


Comment créer un assistant virtuel intelligent en utilisant Python
Comment utiliser Python pour créer un assistant virtuel intelligent
Introduction :
Dans le développement de la technologie moderne, les assistants virtuels sont devenus un rôle important dans la vie des gens. Il peut interagir avec les utilisateurs par la voix ou par texte et fournir divers services tels que planifier des rappels, répondre à des questions, écouter de la musique, etc. Dans cet article, nous explorerons comment créer un assistant virtuel intelligent simple à l'aide de Python.
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Préparation
Avant de commencer, nous devons nous assurer que l'interpréteur Python est installé sur le système. Dans le même temps, nous devons également installer certains modules nécessaires. Nous pouvons utiliser les commandes suivantes pour installer les modules requis.pip install pyttsx3 pip install SpeechRecognition pip install pyaudio pip install wikipedia
Copier après la connexion Text to Speech
En utilisant le module pyttsx3 de Python, nous pouvons convertir du texte en parole. Ce qui suit est un exemple de code qui convertit un texte donné en parole et le lit.import pyttsx3 def convert_text_to_speech(text): engine = pyttsx3.init() engine.say(text) engine.runAndWait() # 测试代码 convert_text_to_speech("你好,这是一个测试。")
Copier après la connexionParole en texte
Grâce au module SpeechRecognition de Python, nous pouvons convertir la parole en texte. Ce qui suit est un exemple de code qui implémente la fonction de saisie de la parole à partir du microphone et de sa conversion en texte.import speech_recognition as sr def convert_speech_to_text(): r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说话:") audio = r.listen(source) try: text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN") print("您说的是:", text) except sr.UnknownValueError: print("抱歉,我无法理解您说的话。") except sr.RequestError as e: print("出现错误:", e) # 测试代码 convert_speech_to_text()
Copier après la connexionFonction Q&A
Le module wikipedia de Python peut être utilisé pour récupérer des informations sur Wikipédia. Nous pouvons combiner les modules de reconnaissance vocale et de Wikipédia pour implémenter une fonction simple de questions et réponses. Ce qui suit est un exemple de code qui peut être utilisé pour obtenir des informations Wikipédia pertinentes en posant des questions.import speech_recognition as sr import wikipedia def get_wikipedia_info(topic): try: result = wikipedia.summary(topic, sentences=2) print(result) except wikipedia.exceptions.PageError: print("没有找到相关信息。") def convert_speech_to_text(): r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说话:") audio = r.listen(source) try: text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN") print("您说的是:", text) get_wikipedia_info(text) except sr.UnknownValueError: print("抱歉,我无法理解您说的话。") except sr.RequestError as e: print("出现错误:", e) # 测试代码 convert_speech_to_text()
Copier après la connexion
Conclusion :
En utilisant Python, nous pouvons facilement créer un assistant virtuel intelligent simple. Nous pouvons utiliser les capacités de synthèse vocale et de reconnaissance vocale pour interagir avec les utilisateurs. Parallèlement, nous pouvons également utiliser divers modules pour obtenir des informations utiles, comme Wikipédia. Avec un apprentissage et un développement ultérieurs, nous pouvons ajouter plus de fonctionnalités et d'intelligence à l'assistant virtuel.
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
