


Python memanggil antara muka Alibaba Cloud untuk melaksanakan fungsi pengecaman audio
Python memanggil antara muka Alibaba Cloud untuk melaksanakan fungsi pengecaman audio
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perkembangan pesat kecerdasan buatan telah memanfaatkan banyak bidang. Antaranya, penerapan teknologi pengecaman pertuturan menjadi topik hangat. Alibaba Cloud ialah pengeluar pengkomputeran awan terkemuka di China dan menyediakan set antara muka kecerdasan buatan yang kaya, termasuk fungsi pengecaman audio. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk memanggil antara muka Alibaba Cloud untuk melaksanakan fungsi pengecaman audio.
Sebelum bermula, kita perlu terlebih dahulu memohon kunci API yang sepadan pada konsol Alibaba Cloud. Dalam konsol Alibaba Cloud, pilih "Kecerdasan Buatan" - "Pengecaman Pertuturan", buat aplikasi baharu dan dapatkan ID Kunci Akses dan Rahsia Kunci Akses.
Seterusnya, kita perlu memasang Python SDK. Buka terminal baris arahan dan masukkan arahan berikut:
pip install aliyun-python-sdk-core pip install aliyun-python-sdk-asr
Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod.
Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan:
import time from aliyunsdkcore.client import AcsClient from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
Kemudian, cipta objek klien Alibaba Cloud dan gunakan Kunci Akses yang kami gunakan dalam konsol Awan Alibaba untuk pengesahan:
client = AcsClient('<your_access_key_id>', '<your_access_key_secret>', 'cn-hangzhou')
Seterusnya, Kami boleh menulis berfungsi untuk memuat naik fail audio dan mengembalikan laluan fail selepas muat naik berjaya. Di sini kami menganggap bahawa fail audio telah disimpan pada cakera setempat, dan laluannya ialah file_path
:
def upload_audio(file_path): request = CommonRequest() request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com') request.set_uri_pattern('/pop/2019-02-28/2019-06-30/instances') request.set_method('POST') request.add_header('Content-type', 'multipart/form-data') # 创建上传参数 body_params = { 'Type': 'MultipartFormData', 'file': open(file_path, 'rb') } request.set_content(body_params) # 发送上传请求 response = client.do_action(request) # 解析返回结果,获取上传成功后的文件路径 file_id = response.decode('utf-8').split('"FileId":"')[1].split('","InstanceId"')[0] return file_id
Seterusnya, kita boleh menulis fungsi untuk melaksanakan fungsi pengecaman audio. Fungsi ini akan menggunakan antara muka pengecaman audio Alibaba Cloud untuk mengenal pasti fail audio yang berjaya dimuat naik. Hasil pengecaman akan dikembalikan sebagai nilai pulangan:
def recognize_audio(file_id): request = CommonRequest() request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com') request.set_uri_pattern('/pop/2019-02-28/2019-06-30/instances/%s' % file_id) request.set_method('GET') # 发送识别请求 response = client.do_action(request) # 解析返回结果,获取识别结果 result = response.decode('utf-8').split('"Result":"')[1].split('","CreateTime"')[0] return result
Akhir sekali, kami boleh menulis fungsi utama untuk memanggil muat naik audio dan fungsi pengecaman, dan mencetak hasil pengecaman:
def main(): # 音频文件路径 file_path = '<your_audio_file_path>' # 上传音频文件 file_id = upload_audio(file_path) print('音频文件上传成功,文件ID:%s' % file_id) # 等待音频上传完成 time.sleep(10) # 开始音频识别 result = recognize_audio(file_id) print('音频文件识别结果:%s' % result) if __name__ == '__main__': main()
Pada ketika ini, kami telah menyelesaikan panggilan Python antara muka Alibaba Cloud untuk melaksanakan penulisan Kod fungsi pengecaman audio.
Menggunakan fungsi pengecaman audio Alibaba Cloud, kami boleh menukar fail audio kepada teks untuk menyediakan sokongan asas untuk aplikasi berkaitan pengecaman pertuturan. Teknologi ini mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam pembantu suara, terjemahan suara, sari kata masa nyata dan bidang lain.
Nota: Disebabkan penglibatan permintaan rangkaian dan muat naik fail, kod mungkin mengambil masa yang lama untuk dijalankan, harap bersabar.
Rujukan:
- Dokumen rasmi Awan Alibaba: https://help.aliyun.com/document_detail/139598.html
Atas ialah kandungan terperinci Python memanggil antara muka Alibaba Cloud untuk melaksanakan fungsi pengecaman audio. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

Untuk menjalankan kod python dalam teks luhur, anda perlu memasang plug-in python terlebih dahulu, kemudian buat fail .py dan tulis kod itu, dan akhirnya tekan Ctrl B untuk menjalankan kod, dan output akan dipaparkan dalam konsol.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Kod penulisan dalam Kod Visual Studio (VSCode) adalah mudah dan mudah digunakan. Hanya pasang VSCode, buat projek, pilih bahasa, buat fail, tulis kod, simpan dan jalankannya. Kelebihan vscode termasuk sumber lintas platform, bebas dan terbuka, ciri-ciri yang kuat, sambungan yang kaya, dan ringan dan cepat.

Running Python Code di Notepad memerlukan Python Executable dan NPPExec plug-in untuk dipasang. Selepas memasang Python dan menambahkan laluannya, konfigurasikan perintah "python" dan parameter "{current_directory} {file_name}" dalam plug-in nppexec untuk menjalankan kod python melalui kunci pintasan "f6" dalam notepad.
