智能语音（识别+格式转换+合成+相似度分析+问答）

from aip import AipSpeech          文件格式转换（os）+翻译成文字（原流001010）+提取有效信息文段+利用相似度(simnet)人工制定答案

+将答案与voice合成音频写入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)#通行证
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相当于一种流文件
    liu= fp.read()#读出.pcm文件里的内容

# 将上面读取的流，识别成本地文件类似于.txt
restxt=client.asr(liu, 'pcm', 16000, {#将读出的.pcm内容识别成词典
    'dev_pid': 1536,#输入法模型 ，标准普通话1536,带有英文识别，比较差劲的
})

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

Q1="你的名字是什么"
Q2="你的偶像是谁"
answer="我不知道你在说什么"
if nlp_client.simnet(Q1,my_text).get("score")>=0.7:
    answer="我的名字是美丽"
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)#通行证

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