使用科大讯飞API进行语音识别和合成代码

时间: 2024-06-09 08:11:21 浏览: 191
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科大讯飞语音识别与合成

star3星 · 编辑精心推荐
以下是使用科大讯飞API进行语音识别和合成的Python代码示例: 语音识别: ```python import requests import json url = "http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/iat" APPID = "YOUR_APPID" # 替换为自己的APPID API_KEY = "YOUR_API_KEY" # 替换为自己的API_KEY audio_file = "test.wav" # 需要识别的音频文件路径 with open(audio_file, "rb") as f: audio_data = f.read() param = { "engine_type": "sms16k", # 引擎类型,此处使用16k采样率的普通话识别 "aue": "raw", # 音频编码格式,此处为未压缩的音频数据 } headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "X-Appid": APPID, "X-CurTime": str(int(time.time())), "X-Param": base64.b64encode(json.dumps(param).replace(' ', '').encode('utf-8')).decode('utf-8'), "X-CheckSum": hashlib.md5((API_KEY + str(int(time.time())) + base64.b64encode(audio_data).decode('utf-8')) \ .encode('utf-8')).hexdigest(), } response = requests.post(url, headers=headers, data=audio_data) result = json.loads(response.text) if result["code"] == "0": print("识别结果:", result["data"]) else: print("识别失败:", result["desc"]) ``` 语音合成: ```python import requests import json import time import hashlib import base64 url = "http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/tts" APPID = "YOUR_APPID" # 替换为自己的APPID API_KEY = "YOUR_API_KEY" # 替换为自己的API_KEY text = "科大讯飞提供全球领先的人工智能技术、产品和服务,致力于让机器具备智能的思维和感官能力。" # 需要合成的文本内容 param = { "auf": "audio/L16;rate=16000", # 音频采样率和编码格式 "aue": "lame", # 音频编码格式,此处使用mp3 "voice_name": "xiaoyan", # 合成的发音人 "speed": "50", # 合成语速 "volume": "50", # 合成音量 "pitch": "50", # 合成音调 "engine_type": "intp65", # 引擎类型 "text": text, # 合成的文本内容 } headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "X-Appid": APPID, "X-CurTime": str(int(time.time())), "X-Param": base64.b64encode(json.dumps(param).replace(' ', '').encode('utf-8')).decode('utf-8'), "X-CheckSum": hashlib.md5((API_KEY + str(int(time.time())) + base64.b64encode(text.encode('utf-8')).decode('utf-8')) \ .encode('utf-8')).hexdigest(), } response = requests.post(url, headers=headers) result = json.loads(response.text) if result["code"] == "0": audio_data = base64.b64decode(result["data"]) audio_file = "output.mp3" # 合成的音频保存路径 with open(audio_file, "wb") as f: f.write(audio_data) print("合成成功,音频文件保存在:", audio_file) else: print("合成失败:", result["desc"]) ```
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2 预备工作 2.1 创建iOS工程 在XCode中建立你的工程,或者打开已经建立的工程。 2.2 添加静态库 将开发工具包中lib目录下的iflyMSC.framework添加到新建工程中(如下图所示)。 提交 图一 图二 提交 图三 2.3 添加framework 按下图添加SDK所需要的iOS库,请注意libz.dylib,CoreTelephoney.framework不要遗漏。 提交 图四 注:如果使用的是离线识别,还需要增加libc++.dylib。 2.4 确认SDK的路径 提交 图五 请确认上图红色部分的路径能够找到iflyMSC.framework。为了支持多人开发,建议双击红色部分,把路径改为相对路径,例如像下图所示。 提交 图六 注意:请把不必要的路径删除。例如更新了SDK后,新的SDK与旧的SDK不在同一路径,请把旧的路径删除,避免引用到旧的库。对应集成SDK后发现编译失败,提示找不到头文件,请先检查这个路径是否正确。 2.5 导入头文件 在你需要使用MSC服务的文件中导入相应的头文件 例如: C/C++ Code //带界面的语音识别控件 #import “iflyMSC/IFlyRecognizerViewDelegate.h” #import “iflyMSC/IFlyRecognizerView.h” C/C++ Code //不带界面的语音识别控件 #import “iflyMSC/IFlySpeechRecognizerDelegate.h” #import “iflyMSC/IFlySpeechRecognizer.h” C/C++ Code //不带界面的语音合成控件 #import “iflyMSC/IFlySpeechSynthesizerDelegate.h” #import “iflyMSC/IFlySpeechSynthesizer.h” 2.6 集成帮助文档到Xcode 打开终端(termainl或iterm),cd 到压缩包的doc 目录,执行以下命令: 注:不同的xcode版本,对应的docset路径可能有变化,需要根据实际路径来操作。 C/C++ Code cp -R -f -a com.iflytek.documentation.IFlyMSC.docset ~/Library/Developer/Shared/Documentation/DocSets/ 然后执行命令 C/C++ Code open ~/Library/Developer/Shared/Documentation/DocSets/ 请核对文档的版本为最新下载的版本 提交 图七 打开Xcode的帮助文档就可以看到已经集成的文档 提交 图八 2.7 初始化 必须在初始化后才可以使用语音服务,初始化是异步过程,推荐在程序入口处调用。 