未來的一段時間，人工智能在市場上占有很重的位置，Python語言則是研究人工智能的最佳編程語言，下面，就讓我們來感受一下它的魅力吧！

百度給的樣例程序，不論C還是Java版，都分為method1和method2兩種

前者稱為隱式（post的是json串，音頻數據編碼到json里），后者稱為顯式（post的就是音頻數據）

一開始考慮到pythonwave包處理的都是“字符串”，擔心跟C語言的數組不一致，所以選擇低效但保險的method1，

即先將音頻數據base64編碼，再加上采樣率、通道數等信息匯集成dict，最后總體編碼成json串

結果老是報：

3300輸入參數不正確

先后試過urllib2和pycurl包，都是上面情況

不得已換用method2，成功（看來wave包對音頻的存儲并不是“字符串”）

#encoding=utf-8 import wave import urllib, urllib2, pycurl import base64 import json ## get access token by api key & secret key  def get_token():   apiKey = "xxxxxxxx"   secretKey = "xxxxxxxxx"   auth_url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apiKey + "&client_secret=" + secretKey;   res = urllib2.urlopen(auth_url)   json_data = res.read()   return json.loads(json_data)['access_token']  def dump_res(buf):   print buf ## post audio to server def use_cloud(token):   fp = wave.open('vad_0.wav', 'rb')   nf = fp.getnframes()   f_len = nf * 2   audio_data = fp.readframes(nf)    cuid = "xxxxxxxxxx" #my xiaomi phone MAC   srv_url = 'http://vop.baidu.com/server_api' + '?cuid=' + cuid + '&token=' + token   http_header = [     'Content-Type: audio/pcm; rate=8000',     'Content-Length: %d' % f_len   ]   c = pycurl.Curl()   c.setopt(pycurl.URL, str(srv_url)) #curl doesn't support unicode   #c.setopt(c.RETURNTRANSFER, 1)   c.setopt(c.HTTPHEADER, http_header)  #must be list, not dict   c.setopt(c.POST, 1)   c.setopt(c.CONNECTTIMEOUT, 30)   c.setopt(c.TIMEOUT, 30)   c.setopt(c.WRITEFUNCTION, dump_res)   c.setopt(c.POSTFIELDS, audio_data)   c.setopt(c.POSTFIELDSIZE, f_len)   c.perform() #pycurl.perform() has no return val  if __name__ == "__main__":   token = get_token()   use_cloud(token) 

運行結果

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總結

以上就是本文關于Python語言實現百度語音識別API的使用實例的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站：

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