from aip import AipSpeech          檔案格式轉換（os）+翻譯成文字（原流001010）+提取有效資訊文段+利用相似度(simnet)人工制定答案

+將答案與voice合成音訊寫入mp3
from aip import AipNlp
import os
#lsi模型
App_ID="11520823"

API_Key="MkDwZfZz0hFuCBWsungxl0sv"

Secret_Key="RjE8ywaQT2x5NGHzeN9FbHSZGefzBTCR"

client=AipSpeech(App_ID,API_Key,Secret_Key)#通行證
nlp_client=AipNlp(App_ID,API_Key,Secret_Key)

cmd="ffmpeg -y  -i %s  -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 %s"
 
%(
    "LLL.wma",
    "LLLS.pcm"
)
os.system(cmd)

voice=None
with open("LLLS.pcm", 'rb') as fp:  #.pcm相當於一種流檔案
    liu= fp.read()#讀出.pcm檔案裡的內容

# 將上面讀取的流，識別成本地檔案類似於.txt
restxt=client.asr(liu, 'pcm', 16000, {#將讀出的.pcm內容識別成詞典
    'dev_pid': 1536,#輸入法模型 ，標準普通話1536,帶有英文識別，比較差勁的
})

my_text=""
if restxt.get("result"
 
):
    my_text=restxt["result"][0]

Q1="你的名字是什麼"
Q2="你的偶像是誰"
answer="我不知道你在說什麼"
if nlp_client.simnet(Q1,my_text).get("score")>=0.7:
    answer="我的名字是美麗"
if nlp_client.simnet(Q2,my_text).get("score")>=0.7:
    answer="林俊杰"



my_voice={
    "per":4,
    "spd":3,
    "pit":8,
    "vol":10
}
print(answer)


#client=AipSpeech(App_ID,API_Key,Secret_Key)#
 
通行證

sysvoice=client.synthesis(answer,"zh",1,my_voice)
print(sysvoice)
with open("LLLS.mp3","wb") as f:
    f.write(sysvoice)