在1.2官网注册后拿到APISecret和APIKey,直接复制文章2.4demo代码,确定音频为wav格式,采样率为16K,在命令行执行
python single_sentence_recognition.py -client_secret=你的client_secret -client_id=你的client_id -file_path=test.wav
使用中有任何问题,欢迎留言提问。
Python 3
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登录后进入【首页概览】,各位开发者可以进行创建多个应用。包括一句话识别、长语音识别、录音文件识别;在线合成、离线合成、长文本合成。
进入【已创建的应用】,左侧选择您需调用的AI技术服务,右侧展示对应服务页面概览(您可查询用量、管理套餐、购买服务量、自主获取授权、预警管理)。
通过服务 / 授权管理,获取对应参数,进行开发配置(获取访问令牌token)
拿到Key和Secret就可以正式使用啦!
在拿到Key和Secret后,我们还需要调用授权接口获取access_token,这个access_token有效时长是24小时。
# 获取access_token用于鉴权
def get_access_token(client_secret, client_id):
grant_type = "client_credentials"
url = "https://openapi.data-baker.com/oauth/2.0/token?grant_type={}&client_secret={}&client_id={}"\
.format(grant_type, client_secret, client_id)
try:
response = requests.post(url)
response.raise_for_status()
except Exception as e:
print(e)
return
else:
access_token = json.loads(response.text).get('access_token')
return access_token
拿到access_token后,调用语音识别接口,就可以获得识别后文本
# 获取识别后文本
def get_text(file, headers):
url = "https://asr.data-baker.com/asr/api?"
response = requests.post(url, data=file, headers=headers)
code = json.loads(response.text).get("code")
text = json.loads(response.text).get("text")
if code != 20000:
print(response.text)
return text
client_secret和client_id:在文章1.2的官网获取,必填
file_path:文件保存路径,必填
audio_format:音频格式,默认wav,根据文件可以自己选填
sample_rate:采样率,默认16000,根据文件可以自己选填
add_pct:是否在静音处添加标点,默认true
# 获取命令行输入参数
def get_args():
parser = argparse.ArgumentParser(description='ASR')
parser.add_argument('-client_secret', type=str, required=True)
parser.add_argument('-client_id', type=str, required=True)
parser.add_argument('-file_path', type=str, required=True)
parser.add_argument('--audio_format', type=str, default='wav')
parser.add_argument('--sample_rate', type=str, default='16000')
parser.add_argument('--add_pct', type=str, default='true')
args = parser.parse_args()
return args
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import requests
import json
import argparse
# 获取access_token用于鉴权
def get_access_token(client_secret, client_id):
grant_type = "client_credentials"
url = "https://openapi.data-baker.com/oauth/2.0/token?grant_type={}&client_secret={}&client_id={}"\
.format(grant_type, client_secret, client_id)
try:
response = requests.post(url)
response.raise_for_status()
except Exception as e:
print(e)
return
else:
access_token = json.loads(response.text).get('access_token')
return access_token
# 获取识别后文本
def get_text(file, headers):
url = "https://asr.data-baker.com/asr/api?"
