[人工智能]【python】tkinter界面化+百度API—聊天机器人(四)

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?百度API

?tkinter界面设计

完整代码

实现结果如下：

?百度API

这里聊天机器人的功能也是结合第一篇的语音识别（【python】tkinter界面化+百度API—语音识别_张顺财的博客-CSDN博客）和新的百度API智能对话定制与服务平台去实现的。我们需要在百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台? ?或者智能对话定制与服务平台UNIT-百度AI开放平台?去创建获取ID、API key和Secre Key。

??进入选择立即使用之后跳转到如下页面，然后选择云端版的免费试用

?点击创建机器人，填写信息后创建

创建完机器人我们需要 为机器人添加技能，添加步骤如图所示：

?

然后是获取我们机器人的ID、API key和Secre Key。

?技术文档看这里：https://ai.baidu.com/ai-doc/UNIT/qkpzeloou

?tkinter界面设计

1.界面的初始化及布局：

    def __init__(self):
        self.ID = '语音识别的ID'
        self.Key = '语音识别的API key'
        self.Secret = '语音识别的secret key'
        # 用语音类创建对象
        self.client = AipSpeech(self.ID, self.Key, self.Secret)  # 语音识别对象

        #创建窗口
        self.page = Tk()# Toplevel() # Tk()
        self.page.resizable(width=False, height=False)
        self.page.title('聊天机器人')  #设置标题
        self. page. geometry('500x800') #设置窗口大小
        # 打开图像,转为tkinter兼容的对象,
        img = Image.open('5.jpg').resize([500,800])
        self.img = ImageTk.PhotoImage(img)
        #创建画布，将图像作为画布背景, 铺满整个窗口
        self.canvas = Canvas(self.page, width=500, height=800) #设置画布的宽、高
        self.canvas.place(x=0, y=0)
        self.canvas.create_image(250,400,image = self.img) #把图像放到画布，默认放置中心点
        self.canvas.create_text(250, 100, text='聊天机器人', font=('宋体', 40))
        self.canvas.create_text(110, 170, text='内容：', font=('宋体', 20), fill='green')
        self.canvas.create_text(110, 270, text='回答：', font=('宋体', 20), fill='blue')

        # 创建内容文本框
        self.text = Text(self.page, width=22, height=2, font=('宋体', 20))
        self.text.place(x=100, y=200)
        # 创建回答文本框
        self.Reply = Text(self.page, width=22, height=2, font=('宋体', 20))
        self.Reply.place(x=100, y=300)
        # 创建按钮，游客直接登录到单词界面，学生则需验证账号密码
        Button(self.page, width=8, text='聊天', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda:self.adio_run(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=200, y=600)  # activebackground 设置按键按下有变化 activebforeground设置前景色
        Button(self.page, width=8, text='返回', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda:self.back(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=200, y=650)
        Button(self.page, width=5, text='清空', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda: self.delete_text(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=330, y=380)

        self.page.mainloop(0)

2.access_token的获取模块

    def token(self):
        Key = '聊天机器人的API key'
        Secret = '聊天机器人的secret key'
        url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + Key + '&client_secret=' + Secret
        result = requests.post(url)
        result = result.json()
        access_token = result['access_token']
        return access_token

3.智能对话模块（百度API的调用）

    def Unit(self,chat):
        url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/unit/service/v3/chat'
        url = url + '?access_token=' + self.token()
        params = {
            'version': '3.0',
            'service_id': '聊天机器人的ID',
            'log_id': str(random.random()),
            'session_id': '',
            'request': {'terminal_id': '123456', 'query': chat},
        }
        response = requests.post(url=url, json=params)
        result = response.json()
        'result{response[{action[{confidence,say'
        # 报错的处理
        if result['error_code'] != 0:
            return '网页正忙'
        result = result['result']['responses'][0]['actions']
        reply_act = random.choice([conf for conf in result if conf['confidence'] > 0])
        reply = reply_act['say']
        # print(reply)
        return reply

