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利用Python控制大疆EP机器人并实现语音对话——第二部分：使用百度AI识别和播放录音

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简介：
本篇教程介绍如何运用Python结合百度AI技术，使大疆EP机器人能够识别与播报语音信息，增强其交互能力。 基于Python语音控制大疆创新EP机器人并进行对话——第二步将录音通过百度AI识别并播放 在上一篇文章中，在编程思维方面有一点小问题，因为我在后面加入了与机器人的对话功能，却忘记了调整原有的编程思路。因此，我打算重新梳理一下我认为的正确编程逻辑：电脑录音 → 通过百度AI识别成文本 → 将文本信息发送给EP机器人 → 将文本信息发给图灵机器人进行处理 → 图灵返回的结果转换为MP3文件 → 播放MP3语音 上一篇文章中的代码流程如下： 1. 开始采样 2. 写入文件

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  • 利用Python控制大疆EP机器人并实现语音对话——第二部分：使用百度AI识别和播放录音
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    本篇教程介绍如何运用Python结合百度AI技术，使大疆EP机器人能够识别与播报语音信息，增强其交互能力。 基于Python语音控制大疆创新EP机器人并进行对话——第二步将录音通过百度AI识别并播放 在上一篇文章中，在编程思维方面有一点小问题，因为我在后面加入了与机器人的对话功能，却忘记了调整原有的编程思路。因此，我打算重新梳理一下我认为的正确编程逻辑：电脑录音 → 通过百度AI识别成文本 → 将文本信息发送给EP机器人 → 将文本信息发给图灵机器人进行处理 → 图灵返回的结果转换为MP3文件 → 播放MP3语音 上一篇文章中的代码流程如下： 1. 开始采样 2. 写入文件
     
  • 利用Python实现百度语音识别与图灵对话系统
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    本项目采用Python语言开发，集成了百度语音识别API和图灵机器人接口，构建了一个能够听懂人类语言并智能回应的人机交互平台。 本段落将介绍如何利用Python语言开发一个结合百度语音识别服务与图灵对话系统的应用。该系统主要功能是捕捉环境声音，并将其转化为文字后通过图灵API进行交互式对话。 以下是实现过程中涉及的关键点： 1. **使用PyAudio库录制音频**： 当周围的声音分贝值超过2000时，此应用程序会启动录音5秒钟。 2. **百度语音识别服务的集成**： 该应用将捕获到的音频发送给百度进行处理，并转换为文本。为了访问这一功能，需要首先通过API密钥和秘密ID获取`access_token`。 3. **音频数据格式化与传输**： 录制下来的音频文件会被转化为适合上传至百度服务器的形式。 4. **解析语音识别结果**： 从百度接收的响应包括错误消息及转换后的文本，这些信息将存储在变量中用于后续处理。 5. **图灵对话API的应用**： 将通过调用图灵机器人的接口来发送并接受回复。虽然具体代码未给出，但通常会有一个函数负责与机器人进行交互。 6. **语音合成技术的运用**： 为了将文字信息转化为声音输出给用户听，需要使用百度提供的语音合成服务。 7. **环境音量监测机制**： 系统能够实时监听周围的声音水平，并在超过预设阈值时触发录音功能。 8. **辅助库的应用与说明**： 除了PyAudio和百度的API之外，还利用了其他如numpy, datetime以及requests等Python标准库来支持数据处理、时间管理和网络请求。 9. **跨平台兼容性考虑**： 考虑到树莓派设备的存在，此项目不仅可以在桌面系统上运行，在嵌入式环境中也能够良好工作。 综上所述，该案例展示了如何将音频录制技术与在线服务结合起来实现一个具有监听、理解和回应能力的智能语音助手。
     
