人工智能-简易网页版学说话机器人

from aip import AipSpeech
import time,os

APP_ID = '15422825'
APP_KEY = 'DhXGtWHYMujMVZZGRI3a7rzb'
SECRET_KEY = 'PbyUvTL31fImGthOOIP5ZbbtEOGwGOoT'

client = AipSpeech(APP_ID, APP_KEY, SECRET_KEY)

# 1.将wma格式文件转为pcm格式文件
def get_file_content(filePath):
    # 执行cmd命令os.system()
    os.system(f"ffmpeg -y  -i {filePath} -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {filePath}.pcm")
    with open(f"{filePath}.pcm", 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 2.将音频转成文字
def audio2text(filepath):
    # 识别本地文件
    res = client.asr(get_file_content(filepath), 'pcm', 16000, {
        # 不填写lan参数生效,都不填写,默认1537(普通话 输入法模型),dev_pid参数见本节开头的表格
        'dev_pid': 1536,
    })
    # res.get("result")[0])
    # 将录音转成文字,然后返回
    return res.get("result")[0]

# 3.将文字转成音频
def text2audio(text):
    # 给合成的音频命名
    filename = f"{time.time()}.mp3"
    # 合成语音结果
    result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {
        'vol': 5,
        "spd": 3,
        "pit": 7,
        "per": 4
    })

    # 识别正确返回语音二进制 错误则返回dict 参照下面错误码
    if not isinstance(result, dict):
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(result)

    return filename

# 调用方法audio2text,将语音转成文字
text = audio2text("media/weather.wma")
# 调用方法text2audio,将文字转成语音
# 结果赋值给filename
filename = text2audio(text)
# 调用os.system()执行合成的音频文件
os.system(filename)

红框内的文件为实验所需要的：