上面代码里聊天机器人的ID不是APIkey那个界面的ID，而是创建完机器人那个界面的ID。如图：

?4.下面是录音模块，文本朗读模块和语音转文本模块的内容

 def get_adio(self, sec=0):
        p = pyaudio.PyAudio()
        stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
                        channels=1,
                        rate=16000,
                        input=True,
                        frames_per_buffer=1024)
        wf = wave.open('test.wav', 'wb')
        wf.setnchannels(1)
        wf.setsampwidth(p.get_sample_size(pyaudio.paInt16))
        wf.setframerate(16000)
        print('开始说话')
        stopflag = 0
        conflag = 0
        while True:
            data = stream.read(1024)
            rt_data = np.frombuffer(data, np.dtype('<i2'))
            fft_temp_data = fftpack.fft(rt_data, rt_data.size, overwrite_x=True)
            fft_data = np.abs(fft_temp_data)[0:fft_temp_data.size // 2 + 1]
            # print(sum(fft_data) // len (fft_data))
            # 判断麦克风是否停止，判断说话是否结束，#麦克风阀值，默认7000
            if sum(fft_data) // len(fft_data) > 7000:
                conflag += 1
            else:
                stopflag += 1
            oneSecond = int(16000 / 1024)
            if stopflag + conflag > oneSecond:  # 如果两种情况的次数超过一帧的大小
                if stopflag > oneSecond // 3 * 2:  # 其中无声的部分超过一帧的2/3，则停止
                    break
                else:
                    stopflag = 0
                    conflag = 0
            wf.writeframes(data)
        print('停止说话')
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        p.terminate()
        wf.close()
        return 'test.wav'

    def say(self,text):
        engine = pyttsx3.init()
        engine.say(text)
        engine.runAndWait()

    def StoT(self):
        file = self.get_adio()
        # 调用对象进行识别，需要为对象传递参数：
        # 识别三种格式：wav，pcm，amr
        # 语音文件，语音格式，采样频率，识别ID（1573：中文普通话）
        Format = file[-3:]
        data = open(file, 'rb').read()
        result = self.client.asr(data, Format, 16000, {'dev_pid': 1537})
        result = result['result'][0]
        # print(result)
        return result

    def adio_run(self):
        self.delete_text()
        text = self.StoT()
        self.text.insert('insert',text)
        # print('原文：', text)
        reply = self.Unit(text)
        self.Reply.insert('insert',reply)
        # print('回答内容：', reply)
        self.say(reply)

完整代码

from tkinter import *
from PIL import Image,ImageTk
import random
import requests
from scipy import fftpack
import wave
import numpy as np
import pyaudio
import pyttsx3
from aip import  AipSpeech



#主界面面设计,创建类,在构造方法中没计界面
class UnitPage():
    def __init__(self):
        self.ID = '语音识别的ID'
        self.Key = '语音识别的API key'
        self.Secret = '语音识别的secret key'
        # 用语音类创建对象
        self.client = AipSpeech(self.ID, self.Key, self.Secret)  # 语音识别对象

        #创建窗口
        self.page = Tk()# Toplevel() # Tk()
        self.page.resizable(width=False, height=False)
        self.page.title('聊天机器人')  #设置标题
        self. page. geometry('500x800') #设置窗口大小
        # 打开图像,转为tkinter兼容的对象,
        img = Image.open('5.jpg').resize([500,800])
        self.img = ImageTk.PhotoImage(img)
        #创建画布，将图像作为画布背景, 铺满整个窗口
        self.canvas = Canvas(self.page, width=500, height=800) #设置画布的宽、高
        self.canvas.place(x=0, y=0)
        self.canvas.create_image(250,400,image = self.img) #把图像放到画布，默认放置中心点
        self.canvas.create_text(250, 100, text='聊天机器人', font=('宋体', 40))
        self.canvas.create_text(110, 170, text='内容：', font=('宋体', 20), fill='green')
        self.canvas.create_text(110, 270, text='回答：', font=('宋体', 20), fill='blue')

