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python控制手机语音播报

发布时间:2023-09-16 07:28:17

㈠ 如何使用gpt解答问题后语音播报

1、选择一个GPT模型,例如GPT-2,BERT等等。这些模型可以在各种机器学习框架中训练,例如隐喊高TensorFlow、PyTorch等等。
2、使用python编写渗差一个脚本来加载模型,并将输入的问题传递给模型以生成答案。例如,可以使用TensorFlow和Python来加载GPT-2模型,并使用模型来生成答案。
3、将生成的答案转换灶尺为语音文件,可以使用Python中的文本转语音库,例如GoogleText-to-Speech或Pyttsx3。
4、最后,使用Python的音频播放库,例如Pygame或PyAudio,将语音文件播放出来。

㈡ 如何用python调用百度语音识别

1、首先需要打开网络AI语音系统,开始编写代码,如图所示,编写好回车。

㈢ pycharm语音播报使用什么库


使用python进行语音播放,只需要一个库即可,下载立即可以调用,库仅需要通过pip安装即可,简单快速方便使用,可以胡袜对输入的文字裤哗激进行自定义,非常的方便芦棚

㈣ 如何用手机编程Python

1.QPython3:这是一个在安卓手机上运行python3的脚本引擎,整合了python3解释器、控制台、QEdit编辑器和SLA4库,可以在安卓手机上运行python开发的程序,下面我简单介绍一下这个软件的...
2.Termux:这是一个功能强大的高级终端,可以运行shell命令(ssh等),在线安装python后,也可以编辑运行python代码,下面我简单介绍一下这个软件: 安装Termux,这个与上面的QPython...

㈤ python实现语音助手小思同学

技术基础参考: https://www.jb51.net/article/168328.htm

技术分析:1.优点:实现简单,利用各种API快速友斗实现语音助手。2.缺点,由于图灵机器人需要付费和实名认兄伍证造成了一些麻烦,所以改进了一下这个图灵羡告或机器人语音助手编写了小思语音助手。
小思机器人: https://www.ownthink.com/docs/bot/
网络语音识别: http://ai..com/docs#/ASR-Online-Python-SDK/top](http://ai..com/docs#/ASR-Online-Python-SDK/top

㈥ 手机如何编程

既然是简单编程,那么肯定就不是用android Studio大动干戈写工程文件做APP了,所以我们这里涉及到的是脚本语言Python。简单编程也只是用脚本语言在解释器里运行而已。而这,已经实现了程序正确运行的目的。


话说有一段时间,想买个表,这样可以看时间,但又一想,何不弄个自动整点报时的软件,于是在安卓手机上打开应用市场,找整点报时的APP,顺利下载了一个安装包小的APP,简单设置好时间后,默认后台运行,就可以了。

不过往往一段时间后,它会自动哑火。开启前一段时间好用,很准时很正常,但后来就没声响了。于是觉得不合适,又想别的办法,突然想到,何不编程写个整点报时的软件呢?于是想到脚本语言,为什么想到Python,因为它简单啊。但Python并不直接支持安卓手机,所以我们需要下载安装一个APP解释器。这个就是一人客在很早以前就介绍过的安卓的Python解释器QPython了。这里是3版本的。

这个解释器,也集成了大多数的安卓手机应用开发的接口。我们要实现的也很简单,就是通过不断的时间检测来决定是否用语音报时。当然核心是这个意思,但具体的代码就有一点点繁琐了。Python要用安卓手机的应用开发接口,就要用到androidhelper模块。而要用语音播报,那就要用droid.ttsSpeak(“这里就是你想要播报的字符串”)。而我们要正确地检测时间和播报时间,那不可避免要用time模块。而time模块出来的时间,不适合我们口语使用习惯,是需要根据年月日时等参数来用time.strftime转换的。