  • 使用HTML5录音和百度语音进行语音识别
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    本项目利用HTML5技术实现网页端实时录音，并结合百度语音识别API将音频转换为文本，旨在探索Web应用中语音交互的新方式。 关于详细介绍的内容，请参考相关博客文章。该文章深入探讨了主题，并提供了详细的步骤和示例代码来帮助读者更好地理解和应用所讨论的概念和技术。通过阅读这篇文章，你可以获得全面的指导和支持。
     
  • 使用Python实现百度语音识别API
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    本项目利用Python语言调用百度语音识别API，实现了高效的音频文件转文本功能，适用于开发者快速集成语音识别技术。 本段落详细介绍了如何使用Python实现百度语音识别API，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以参考这篇文章。
     
  • 使用Python调用百度语音进行朗读和播放
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    本项目演示了如何利用Python代码接入百度语音服务，实现文本到语音的转换，并自动播放音频文件，适用于开发智能应用或辅助功能。 使用Python通过百度语音将“50505050505555555555555555555555555555555”朗读并播放。
     
  • 使用Python语言实现百度语音识别API的应用示例
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    本应用示例展示如何利用Python编程语言集成并运用百度语音识别API，实现高效的音频到文本转换功能。 本段落主要介绍了如何使用Python语言实现百度语音识别API的实例，并具有一定的参考价值，有需要的朋友可以查阅一下。
     
  • 百度语音识别转换器用于recorder录音文件
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    本工具为百度开发的一款高效实用的语音转文字软件，专门针对Android系统的录音应用Recorder所录制的声音文件提供精准的语音识别与文本转换服务。 使用Recorder录音文件后，可以将音频通过百度语音识别功能进行转换。
     
  • STM32F407语音识别控制模块与语音播放
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    本模块基于STM32F407微控制器，结合先进的语音识别技术，实现对设备的精准操控和流畅的语音播报功能，适用于智能家居、机器人等多种应用场景。 使用STM32F407ZGT6作为主控板，并结合语音识别模块LD3320与语音播放模块DY-SV5W可以实现相关功能（仅用这两个模块也可以完成）。需要注意的是，两个模块的串口通信频率均为9600。
     
  • 利用ESP8266实现物联网AI语音识别
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    本项目介绍如何使用ESP8266模块结合Wi-Fi网络，实现基于云端服务的AI语音识别功能，为智能家居和物联网设备添加智能语音交互能力。 使用TensorFlowJS进行语音识别 你好，这是我在UNAIS ALI浏览器上的语音识别项目，利用AsyncWebServer来控制LED_BUILTIN / GPIO16，并通过SPIFF提供tf.min.js和speech-commands.min.js文件（需要1MB程序/ 3MB SPIFF分区）以实现使用WebGL GPU加速的在浏览器上完成语音识别的功能。由于Chrome浏览器会阻止麦克风请求，请改用Firefox。 该项目使用HTML模板来报告LED_BUILTIN / GPIO16的状态，语音指令为：“上” = 开，“下” = 关，忽略“右”和“左”。 需要Arduino库支持ESPAsyncTCP ESPAsyncWiFiManager等组件的安装。
     
  • 使用Python调用百度REST API进行语音识别
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    本教程介绍如何利用Python编程语言接入百度的REST API实现高效的语音文件转文本服务，适合对自然语言处理和自动化音频分析感兴趣的开发者。 目前，语音识别技术已经相对成熟，可以将语音内容转换为文字。例如，在锤子科技的发布会上展示的讯飞输入法中的语音识别功能曾引起广泛关注，并使科大讯飞知名度大幅提升。由于这类技术需要大量样本数据训练才能达到较高准确度，个人很难从零开始搭建。不过，许多提供语音识别服务的公司通常会向开发者开放API或SDK接口，从而大大降低使用门槛，只需少量代码即可实现相关功能。 接下来我会介绍如何利用Python调用百度REST API来完成简单的语音识别任务。首先访问百度智能云的相关页面进行账号登录，并根据提示申请成为开发者用户。之后便可以在该平台上获取所需的API密钥等信息以开始开发工作了。