PHP中如何進行人工智慧語音處理和自然語言處理應用開發？

隨著人工智慧技術的不斷發展，語音處理和自然語言處理應用已經成為了網路領域的重要發展方向。而PHP作為一種流行的程式語言，也不同於其他語言，對於人工智慧技術的應用有著自己獨特的方式。本文將介紹PHP如何進行人工智慧語音處理與自然語言處理應用開發。

一、語音處理

在PHP中進行語音處理需要用到擴充庫PHP-FFI，FFI是Foreign Function Interface縮寫，用於在不同程式語言中定義C程式碼。透過PHP-FFI，我們可以在PHP中呼叫外部C/C 函式庫的方法並傳回值。

安裝PHP-FFI擴充與相關相依性

在Linux平台下可以使用下列指令：

sudo apt-get install libffi-dev
sudo pecl install ffi

使用Composer來引進FFI函式庫的套件

composer require polysign/php-ffi

我們擁有一個模擬外部C/C 函式庫的.php文件，因為PHP-FFI是透過此文件來完成呼叫。

我們首先需要建立一個FFI實例：

$ffi = FFI::load("module.h");

其中，module.h是這個外部C/C 函式庫.h檔的路徑。這個範例的函數名為“get_integer（）”，傳回一個int類型的值。

呼叫外部函數時，我們可以使用以下方式：

$result = $ffi->get_integer();

這就是PHP-FFI呼叫外部C/C 函式庫的方法。我們可以使用這個方法來呼叫各種語音處理函式庫。

二、自然語言處理

實作自然語言處理的函式庫主要有兩個，分別是PHP-ML和StanfordNLP。

1.PHP-ML

PHP-ML是一個簡單易用的機器學習函式庫，它可以方便地實作自然語言處理和分類，此函式庫的安裝方法如下：

使用Composer引入PHP-ML的套件

composer require php-ml/php-ml

在程式中使用：

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 创造一个SVC实例
$classifier = new SVC(Kernel::LINEAR, $cost = 1000);

// 训练数据
$classifier->train($samples, $labels);

// 预测
$classifier->predict($unknown);

2.StanfordNLP

StanfordNLP是一個Java庫，它可以進行高級自然語言處理操作，如命名實體辨識、實體關係抽取、分句、詞性標註等等。

該函式庫需要Java運作環境的支援。

我們需要先安裝Java （若已安裝則跳過此步驟），在Linux平台下可以使用以下命令：

sudo apt-get install default-jdk

然後在Java環境下安裝StanfordNLP，它包含多個模型，我們可以按需選取：

1.下載StanfordNLP的程式碼：

wget https://nlp.stanford.edu/software/stanford-parser-full-2018-10-17.zip

2.解壓縮

unzip stanford-parser-full-2018-10-17.zip

3.安裝依賴項

#先在終端中進入解壓縮的目錄下，然後執行以下命令：

export STANFORD_MODELS=$(pwd)/stanford-parser-full-2018-10-17
export CLASSPATH=$STANFORD_MODELS/stanford-parser.jar

4.使用StanfordNLP

在PHP中使用Java程式是透過Java的」exec()「命令調用，在這種方式下，執行PHP檔案的使用者需要在執行Java時具有執行權限。

在PHP中使用Java解析器時，我們需要執行Java程式並將結果輸出到STDOUT（標準輸出流），然後從PHP腳本讀取STDOUT以獲得結果。

<?php

$output = shell_exec('java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000 2>&1 &');
sleep(5); // 这里必须等待一段时间来启动

$text = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.';

$url = "http://127.0.0.1:9000/?properties=";
$url .= urlencode('{"annotators": "tokenize,ssplit,pos","outputFormat": "json"}');

$data = urlencode($text);

$result = file_get_contents($url . "&text=" . $data);

var_dump(json_decode($result, true)); 

在執行此腳本時，它會輸出StanfordNLP透過JSON格式傳回的分析結果。

重點注意事項

1. 由於StanfordNLP需要大量的記憶體和運算資源，因此在處理大型文字或大量的文字時請謹慎使用。
2. 安裝、設定和使用StanfordNLP需要一定的技術水準。如果您是新手，請先學習Java程式設計。

三、總結

在本文中，我們介紹如何在PHP中進行語音處理和自然語言處理。我們還了解了兩個人工智慧庫：PHP-ML和StanfordNLP，它們可以輕鬆完成相應的任務。

在開發人工智慧應用時，考慮到效能問題，我們要使用底層的程式語言。但有了PHP-FFI的支持，我們可以輕鬆地將PHP與C/C 互動。同時，PHP具有易於學習和易於維護等優點，這使其成為Non-Enterprise技術堆疊的理想選擇。

因此，對於那些想要將人工智慧技術應用於自己的網站或應用程式的PHP開發人員來說，PHP可能是個優秀的、高效的選擇。

以上是PHP中如何進行人工智慧語音處理和自然語言處理應用開發？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！