这里还有一个问题,就是语音播报的方式,比如23点11分钟,我们往往是这样表达:二十三点十一分钟。而用手机系统的语音播报则是这样:二三点一一分钟,所以这个也要注意,这里就要写一个转换函数了,也就是把数字正确地转变成汉字表达。

这个把数字转变成汉字的转换函数,大家可以自己写,也可以从网上找。而具体的实现代码,则很简单,这里是个人用的,每一分钟播报一次,每到半点或整点,继续播报,同时省略了转换函数_to_chinese4而直接写了实现代码,所以这里的代码仅供大家参考:

droid = androidhelper.Android()
xh=1 '''循环判断'''
while xh:
droid.ttsSpeak("现在是:"+"")
if (int(time.strftime("%M"))==30) or (int(time.strftime("%M"))==31):
droid.ttsSpeak("一人客,现在时间是:"+_to_chinese4(int(time.strftime("%H")))+"点半")
droid.ttsSpeak("一人客,现在时间是:"+_to_chinese4(int(time.strftime("%H")))+"点半")
else if (int(time.strftime("%M"))==00) or (int(time.strftime("%M"))==01):
droid.ttsSpeak("一人客,一人客,现在时间是:"+_to_chinese4(int(time.strftime("%H")))+"点钟啦")
droid.ttsSpeak("一人客,一人客,现在时间是:"+_to_chinese4(int(time.strftime("%H")))+"点钟啦")
time.sleep(59)

㈦ 利用python和麦克风进行语音数据采集的流程

使用 Python 和麦克风进行语音数据采集的流程可能包括以下步骤:

㈧ 如何用python调用百度语音识别

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
########################################################################
#
# Copyright (c) 2017 aibot.me, Inc. All Rights Reserved
#
########################################################################

"""
File: util_voice.py
Author: darrenwang([email protected])
Date: 2017/03/24 11:29:50
Brief:
"""

import sys
import json
import time
import base64
import urllib
import urllib2
import requests

class BaiRest:
def __init__(self, cu_id, api_key, api_secert):
self.token_url = "https://openapi..com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
self.getvoice_url = "http://tsn..com/text2audio?tex=%s&lan=zh&cuid=%s&ctp=1&tok=%s"
self.upvoice_url = 'http://vop..com/server_api'

self.cu_id = cu_id
self.get_token(api_key, api_secert)
return

def get_token(self, api_key, api_secert):
token_url = self.token_url % (api_key,api_secert)
r_str = urllib2.urlopen(token_url).read()
token_data = json.loads(r_str)
self.token_str = token_data['access_token']
return True

#语音合成
def text2audio(self, text, filename):
get_url = self.getvoice_url % (urllib2.quote(text), self.cu_id, self.token_str)
voice_data = urllib2.urlopen(get_url).read()
voice_fp = open(filename,'wb+')
voice_fp.write(voice_data)
voice_fp.close()
return True

##语音识别
def audio2text(self, filename):
data = {}
data['format'] = 'wav'
data['rate'] = 8000
data['channel'] = 1
data['cuid'] = self.cu_id
data['token'] = self.token_str

wav_fp = open(filename,'rb')
voice_data = wav_fp.read()
data['len'] = len(voice_data)
#data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).decode('utf-8')
data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).replace('\n', '')
#post_data = json.mps(data)
result = requests.post(self.upvoice_url, json=data, headers={'Content-Type': 'application/json'})
data_result = result.json()
print data_result
return data_result['result'][0]

def test_voice():
api_key = "SrhYKqzl3SE1URnAEuZ0FKdT"
api_secert = ""
bdr = BaiRest("test_python", api_key, api_secert)

#生成
start = time.time()
bdr.text2audio("你好啊", "out.wav")
using = time.time() - start
print using

#识别
start = time.time()
#result = bdr.audio2text("test.wav")
#result = bdr.audio2text("weather.pcm")
using = time.time() - start
print using, result

return True

if __name__ == "__main__":
test_voice()

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