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图灵机器人,web录音实现自动化交互问答

时间:2019-01-16 00:17:45      阅读:411      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:flask框架   NPU   word   部分   forever   codec   news   驱动   str   

一.图灵机器人

介绍

图灵机器人是以语义技术为核心驱动的人工智能公司,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

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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

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右侧有一个窗口,可以和机器人聊天

 技术分享图片

 

可以设置它的个人信息

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测试聊天

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星座下面的功能都要花钱的

 

技能扩展,可以全开

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 使用API

点击api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(提搜用图灵API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

请求参数为json

请求实例

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{
    "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": ""
    }
}
View Code

 

举例:

新建文件 tuling.py,询问天气

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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)
View Code

 

 

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

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import os
from aip import AipSpeech
from aip import AipNlp

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 11212345
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
View Code

 

 修改tuling.py,调用函数text2audio

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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)
View Code

 

 

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

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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"
            }
        }
    ]
}
View Code

 

 

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

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from aip import AipSpeech
import time, os
from baidu_nlp import nlp_client
import tuling

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 11212345
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
View Code

 修改 baidu_nlp.py

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from aip import AipNlp

APP_ID = 11212345
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")
View Code

 

 修改tuling.py

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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
View Code

 创建main.py

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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)
View Code

 

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

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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
View Code

 

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,向大家介绍一下什么是werkzeug,werkzeug是一个wsgi工具包,他也可以作为一个web框架的底层库.这里稍微说一下,werkzeug不是一个微博服务器,也不是一个web框架,而是一个工具包,官方介绍说是一个wsgi工具包,他可以作为一个web框架的底层库,因为它封装了好多web框架的东西,例如request,response等等.

例如我最常用的flask框架就是一个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连接上进行双全工通讯的协议.

为什么不用werkzeug

HTTP是一种无状态的,无连接的,单项应用层协议.HTTP协议无法实现服务器主动向客户端发起消息!

websocket是长连接(连接长期存在),websocket来接受前段发送的音频.因为不知道用户什么时候发起录音!

正式开始

新建一个文件夹web_ai

创建文件ai.py,使用websocket监听!

技术分享图片
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()
View Code

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

技术分享图片
<!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>
View Code

 

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

技术分享图片
<!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>
View Code

 

重启flask,访问网页,效果如下:

点击允许麦克风

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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

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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()
View Code

 

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

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from aip import AipSpeech
import time, os
# from baidu_nlp import nlp_client
import tuling

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 11212345
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
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 修改 tuling.py

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#!/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
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 修改ai.py,导入模块baidu_ai

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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()
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 修改index.html,定义ws.onmessage,打印文件名

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<!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>
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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

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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

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<!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>
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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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图灵机器人,web录音实现自动化交互问答

标签:flask框架   NPU   word   部分   forever   codec   news   驱动   str   

原文地址:https://www.cnblogs.com/baijinshuo/p/10274901.html

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