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Erfahren Sie, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Baidu-KI-Schnittstelle herstellen und so intelligente Anwendungen erstellen

王林

Freigeben： 2023-08-27 08:16:48

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Erfahren Sie, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Baidu-KI-Schnittstelle herstellen und so intelligente Anwendungen erstellen

Lernen Sie, wie Sie Python als Schnittstelle zur Baidu AI-Schnittstelle verwenden, um intelligente Anwendungen zu erstellen.

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz beginnen immer mehr Anwendungen, intelligente Funktionen einzuführen, um die Benutzererfahrung und Arbeitseffizienz zu verbessern. Baidu AI ist der führende Anbieter von Dienstleistungen für künstliche Intelligenz in China und bietet eine Fülle von Schnittstellen und Entwicklungstools, die es Entwicklern ermöglichen, die Technologie der künstlichen Intelligenz einfach zu nutzen, um intelligente Anwendungen zu erstellen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Programmiersprache Python als Schnittstelle zur Baidu AI-Schnittstelle verwenden, um einige interessante intelligente Funktionen zu erreichen. Als nächstes nehmen wir Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache als Beispiele, um Schritt für Schritt zu zeigen, wie man sich mit der Baidu AI-Schnittstelle verbindet, und geben entsprechende Codebeispiele.

Bilderkennung

Die Bilderkennungsschnittstelle von Baidu AI kann Objekte, Szenen, Text usw. in Bildern identifizieren. Zunächst müssen Sie ein Konto auf der offiziellen Website von Baidu AI erstellen und einen API-Schlüssel und einen Geheimschlüssel für die Bilderkennung beantragen. Verwenden Sie dann die Anforderungsbibliothek von Python, um eine HTTP-Anfrage zu senden, das zu erkennende Bild an die Baidu AI-Schnittstelle zu senden und das zurückgegebene JSON-Ergebnis zu analysieren.

Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode zum Identifizieren von Objekten in Bildern:

import requests

def image_recognition(image_path):
    url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    access_token = "your_access_token"  # 替换成你的API Key和Secret Key
    headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    params = {'access_token': access_token}
    data = {'image': open(image_path, 'rb')}
    
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, files=data)
    result = response.json()
    
    if 'error_code' in result:
        print("图像识别失败：" + result['error_msg'])
    else:
        for item in result['result']:
            print(item['keyword'] + " (置信度：" + str(item['score']) + ")")

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Sie müssen im obigen Code nur „your_access_token“ durch den von Ihnen beantragten API-Schlüssel und Geheimschlüssel ersetzen und dann image_recognition </ aufrufen. code> Funktion und übergeben Sie den Pfad des zu erkennenden Bildes, um das Erkennungsergebnis zu erhalten. <code>image_recognition函数，并传入待识别的图片路径，即可得到识别结果。

语音识别

百度AI的语音识别接口可以将语音转换为文本。为了使用该接口，你需要先申请一个语音识别的API Key和Secret Key。然后，使用Python的PyAudio库录制音频，将录制的音频数据发送到百度AI接口，并解析返回的JSON结果。

下面是一个简单的示例代码，用于将音频文件转换为文本：

import requests
import json
import base64
import time
import pyaudio
import wave

def audio_recognition(audio_path):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/aasr/v1/recognize"
    access_token = "your_access_token"  # 替换成你的API Key和Secret Key
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    params = {'access_token': access_token}
    data = {
        'speech': base64.b64encode(open(audio_path, 'rb').read()).decode('utf-8'),
        'len': os.path.getsize(audio_path),
        'rate': 16000
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=json.dumps(data))
    result = response.json()
    
    if 'error_code' in result:
        print("语音识别失败：" + result['error_msg'])
    else:
        for item in result['result']:
            print(item['word'])

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将上述代码中的"your_access_token"替换成你申请到的API Key和Secret Key，然后调用audio_recognition函数，并传入待识别的音频文件路径，即可得到识别结果。

自然语言处理

百度AI的自然语言处理接口可以实现文本的分词、词性标注、情感分析等功能。使用该接口，你需要申请一个自然语言处理的API Key和Secret Key。然后，使用Python的requests库发送HTTP请求，将待处理的文本数据发送到百度AI接口上，并解析返回的JSON结果。

下面是一个简单的示例代码，用于对文本进行情感分析：

import requests
import json

def sentiment_analysis(text):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify"
    access_token = "your_access_token"  # 替换成你的API Key和Secret Key
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    params = {'access_token': access_token}
    data = {'text': text}
    
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=json.dumps(data))
    result = response.json()
    
    if 'error_code' in result:
        print("情感分析失败：" + result['error_msg'])
    else:
        sentiment = result['items'][0]['sentiment']
        confidence = result['items'][0]['confidence']
        print("情感类型：" + sentiment + " (置信度：" + str(confidence) + ")")

Nach dem Login kopieren

将上述代码中的"your_access_token"替换成你申请到的API Key和Secret Key，然后调用sentiment_analysis

audio_recognition code> auf und übergeben Sie den Pfad der zu erkennenden Audiodatei, um das Erkennungsergebnis zu erhalten. 🎜<ol start="3">🎜Verarbeitung natürlicher Sprache🎜🎜🎜Die Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Baidu AI kann Textsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging, Stimmungsanalyse und andere Funktionen realisieren. Um diese Schnittstelle nutzen zu können, müssen Sie einen API-Schlüssel und einen Geheimschlüssel für die Verarbeitung natürlicher Sprache beantragen. Verwenden Sie dann die Anforderungsbibliothek von Python, um HTTP-Anforderungen zu senden, die zu verarbeitenden Textdaten an die Baidu AI-Schnittstelle zu senden und die zurückgegebenen JSON-Ergebnisse zu analysieren. 🎜🎜Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für die Stimmungsanalyse von Text: 🎜rrreee🎜Ersetzen Sie „your_access_token“ im obigen Code durch den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel, den Sie beantragt haben, und rufen Sie dann die Funktion <code>sentiment_analysis

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Baidu-KI-Schnittstelle herstellen und so intelligente Anwendungen erstellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!