response = requests.post(url, data=file, headers=headers)
code = json.loads(response.text).get("code")
text = json.loads(response.text).get("text")
if code != 20000:
print(response.text)
return text
# 获取命令行输入参数
def get_args():
parser = argparse.ArgumentParser(description='ASR')
parser.add_argument('-client_secret', type=str, required=True)
parser.add_argument('-client_id', type=str, required=True)
parser.add_argument('-file_path', type=str, required=True)
parser.add_argument('--audio_format', type=str, default='wav')
parser.add_argument('--sample_rate', type=str, default='16000')
parser.add_argument('--add_pct', type=str, default='true')
args = parser.parse_args()
return args
if __name__ == '__main__':
args = get_args()
# 获取access_token
client_secret = args.client_secret
client_id = args.client_id
access_token = get_access_token(client_secret, client_id)
# 读取音频文件
with open(args.file_path, 'rb') as f:
file = f.read()
# 填写Header信息
audio_format = args.audio_format
sample_rate = args.sample_rate
add_pct = args.add_pct
headers = {'access_token': access_token, 'audio_format': audio_format, 'sample_rate': sample_rate,
'add_pct': add_pct}
text = get_text(file, headers)
print(text)
复制所有代码,确定音频为wav格式,采样率为16K,在命令行执行
python single_sentence_recognition.py -client_secret=你的client_secret -client_id=你的client_id -file_path=test.wav
结果
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题目 :实现删除字符串中出现次数最少的字符,若多个字符出现次数一样,则都删除。输出删除这些单词后的字符串,字符串中其它字符保持原来的顺序。条件:字符串只包含小写英文字母, 不考虑非法输入,输入的字符串长度小于等于20个字节。例如 输入abcdd输出为dd#include#include#includeusing namespace std;void main(){_删除字符串中出现次数最少的字符 华为机试 javascript
首先在head里面加入下面一段js代码:function preview(oper) { if (oper < 10) { bdhtml = window.document.body.innerHTML; //获取当前页的html代码 sprnstr = "<!--startprint" + oper +..._eprnstr
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PHP 的字符串向数据库写入时,为避免数据库错误,需要对特殊字符进行转义(字符前加上\符号)。如 O’reilly 转义成 O\’reilly,这样可以将数据放入数据库中,而不会出错。这些特殊字符包括:单引号(’)、双引号(”)、反斜线(\)与 NUL(NULL 字符)。addslashes函数就是用来做这个添加反斜线的操作,相应的有添加就需要有相应的逆向操作,stripslashes用来删除ad..._stripslashes() addslashes()
【实例简介】最近邻策略(NearestNeighbor)解决TSP问题的算法实现——是基于贪心思想;最短链路策略(ShortestLinkedHeuristic)解决TSP问题的算法实现——也是基于贪心算法,但与上述实现细节有所不同;最短插入启发式策略(NearestInsertion)解决TSP问题的算法实现——插入启发式策略基本思想是对由|V|个城市的某m个城市所构成的回路,陆续地选择一个未在..._tsp近似算法
前几周为实验室处理实验数据,需要将html文件数据转换为xml。在解析html时,在网上搜索了一些解析html的库,发现这个库还是很不错的,其工作原理就是建了一个DOM树。我用的版本是0.85,这篇blog不会说明如何用这个库来编程,而是总结一些使用这个库时需要更改的一些地方,以方便大家使用。首先这个库使用前需要将其编译成lib,第一次编译应该是通过不了的,需要修改utils.cc文件中的第17行..._htmlcxx库
最近在使用select * into outfile 'a.csv' from user;的时候发现一个问题,user表是utf8编码,excel默认编码格式是GBK,excel直接打开时候是一堆乱码。后来想了一个办法中转,先保存成为txt格式,excel打开txt时候会提示选择用哪种编码方式打开,选择utf8解决。脚本如下:SELECT a.*INTO OUTFILE 'a.txt'FIELDS..._into outfile中文乱码
在Oracle EBS与SRM系统成集中,PO接收入库调用SOA服务,客户要求同步处理,之前我们开发通常方法:先将数据插入接口表,再调用接口请求“接收事务处理管理器”,这样的方法会使用对方系统调用服务时间比较长,甚至标准管理器阻塞时,必定会致导调用SOA服务超时。因此,采用Oracle EBS标准的采购接收入库API开发的SOA服务,就不会受标准管理器限制,调用就会即时处理_oracle ebs 采购接收api
简介一款跨平台/无依赖的自动化测试工具,目测只能控制鼠标/键盘/获取屏幕尺寸/弹出消息框/截屏。安装pip install pyautogui鼠标键盘控制>>> import pyautogui>>> screenWidth, screenHeight = pyautogui.size()>>> currentMouseX, currentMo..._pyautogui location 指定区域截图
超全超强的GitHub开源NLP工具集合。_中文资源在线
之前项目中用到的代码块(读取配置文件会乱码):public class PropertiesConfig { private static Logger log = Logger.getLogger(PropertiesConfig.class); public PropertiesConfig() { } private static Properties props
随机梯度下降(SGD)