結合AI API一起運作的祕訣

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結合AI API一起運作的祕訣

Google Cloud AI API

🤖 您好！在開發應用程序的過程中，像 Google Photos 、Gmail 和 Maps 這樣的應用程序中，Google 學到了非常多關於以人工智慧為基礎的應用程序開發的經驗。現在，我們將把這些經驗傳授給您，通過 Google Cloud 的 AI API，讓您輕鬆應用 Google 的最佳實踐，實現圖像識別、語音轉換以及上下文理解等功能。

在這個視頻中，我們將示範如何結合多個 API 一起使用，完成更強大和令人印象深刻的應用程序。

Python 環境設置

在開始之前，我們需要進行一些設置工作。首先，我們需要安裝所需的庫依賴。

請執行以下代碼以安裝與我們即將使用的文字轉語音、語音轉文字和自然語言處理 API 相關的庫依賴。

pip install google-cloud-texttospeech
pip install google-cloud-speech
pip install google-cloud-language

接下來，我們要對一些全局配置進行設置，供後續代碼使用。

首先，我們需要設置 Google Cloud 的項目 ID。您可以在 Google Cloud 控制台中找到它。

project_id = "your-project-id"

然後，我們需要設置用於保存生成的語音文件的目錄。

output_dir = "./audio_output/"

最後，我們需要設置語音轉文字 API 的語言代碼。請根據您的需要設置相應的代碼。例如，"zh-TW" 代表繁體中文。

speech_language = "zh-TW"

完成以上設置後，我們可以開始使用這些強大的 API 了！

文字轉語音 API

首先，讓我們使用 Google Cloud 的文字轉語音 API 來將文字轉換為語音。這個 API 允許我們創建自定義的語音合成，並生成可播放的音頻文件。

我們將使用以下代碼示範文字轉語音 API 的使用方式：

from google.cloud import texttospeech

def text_to_speech(text, output_file):
    client = texttospeech.TextToSpeechClient()

    synthesis_input = texttospeech.SynthesisInput(text=text)

    voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="en-US", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.MALE)

    audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)

    response = client.synthesize_speech(input=synthesis_input, voice=voice, audio_config=audio_config)

    with open(output_file, "wb") as out:
        out.write(response.audio_content)
        print(f"Audio content written to file {output_file}")

在上面的代碼中，我們首先創建了 TextToSpeechClient 對象，然後使用它來創建合成輸入 synthesis_input、語音選擇設置 voice，以及音頻配置 audio_config。

最後，我們調用 client.synthesize_speech 方法將文字轉換為語音，並寫入到指定的輸出文件中。

語音轉文字 API

接下來，我們要使用 Google Cloud 的語音轉文字 API 將語音轉換為文字。這個 API 允許我們把音頻文件轉換為文本數據，以進一步處理和分析。

我們將使用以下代碼示範語音轉文字 API 的使用方式：

from google.cloud import speech

def speech_to_text(audio_file):
    client = speech.SpeechClient()

    with open(audio_file, "rb") as speech_file:
        content = speech_file.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=content)

    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US"
    )

    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    for result in response.results:
        print("Transcript: {}".format(result.alternatives[0].transcript))

在上面的代碼中，我們首先創建了 SpeechClient 對象，然後讀取音頻文件的內容，並將其包裝成 RecognitionAudio 對象。

接下來，我們創建 RecognitionConfig 對象並設置相應的參數，然後調用 client.recognize 方法將音頻文件轉換為文本數據。

最後，我們獲取語音轉換結果，並將轉換後的文本打印出來。

自然語言處理 API

最後，我們要使用 Google Cloud 的自然語言處理 API 來進行情感分析和實體識別等操作。這個 API 允許我們對文本進行情感分析、實體識別以及關鍵詞抽取。

我們將使用以下代碼示範自然語言處理 API 的使用方式：

from google.cloud import language

def analyze_sentiment_and_entities(text):
    client = language.LanguageServiceClient()

    document = language.Document(
        content=text,
        type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
        language="en"
    )

    response = client.analyze_sentiment(document=document)

    sentiment = response.document_sentiment
    entities = response.entities

    sent_score = sentiment.score
    sent_magnitude = sentiment.magnitude

    print(f"Sentiment score: {sent_score}")
    print(f"Sentiment magnitude: {sent_magnitude}")

    print("Entities:")
    for entity in entities:
        print(f"\t{entity.name} ({entity.type_})")

在上面的代碼中，我們首先創建了 LanguageServiceClient 對象，然後創建了 Document 對象，將要進行情感分析和實體識別的文本作為參數傳入。

接下來，我們調用 client.analyze_sentiment 方法對文本進行情感分析，並獲取情感得分和情感強度。

同樣地，我們也獲取了文本中的實體信息。

最後，我們打印出情感得分、情感強度和實體信息。

🎉 現在，您已經看到了這些強大 API 如何結合在一起，可以幫助您創建更複雜的應用程序，並從中獲取 NLP 相關的洞見。

不要猶豫！立即前往我們的 Google Cloud 主頁，嘗試使用這些 API 吧！而且這些操作都是免費的呢！