Music_label
Baidu Python Demo 点击下载
(该demo为百度自己写的，可以将其规整一下。)
百度账号！
通过控制台左侧导航，选择产品服务-人工智能，进入具体AI服务项的控制面板（如文字识别、人脸识别），进行相关业务操作。
在控制台中，创建应用，勾选开通”语音技术“-”音频文件转写“能力。获取 AppID、API Key、Secret Key，并通过请求鉴权接口换取 token.
2.1 获取密钥
{
"AppID": "******",
"API Key": "******",
"Secret Key": "******"
}
{
"refresh_token": "25.35264e084797bc0bf19dd706168455a4.315360000.1949116227.282335-24960897",
"expires_in": 2592000,
"session_key": "9mzdDAE89vAYH2jOTi8J2UuSelhHulALOvtk9H3rBU4CgQu0hV+Jn6QfZ/dsGC5rnCEZZTYKN7xa/ryvBO3dTEZUC75ixw==",
"access_token": "******",
"scope": "audio_voice_assistant_get brain_enhanced_asr audio_tts_post brain_speech_realtime public brain_all_scope brain_asr_async wise_adapt lebo_resource_base lightservice_public hetu_basic lightcms_map_poi kaidian_kaidian ApsMisTest_Test权限 vis-classify_flower lpq_开放 cop_helloScope ApsMis_fangdi_permission smartapp_snsapi_base smartapp_mapp_dev_manage iop_autocar oauth_tp_app smartapp_smart_game_openapi oauth_sessionkey smartapp_swanid_verify smartapp_opensource_openapi smartapp_opensource_recapi fake_face_detect_开放Scope vis-ocr_虚拟人物助理 idl-video_虚拟人物助理 smartapp_component smartapp_search_plugin avatar_video_test",
"session_secret": "98507c8a97e59b8af784af8ff8d476f0"
}3.1 创建音频转写任务
接口描述：根据音频url、音频格式、语言id以及采样率等参数创建音频转写任务
请求接口：https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/aasr/v1/create（POST）
| KEY | VALUE |
|---|---|
| access_token | 通过 API Key 和 Secret Key 获取的 access_token，参考Access Token获取 |
Body中放置请求参数，参数如下：
| 参数名 | 类型 | 是否必需 | 对外状态 | 取值范围 |
|---|---|---|---|---|
| speech_url | str | 是 | 音频url | 可使用百度云对象存储进行音频存储，生成云端可外网访问的url链接，音频大小不超过500MB |
| format | str | 是 | 音频格式 | ["mp3", "wav", "pcm","m4a","amr"]单声道，编码 16bits 位深 |
| pid | int | 是 | 语言类型 | [80001（中文语音近场识别模型极速版）, 1737（英文模型）] |
| rate | int | 是 | 采样率 | [16000] 固定值 |
Body请求示例：
{
"speech_url": "https://platform.bj.bcebos.com/sdk%2Fasr%2Fasr_doc%2Fdoc_download_files%2F16k.pcm",
"format": "pcm",
"pid": 80001,
"rate": 16000
}返回参数
| 参数名 | 类型 | 是否必需 | 对外状态 |
|---|---|---|---|
| log_id | int | 是 | log id |
| task_id | str | 否 | 任务id |
| task_status | str | 否 | 任务状态 |
| error_code | int | 否 | 错误码 |
| error_msg | str | 否 | 错误信息 |
Body返回示例：
# 创建成功
{
"log_id": 12345678,
"task_status": "Created"，
"task_id": "234acb234acb234acb234acb" #注意保存该id，用于后续请求识别结果
}
# 创建失败，缺少参数
{
"error_code": 336203,
"error_msg": "missing param: speech_url",
"log_id": 5414433131138366128
}注意：查询识别结果时，需要该步骤返回的task_id来进行请求。请注意保存task_id列表。
3.2 查询转写任务结果
根据task_id的数组批量查询音频转写任务结果
请求接口：https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/aasr/v1/query (POST)
| KEY | VALUE |
|---|---|
| access_token | 通过 API Key 和 Secret Key 获取的 access_token，参考Access Token获取 |
Body中放置请求参数，参数如下：
| 参数名 | 类型 | 是否必需 | 描述 | 取值范围 |
|---|---|---|---|---|
| task_ids | list | 是 | 任务id | task_ids为空，返回空任务结果列表；单次查询任务数不超过200个 |
body请求示例：
{
"task_ids": ["234acb234acb234acb234acb", "234acb234acb234acb234acd", "234acb234acb234acb234acbe"]
}返回参数：
| 参数名 | 类型 | 是否必需 |
|---|---|---|
| log_id | int | 是 |
| tasks_info | list | 否 |
| +task_id | str | 是 |
| +task_status | str | 是 |
| +task_result | dict | 否 |
| ++corpus_no | str | 否 |
| ++result | str | 否 |
| ++detailed_result | list | 否 |
| ++err_no | int | 否 |
| ++err_msg | str | 否 |
| ++sn | str | 否 |
| error_code | int | 否 |
| error_msg | str | 否 |
| error_info | list | 否 |
Body返回示例：
{
"log_id": 12345678,
"tasks_info": [
{ # 转写中
"task_status": "Running"
"task_id": "234acb234acb234acb234acb",
},
{ # 转写失败
"task_status": "Failure"
"task_id": "234acb234acb234acb234acd",
"task_result": {
"err_no": 3301
"err_msg": "speech quality error",
"sn": "xxx"
}
},
{ # 转写成功
"task_status": "Success",
"task_result": {
"result": [
"观众朋友大家好，欢迎收看本期视频哦。毕竟..."