Appid是应用的身份信息,具有唯一性,初始化时必须要传入Appid。可以从demo的Definition.h APPID_VALUE中查看此信息。Demo和SDK申请地址:http://xfyun.cn C/C++ Code //将“12345678”替换成您申请的APPID。 NSString *initString = [[NSString alloc] initWithFormat:@"appid=%@",@” 12345678”]; [IFlySpeechUtility createUtility:initString]; 3 语音听写 使用示例如下: C/C++ Code //头文件定义 //需要实现IFlyRecognizerViewDelegate,为识别会话的服务代理 @interface RecognizerViewController : UIViewController<IFlyRecognizerViewDelegate> { IFlyRecognizerView *_iflyRecognizerView; } //初始化语音识别控件 _iflyRecognizerView = [[IFlyRecognizerView alloc] initWithCenter:self.view.center]; _iflyRecognizerView.delegate = self; [_iflyRecognizerView setParameter: @"iat" forKey: [IFlySpeechConstant IFLY_DOMAIN]]; //asr_audio_path保存录音文件名,如不再需要,设置value为nil表示取消,默认目录是documents [_iflyRecognizerView setParameter:@"asrview.pcm " forKey:[IFlySpeechConstant ASR_AUDIO_PATH]]; //启动识别服务 [_iflyRecognizerView start]; /*识别结果返回代理 @param resultArray 识别结果 @ param isLast 表示是否最后一次结果 */ - (void)onResult: (NSArray *)resultArray isLast:(BOOL) isLast { } /*识别会话错误返回代理 @ param error 错误码 */ - (void)onError: (IFlySpeechError *) error { } 4 语音识别 4.1 在线语音识别 上传联系人,使用示例如下: C/C++ Code //创建上传对象 _uploader = [[IFlyDataUploader alloc] init]; //获取联系人集合 IFlyContact *iFlyContact = [[IFlyContact alloc] init]; NSString *contactList = [iFlyContact contact]; //设置参数 [_uploader setParameter:@"uup" forKey:@"subject"]; [_uploader setParameter:@"contact" forKey:@"dtt"]; //启动上传 [_uploader uploadDataWithCompletionHandler:^(NSString * grammerID, IFlySpeechError *error) { //接受返回的grammerID和error [self onUploadFinished:grammerID error:error]; }name:@"contact" data: contactList]; 上传用户词表,使用示例如下: C/C++ Code //创建上传对象 _uploader = [[IFlyDataUploader alloc] init]; //生成用户词表对象 //用户词表 #define USERWORDS @"{\"userword\":[{\"name\":\"iflytek\",\"words\":[\"德国盐猪手\",\"1912酒吧街\",\"清蒸鲈鱼\",\"挪威三文鱼\",\"黄埔军校\",\"横沙牌坊\",\"科大讯飞\"]}]}" IFlyUserWords *iFlyUserWords = [[IFlyUserWords alloc] initWithJson:USERWORDS ]; #define NAME @"userwords" //设置参数 [_uploader setParameter:@"iat" forKey:@"sub"]; [_uploader setParameter:@"userword" forKey:@"dtt"]; //上传词表 [_uploader uploadDataWithCompletionHandler:^(NSString * grammerID, IFlySpeechError *error) { //接受返回的grammerID和error [self onUploadFinished:grammerID error:error]; } name:NAME data:[iFlyUserWords toString]]; abnf语法上传,示例如下: C/C++ Code // ABNF语法示例,可以说”北京到上海” #define ABNFPARAM @”sub=asr,dtt=abnf” #define ABNFDATA = “#ABNF 1.0 gb2312; language zh-CN; mode voice; root $main; $main = $place1 到$place2 ; $place1 = 北京 | 武汉 | 南京 | 天津 | 天京 | 东京; $place2 = 上海 | 合肥;” //创建上传对象 _uploader = [[IFlyDataUploader alloc] init]; //设置参数 [_uploader setParameter:@"asr" forKey:@"sub"]; [_uploader setParameter:@"abnf" forKey:@"dtt"]; //上传abnf语法 [_uploader uploadDataWithCompletionHandler:^(NSString * grammerID, IFlySpeechError *error) { //接受返回的grammerID和error [self setGrammerId:grammerID]; }name:ABNFNAME data:ABNFDATA]; 4.2 本线语音识别 1) 创建识别对象(注:如果使用的是离线识别,还需要增加libc++.dylib) C/C++ Code //此方法为demo中封装,具体实现请参照demo。 self.iFlySpeechRecognizer = [RecognizerFactory CreateRecognizer:self Domain:@"asr"]; 2)设置参数 C/C++ Code //开启候选结果 [_iflySpeechRecognizer setParameter:@"1" forKey:@"asr_wbest"]; //设置引擎类型,clound或者local [_iflySpeechRecognizer setParameter:@”local” forKey:[IFlySpeechConstant ENGINE_TYPE]]; //设置字符编码为utf-8 [_iflySpeechRecognizer setParameter:@"utf-8" forKey:[IFlySpeechConstant TEXT_ENCODING]]; 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