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

以上就是本文关于Python语言实现百度语音识别API的使用实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

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