGetUserMedia); // 拿到媒体对象,允许音频对象
navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
console.log(err)
}); //创建媒体流容器
function create_stream(user_media) {
//AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
// 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
// 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
// MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口,是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
// 是个表现为音频源的AudioNode。
var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
// 给Recoder 创建一个空间,麦克风说的话,都可以录入。是一个流
reco = new Recorder(stream_input);
} function start_reco() { //开始录音
reco.record(); //往里面写流
} function stop_reco() { //停止录音
reco.stop(); //停止写入流
get_audio(); //调用自定义方法
reco.clear(); //清空容器
} // 获取音频
function get_audio() {
reco.exportWAV(function (wav_file) {
// 发送数据给后端
ws.send(wav_file);
})
} // 接收到服务端数据时触发
ws.onmessage = function (data) {
console.log(data.data); //打印文件名
} </script>
</html>

重启flask,访问网页,重新录制一段声音

查看Pycharm控制台输出:

      encoder         : Lavc58.19.102 pcm_s16le
size= 35kB time=00:00:01.10 bitrate= 256.0kbits/s speed=42.6x
video:0kB audio:35kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 0.000000%

它正在将文字转换为音频文件,并返回音频的文件名

上面执行完成之后,网页的console,就会返回文件名

python 全栈开发,Day123(图灵机器人,web录音实现自动化交互问答)

这个文件名,就是text2audio函数返回的。

自动播放

那么页面如何自动播放这个audio.mp3文件呢?

只要修改网页id为player的src属性就可以了,路径必须是可以访问的!

修改index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title> </head>
<body>
{#audio是HTML5的标签,autoplay表示自动播放,controls表示展示组件#}
<audio src="" autoplay controls id="player"></audio>
<br>
<button onclick="start_reco()">开始废话</button>
<br>
<button onclick="stop_reco()">发送语音</button>
</body>
<script src="/static/recorder.js"></script>
<script type="application/javascript">
// 访问后端的get_file,得到一个文件名
var get_file = "http://127.0.0.1:5000/get_file/";
// 创建WebSocket对象,index后面的是userid,是图灵机器人需要的
var ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:5000/index/xiao");
var reco = null; //录音对象
// 创建AudioContext对象
// AudioContext() 构造方法创建了一个新的 AudioContext 对象 它代表了一个由音频模块链接而成的音频处理图, 每一个模块由 AudioNode 表示
var audio_context = new AudioContext();
//要获取音频和视频,需要用到getUserMedia。桌面平台支持的浏览器包括Chrome, Firefox, Opera和Edge。
// 这里的|| 表示或者的关系,也就是能支持的浏览器
navigator.getUserMedia = (navigator.getUserMedia ||
navigator.webkitGetUserMedia ||
navigator.mozGetUserMedia ||
navigator.msGetUserMedia); // 拿到媒体对象,允许音频对象
navigator.getUserMedia({audio: true}, create_stream, function (err) {
console.log(err)
}); //创建媒体流容器
function create_stream(user_media) {
//AudioContext接口的createMediaStreamSource()方法用于创建一个新的MediaStreamAudioSourceNode 对象,
// 需要传入一个媒体流对象(MediaStream对象)(可以从 navigator.getUserMedia 获得MediaStream对象实例),
// 然后来自MediaStream的音频就可以被播放和操作。
// MediaStreamAudioSourceNode 接口代表一个音频接口,是WebRTC MediaStream (比如一个摄像头或者麦克风)的一部分。
// 是个表现为音频源的AudioNode。
var stream_input = audio_context.createMediaStreamSource(user_media);
// 给Recoder 创建一个空间,麦克风说的话,都可以录入。是一个流
reco = new Recorder(stream_input);
} function start_reco() { //开始录音
reco.record(); //往里面写流
} function stop_reco() { //停止录音
reco.stop(); //停止写入流
get_audio(); //调用自定义方法
reco.clear(); //清空容器
} // 获取音频
function get_audio() {
reco.exportWAV(function (wav_file) {
// 发送数据给后端
ws.send(wav_file);
})
} // 接收到服务端数据时触发
ws.onmessage = function (data) {
// console.log(data.data);
console.log(get_file + data.data); //打印文件名
// 修改id为player的src属性,
document.getElementById("player").src = get_file + data.data;
} </script>
</html>

重启flask,刷新网页。重新录制一段声音,说:你叫什么名字?

效果如下:

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网页说:在下江湖人称,图灵机器人

声音很萌,附上图片

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这只是针对于网页的,那么手机端如何实现呢?

也是同样的打开网页,或者内嵌API。

手机由于输入一段URL访问,非常麻烦。一般采用二维码

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这是我做的图灵聊天机器人,注意:只能微信和手机QQ,因为这些APP能调用麦克风

前端使用 recorder.js+ajax

后端使用 flask,调用百度语言识别API+图灵机器人API