如何使用Python构建TARS：Scratch的虚拟助手

小培

　　今天我们将使用Python构建演示TARS。TARS可以帮助您自动执行任务，例如在YouTube中搜索视频并播放，发送电子邮件，打开网站，在Wikipedia中搜索材料并阅读它们，通知您所在国家的天气预报，问候等等。通过构建TARS，将增加您的Python知识，并学习许多有用的工具。想知道如何使用Python构建TARS，首先让我们首先创建虚拟环境并构建TARS的基本音频系统。

1. <p>　　mkdirTARS</p>
   , _8 X9 q7 j$ o' g; l
2. <p>　　cdTARS</p>
   9 F0 l  n/ {! Z( V8 A$ @
3. <p>　　virtualenvvenv</p>

复制代码

3 _$ X, ?1 j' i  X( y# N　　要激活下面的venvrun命令
% l+ G' ~' `& u9 A) S& w! R

1. 　　.venv/bin/activate

复制代码

4 o: J; O: ~! B; h  }; }# e& c　　什么是虚拟环境?
8 U! l8 B" b- o, \　　激活venv后，我们需要通过以下命令安装主库：
　　pip3installgTTSSpeechRecognitionPyAudiopygame
　　gTTS是一个Python库和CLI工具，可与GoogleTranslate的文本到语音API交互。此模块有助于将字符串文本转换为语音文本，并可以另存为.mp3
　　语音识别是家庭自动化，人工智能等多种应用中的重要功能。语音识别需要音频输入，而语音识别使检索此输入变得非常简单。无需从头开始构建脚本来访问麦克风并处理音频文件，SpeechRecognition只需几分钟即可让您启动并运行。
　　要使用SpeechRecognizer访问麦克风，您必须安装PyAudio软件包
　　Pygame是一组跨平台的Python模块，旨在编写视频游戏。它包括旨在与Python编程语言一起使用的计算机图形和声音库。
　　现在，让我们构建TARS的语音系统：
. Y. v9 A4 o9 V$ ]

1. <p>　　fromgttsimportgTTS</p>
   
2. <p>　　importspeech_recognitionassr</p>
   
3. <p>　　frompygameimportmixer</p>
   
4. <p>　　deftalk(audio):</p>
   7 S3 `5 O  U- d% A
5. <p>　　print(audio)</p>
   1 |+ U" b7 b8 J4 Q: J/ x" j6 T9 |
6. <p>　　forlineinaudio.splitlines():</p>
   
7. <p>　　text_to_speech=gTTS(text=audio,lang='en-uk')</p>
   0 c4 B4 |. h' M8 P. V$ [8 B
8. <p>　　text_to_speech.save('audio.mp3')</p>
   
9. <p>　　mixer.init()</p>
   
10. <p>　　mixer.music.load("audio.mp3")</p>
    3 F! v4 \' s$ |1 \0 k+ G
11. <p>　　mixer.music.play()</p>

复制代码

( r7 h  `! I+ ?4 z8 O8 O　　我们通过音频作为使TARS说话的一种论据。例如talk程序将在splitlines()方法的帮助下循环这些行。此方法用于在线边界处分割线。检查splitlines()了解更多。然后，gTTS将处理所有这些文本转换为语音。text参数定义要读取的文本，lang定义用于读取文本的语言(IETF语言标签)。循环完成后，save()方法将结果写入文件。
+ @: N/ Z# m) B1 x　　pygame.mixer是用于加载和播放声音的模块，必须在使用之前进行初始化。
　　现在，让我们创建一个监听命令的函数：
2 ~$ u4 m, b" K) Y/ L

1. <p>　　defmyCommand():</p>
   5 I5 x" Q" o7 }$ C- C* |
2. <p>　　#Initializetherecognizer</p>
   8 x* t/ j" `. ?1 T! _  s
3. <p>　　r=sr.Recognizer()</p>
   
4. <p>　　withsr.Microphone()assource:</p>
   ( y" j0 H7 X0 g, P
5. <p>　　print('TARSisReady...')</p>
   
6. <p>　　r.pause_threshold=1</p>
   6 ?) ^5 i& ]6 s% l
7. <p>　　#waitforasecondtolettherecognizeradjustthe</p>
   
8. <p>　　#energythresholdbasedonthesurroundingnoiselevel</p>
   / d$ |0 s+ p' \% @; n3 L  ]
9. <p>　　r.adjust_for_ambient_noise(source,duration=1)</p>
   
10. <p>　　#listensfortheuser'sinput</p>
    ' z) j# j! @  ^: y! {1 v$ t. g: r
11. <p>　　audio=r.listen(source)</p>
    ! r0 m  {* w7 f& V: c, [% w7 l
12. <p>　　try:</p>
    
13. <p>　　command=r.recognize_google(audio).lower()</p>
    ; E1 a9 o" y3 S7 [
14. <p>　　print('Yousaid:'+command+'\n')</p>
    ; k) k9 i( x) V9 U
15. <p>　　#loopbacktocontinuetolistenforcommandsifunrecognizablespeechisreceived</p>
    1 C: n% \8 B3 Z8 [) N
16. <p>　　exceptsr.UnknownValueError:</p>
    
17. <p>　　print('Yourlastcommandcouldn\'tbeheard')</p>
    
18. <p>　　command=myCommand();</p>
    9 }- |5 v# f% T* U4 W% \8 I: p6 S
19. <p>　　returncommand</p>

复制代码

( m3 Z8 t( z# k　　在此功能中，我们使用了SpeechRecognition库。它充当几种流行语音API的包装，因此非常灵活。其中之一-GoogleWebSpeechAPI-支持默认API密钥，该密钥硬编码到SpeechRecognition库中。这意味着您可以不用注册服务就能站起来。
7 s; X1 }+ ~5 {! f　　为了能够通过语音识别使用自己的声音，您需要PyAudio软件包。像用于音频文件的Recognizer一样，我们将需要使用Microphone来获取实时语音数据。
2 _' _: k$ X% \8 q　　您可以使用with块内Recognizer类的listen()方法捕获来自麦克风的输入。此方法将音频源作为其第一个参数，并记录来自该源的输入，直到检测到静音为止。
, x. S+ w! ^% ]) S　　尝试在安静的地方说出您的命令，否则TARS可能会造成混淆。
　　综上所述，对于如何使用Python构建TARS：Scratch的虚拟助手的信息，相信大家已经清楚了吧。

: D+ b. V; U+ s, l8 m* ~; d) q