        # 创建内容文本框
        self.text = Text(self.page, width=22, height=2, font=('宋体', 20))
        self.text.place(x=100, y=200)
        # 创建回答文本框
        self.Reply = Text(self.page, width=22, height=2, font=('宋体', 20))
        self.Reply.place(x=100, y=300)
        # 创建按钮，游客直接登录到单词界面，学生则需验证账号密码
        Button(self.page, width=8, text='聊天', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda:self.adio_run(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=200, y=600)  # activebackground 设置按键按下有变化 activebforeground设置前景色
        Button(self.page, width=8, text='返回', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda:self.back(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=200, y=650)
        Button(self.page, width=5, text='清空', font=('宋体', 20), fg='white',
               command=lambda: self.delete_text(), bg='dodgerblue', activebackground='black',
               activeforeground='white').place(x=330, y=380)

        self.page.mainloop(0)

    def delete_text(self):
        self.text.delete(0.0, END)
        self.Reply.delete(0.0, END)

    def token(self):
        Key = '聊天机器人的API key'
        Secret = '聊天机器人的secret key'
        url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + Key + '&client_secret=' + Secret
        result = requests.post(url)
        result = result.json()
        access_token = result['access_token']
        return access_token

    def get_adio(self, sec=0):
        p = pyaudio.PyAudio()
        stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
                        channels=1,
                        rate=16000,
                        input=True,
                        frames_per_buffer=1024)
        wf = wave.open('test.wav', 'wb')
        wf.setnchannels(1)
        wf.setsampwidth(p.get_sample_size(pyaudio.paInt16))
        wf.setframerate(16000)
        print('开始说话')
        stopflag = 0
        conflag = 0
        while True:
            data = stream.read(1024)
            rt_data = np.frombuffer(data, np.dtype('<i2'))
            fft_temp_data = fftpack.fft(rt_data, rt_data.size, overwrite_x=True)
            fft_data = np.abs(fft_temp_data)[0:fft_temp_data.size // 2 + 1]
            # print(sum(fft_data) // len (fft_data))
            # 判断麦克风是否停止，判断说话是否结束，#麦克风阀值，默认7000
            if sum(fft_data) // len(fft_data) > 7000:
                conflag += 1
            else:
                stopflag += 1
            oneSecond = int(16000 / 1024)
            if stopflag + conflag > oneSecond:  # 如果两种情况的次数超过一帧的大小
                if stopflag > oneSecond // 3 * 2:  # 其中无声的部分超过一帧的2/3，则停止
                    break
                else:
                    stopflag = 0
                    conflag = 0
            wf.writeframes(data)
        print('停止说话')
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        p.terminate()
        wf.close()
        return 'test.wav'

    def say(self,text):
        engine = pyttsx3.init()
        engine.say(text)
        engine.runAndWait()

    def StoT(self):
        file = self.get_adio()
        # 调用对象进行识别，需要为对象传递参数：
        # 识别三种格式：wav，pcm，amr
        # 语音文件，语音格式，采样频率，识别ID（1573：中文普通话）
        Format = file[-3:]
        data = open(file, 'rb').read()
        result = self.client.asr(data, Format, 16000, {'dev_pid': 1537})
        result = result['result'][0]
        # print(result)
        return result

    def adio_run(self):
        self.delete_text()
        text = self.StoT()
        self.text.insert('insert',text)
        # print('原文：', text)
        reply = self.Unit(text)
        self.Reply.insert('insert',reply)
        # print('回答内容：', reply)
        self.say(reply)

    def Unit(self,chat):
        url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/unit/service/v3/chat'
        url = url + '?access_token=' + self.token()
        params = {
            'version': '3.0',
            'service_id': '聊天机器人的ID',
            'log_id': str(random.random()),
            'session_id': '',
            'request': {'terminal_id': '123456', 'query': chat},
        }
        response = requests.post(url=url, json=params)
        result = response.json()
        'result{response[{action[{confidence,say'
        # 报错的处理
        if result['error_code'] != 0:
            return '网页正忙'
        result = result['result']['responses'][0]['actions']
        reply_act = random.choice([conf for conf in result if conf['confidence'] > 0])
        reply = reply_act['say']
        # print(reply)
        return reply

    def back(self):
        self.page.destroy()


UnitPage()