],
"audio_duration": 6800,
"detailed_result": [
{
"res": [
"观众朋友大家好，欢迎收看本期视频哦。"
],
"end_time": 6700,
"begin_time": 4240,
"words_info": [],
"sn": "257826606251573543780",
"corpus_no": "6758319075297447880"
}
...
],
"corpus_no": "6758319075297447880"
},
"task_id": "234acb234acb234acb234ace"
}
]
}
用户必须要将音频文件上传至云端，这样接口才能正确
错误示例：
将音频文件放在window桌面下。
请求接口：正确返回tasks_id。
BUT！
解决方案：
可使用百度云对象存储进行音频存储，生成云端可外网访问的url链接，音频大小不超过500MB。
创建个Bucket，上传文件，会生成一个外网访问的url链接。
可以使用音频文件转码
Help on package aip:
NAME
aip - aip public
PACKAGE CONTENTS
base
bodyanalysis
easydl
face
imagecensor
imageclassify
imageprocess
imagesearch
kg
nlp
ocr
speech
nlp全称Natural Language Processing，自然语言处理。
所以需要查看nlp里面有什么。
NAME
aip.nlp - 自然语言处理
CLASSES
aip.base.AipBase(builtins.object)
AipNlp
class AipNlp(aip.base.AipBase)
| AipNlp(appId, apiKey, secretKey)
|
| 自然语言处理
|
| Method resolution order:
| AipNlp
| aip.base.AipBase
| builtins.object
|
| Methods defined here:
|
| commentTag(self, text, options=None)
| 评论观点抽取
|
| depParser(self, text, options=None)
| 依存句法分析
|
| dnnlm(self, text, options=None)
| DNN语言模型
|
| ecnet(self, text, options=None)
| 文本纠错
|
| emotion(self, text, options=None)
| 对话情绪识别接口
|
| keyword(self, title, content, options=None)
| 文章标签
|
| lexer(self, text, options=None)
| 词法分析
|
| lexerCustom(self, text, options=None)
| 词法分析（定制版）
|
| newsSummary(self, content, max_summary_len, options=None)
| 新闻摘要接口
|
| sentimentClassify(self, text, options=None)
| 情感倾向分析
|
| simnet(self, text_1, text_2, options=None)
| 短文本相似度
|
| topic(self, title, content, options=None)
| 文章分类
|
| wordEmbedding(self, word, options=None)
| 词向量表示
|
| wordSimEmbedding(self, word_1, word_2, options=None)
| 词义相似度
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Methods inherited from aip.base.AipBase:
|
| __init__(self, appId, apiKey, secretKey)
| AipBase(appId, apiKey, secretKey)
|
| getVersion(self)
| version
|
| post(self, url, data, headers=None)
| self.post('', {})
|
| report(self, feedback)
| 数据反馈
|
| setConnectionTimeoutInMillis(self, ms)
| setConnectionTimeoutInMillis
|
| setProxies(self, proxies)
| proxies
|
| setSocketTimeoutInMillis(self, ms)
| setSocketTimeoutInMillis
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Data descriptors inherited from aip.base.AipBase:
|
| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined)
查看上图，情感分析为sentimentClassify(self, text, options=None)
{
"client_appId" = "25004504",
"client_apiKey" = "******",
"client_secretKey" = "******"
}import aip
client_appId = '25004504'
client_apiKey = '******'
client_secretKey = '******'
lyrics = '今天天气很好'
print(lyrics)
# 调用自然语言处理api
my_nlp = aip.nlp.AipNlp(client_appId, client_apiKey, client_secretKey)
print(my_nlp.sentimentClassify(lyrics))
# sentimentClassify(self, text, options=None)使用豆瓣提供的镜像服务。
1.1.1 pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple
1.1.2 pip install PyQt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple
安装完成后在Python安装目录下的Lib\site-packages目录中可以看到PyQt5、pyqt5-tools目录。
在pycharm中新建一个python文件，然后在其他写入代码：
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QApplication
app = QApplication(sys.argv)
widget = QWidget()
widget.resize(800, 600)
widget.setWindowTitle("Hello, PyQt5!")
widget.show()
sys.exit(app.exec())
File->Settings->Tools->External Tools.
| 工具 | *.exe | 说明 |
|---|---|---|
| Qt Designer | ./designer.exe | 打开Qt Designer界面，对软件的界面进行设计 |
| PyUIC | ./python.exe | 将Qt Designer设计的UI文件转换为,py文件 |
| PyRCC | ./pyrcc5.exe | 将资源文件如图片等转成python代码能识别的文件 |
因为每个人安装配置不同，对于找不到.exe文件可以自行百度。
本来想要美化界面，突然想要透明化是不是挺好，然后就是上图孤零零的Upload。
由于每次调用api时，会返回一个状态，例如Running，但是之后并不会返回result，所以需要调用多次直到状态为Success，这里设置sleep(7)
if dict_json['tasks_info'][0]['task_status'] == 'Success' :
my_txt = dict_json['tasks_info'][0]['task_result']['result'][0]
print(my_txt)
with open('../speech_txt/lyrics.txt', "w", encoding='utf-8') as f :
f.write(my_txt)
emotion_analysis.emo()
elif dict_json['tasks_info'][0]['task_status'] == 'Running':
time.sleep(7)
query() # 递归调用由于开发时间有限，程序每次只能运行一个文件，但是可以运行多个文件，后续有时间会补上。
这个准确度控制不了，因为是调用的百度的nlp。
结对作业bye。