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>
   
2. <p>　　cdTARS</p>
   1 }" C" W, q) W8 i3 f# |$ X
3. <p>　　virtualenvvenv</p>

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2 p& w. j8 j/ p! e1 z　　要激活下面的venvrun命令

1. 　　.venv/bin/activate

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　　什么是虚拟环境?
. Y& z" X; }: n　　激活venv后，我们需要通过以下命令安装主库：
0 V8 B. d9 P0 S9 A9 w　　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
9 X8 W( y% F! v1 X" Z　　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。
3 Y+ g( j( E# l0 [; u* Y; D　　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：

1. <p>　　fromgttsimportgTTS</p>
   ) u( V; W3 X; z/ R. s; l2 V9 b) N( O
2. <p>　　importspeech_recognitionassr</p>
   
3. <p>　　frompygameimportmixer</p>
   
4. <p>　　deftalk(audio):</p>
   ; |) @( T- E8 \$ f8 W
5. <p>　　print(audio)</p>
   
6. <p>　　forlineinaudio.splitlines():</p>
   $ B. [/ o/ E3 ]8 v& l: p
7. <p>　　text_to_speech=gTTS(text=audio,lang='en-uk')</p>
   9 S* f2 J  ?7 @, k: b5 j. v
8. <p>　　text_to_speech.save('audio.mp3')</p>
   # F" ~8 J* J- K0 f8 @" ]: y$ `
9. <p>　　mixer.init()</p>
   - D. ~& b# K3 T; t4 y- Z
10. <p>　　mixer.music.load("audio.mp3")</p>
    
11. <p>　　mixer.music.play()</p>

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　　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。
　　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：
8 V$ ^! y- Y. ]7 i& f. C

1. <p>　　defmyCommand():</p>
     w) _, J3 U& O% K" f$ y( f7 Q
2. <p>　　#Initializetherecognizer</p>
   
3. <p>　　r=sr.Recognizer()</p>
   : K" _; M! D9 c( K. v
4. <p>　　withsr.Microphone()assource:</p>
   2 T  ]! U5 s  R
5. <p>　　print('TARSisReady...')</p>
   
6. <p>　　r.pause_threshold=1</p>
   5 Z1 ~, F7 a& B- w
7. <p>　　#waitforasecondtolettherecognizeradjustthe</p>
   
8. <p>　　#energythresholdbasedonthesurroundingnoiselevel</p>
   
9. <p>　　r.adjust_for_ambient_noise(source,duration=1)</p>
   
10. <p>　　#listensfortheuser'sinput</p>
    
11. <p>　　audio=r.listen(source)</p>
    9 e  [9 ^8 x$ f) R! `- w' \
12. <p>　　try:</p>
    
13. <p>　　command=r.recognize_google(audio).lower()</p>
    ! Y8 g- a8 ^9 ^& m4 d8 F
14. <p>　　print('Yousaid:'+command+'\n')</p>
    
15. <p>　　#loopbacktocontinuetolistenforcommandsifunrecognizablespeechisreceived</p>
    3 W" c1 ]) ^7 k4 r  m# l
16. <p>　　exceptsr.UnknownValueError:</p>
    
17. <p>　　print('Yourlastcommandcouldn\'tbeheard')</p>
    3 J8 z! _: t0 m  \( K
18. <p>　　command=myCommand();</p>
    
19. <p>　　returncommand</p>

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　　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。
6 C: ~* a. Q2 P3 ~% a% q0 r　　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。
4 ?: ]5 s; [7 p9 H4 K. u　　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。
　　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。