


Bagaimana untuk membina pembantu suara pintar menggunakan Python
Cara menggunakan Python untuk membina pembantu suara pintar
Pengenalan:
Dalam era perkembangan pesat teknologi moden, permintaan orang ramai terhadap pembantu pintar semakin tinggi. Sebagai salah satu bentuk, pembantu suara pintar telah digunakan secara meluas dalam pelbagai peranti seperti telefon bimbit, komputer dan pembesar suara pintar. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk membina pembantu suara pintar mudah untuk membantu anda melaksanakan pembantu pintar peribadi anda sendiri dari awal.
- Persediaan
Sebelum kita mula membina pembantu suara, kita perlu terlebih dahulu menyediakan beberapa alat dan bahan yang diperlukan. Pertama ialah bahasa pengaturcaraan Python Kami akan menggunakan Python untuk menulis kod logik pembantu suara. Selain itu, kami juga perlu memasang beberapa perpustakaan Python tambahan untuk membantu mengendalikan tugas berkaitan pertuturan, seperti SpeechRecognition dan pyttsx3. Pustaka SpeechRecognition boleh menukar pertuturan kepada teks, dan perpustakaan pyttsx3 boleh menukar teks kepada pertuturan. Akhir sekali, kami juga memerlukan peranti yang boleh menerima input suara dan suara output, seperti mikrofon dan pembesar suara.
- Dapatkan input suara
Pertama, kita perlu mendapatkan input suara pengguna melalui mikrofon. Untuk mencapai fungsi ini, kita boleh menggunakan perpustakaan SpeechRecognition. Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk pengecaman pertuturan:
import speech_recognition as sr def get_audio(): r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说话...") audio = r.listen(source) print("识别中...") try: text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN") print("识别结果:" + text) except sr.UnknownValueError: print("无法识别,请重新说话") except sr.RequestError as e: print("请求发生错误:" + str(e)) return text text = get_audio()
Dalam kod di atas, kami telah mencipta fungsi yang dipanggil get_audio yang menggunakan kelas Pengecam daripada pustaka speech_recognition untuk mendapatkan input Audio mikrofon. Dengan memanggil kaedah recogn_google, kami boleh menukar data audio kepada hasil teks bahasa Cina. Jika suara tidak dapat dikenali atau ralat permintaan berlaku, program akan mencetak maklumat segera yang sepadan.
- Memproses Input Suara
Selepas mendapat input suara pengguna, anda perlu menulis kod logik untuk memproses input dan menjana jawapan yang sepadan. Proses ini boleh direka bentuk mengikut keperluan tertentu. Di sini kami hanya akan melaksanakan fungsi yang bertindak balas berdasarkan input pengguna. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara memproses dan menjana jawapan berdasarkan input pengguna:
def process_text(text): if "你好" in text: return "你好,有什么可以帮助你的吗?" elif "天气" in text: return "今天天气晴朗,气温为25摄氏度。" else: return "对不起,我无法理解你的意思。" answer = process_text(text) print("回答:" + answer)
Dalam kod di atas, kami telah menulis fungsi yang dipanggil process_text untuk memproses input teks pengguna. Fungsi menyemak sama ada input pengguna mengandungi kata kunci tertentu dan menjana jawapan yang sepadan berdasarkan kata kunci. Dalam contoh ini, jika input pengguna mengandungi "Hello", jawapannya ialah "Hello, bagaimana saya boleh membantu anda?"; jika input mengandungi "Cuaca", jawapannya ialah "Hari ini cerah dan suhu 25 darjah Celsius. " ; Jika input tidak mengandungi "Helo" mahupun "Cuaca", jawapannya ialah "Maaf, saya tidak dapat memahami anda."
- Keluaran hasil suara
Keluarkan jawapan kerana suara ialah pembantu suara pintar Salah satu fungsi penting. Kita boleh menggunakan perpustakaan pyttsx3 untuk menukar teks kepada output pertuturan yang sepadan. Berikut ialah kod sampel yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan pyttsx3 untuk mengeluarkan jawapan sebagai ucapan:
import pyttsx3 def speak(text): engine = pyttsx3.init() engine.setProperty("rate", 150) # 设置语速 engine.setProperty("volume", 0.8) # 设置音量 engine.say(text) engine.runAndWait() speak(answer)
Dalam kod di atas, kami telah mencipta fungsi yang dipanggil bercakap, yang menggunakan kelas Enjin dalam perpustakaan pyttsx3 untuk mengeluarkan jawapan Tukar teks kepada output pertuturan. Dengan memanggil kaedah setProperty, kita boleh menetapkan sifat kelajuan dan kelantangan pertuturan. Akhir sekali, dengan memanggil kaedah katakan dan kaedah runAndWait, kami boleh melaksanakan fungsi output suara.
Ringkasan:
Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk membina pembantu suara pintar yang ringkas. Pembantu sedemikian boleh mendapatkan input suara pengguna melalui mikrofon dan menggunakan teknologi pengecaman pertuturan untuk menukar pertuturan menjadi teks. Kemudian, lakukan pemprosesan yang sepadan berdasarkan input pengguna dan hasilkan jawapan. Akhirnya, jawapan ditukar kepada output pertuturan melalui teknologi sintesis pertuturan. Dengan cara ini, kita boleh melaksanakan pembantu suara pintar asas. Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah, dan pembantu suara sebenar boleh mempunyai pengembangan dan pengoptimuman yang lebih berfungsi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membina pembantu suara pintar menggunakan Python. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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 dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
