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语音对话机器人

except Exception,e: print “e:”,e return “识别失败”.encode(“utf-8”) 代码图示根据图改缩进 识别完成之后呢 我们就要开始第三步了 我们要和机器人对话 为了能够智能点,我们就用到了图灵得接口图灵真的非常好用能够 查天气语音**讲故事**讲笑话 下面附上第三步代码 3、“图灵回复" (1)去图灵机器人官网注册创建一个微信机器人 在这里插入图片描述 (2 )创建图灵机器人文件输入代码 sudo nano Turling.py (3) 写入代码,在红色处写自己申请API KEY \# coding: utf-8 import requests import filename,"wb") f.write(voice_date) f.close() 根据图片改缩进 5、播放 语音合成之后我们要播放出来用到了mpg123为什么我会用这个呢因为它可以直接播放网页上音频非常好用 yuyinhecheng.yuyinhecheng_api(tok,tex) os.system('mpg123 "%s"'%url) time.sleep(0.5) 根据图改缩进 img 7、运行 最后就可以运行机器人

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对话机器人几种实现方式

闲聊机器人实现 模板实现 早期闲聊机器人主要是通过模板实现,也就是规则,比较有代表性语言是AIML,即人工智能标记语言,是一种基于XML方言。 总结 谁简单用谁,尽量不考虑基于知识库问答 任务机器人 结构 我们其实可以把任务机器人简单分成两部分:语言理解,对话管理。 对话管理,可以认为是根据我们对这一句理解,上一句理解,上上句理解,其他上下文信息等等,共同决策机器人应当回复什么。 也就说大部分机器人可以认为是如下公式: (意图i, 关键实体i) = 语言理解(用户输入i) 回复 = 对话管理(意图0, 关键实体0,意图1, 关键实体1,…,意图n, 关键实体n,其他上下文) 意图 、年龄等 这里0到n指n轮对话,理论上决策应该根据所有跟用户对话一起判断。

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    实现web智能机器人对话

    想去体验朋友可以用电脑打开http://180.76.55.160/ 体验哦 必须电脑 ,手机有问题 先来看图 ? 这是初次搭建,今天一天就搞定。我自己接入了机器人。 Python这需要安装Django和dwebsocket,安装之后现在Djangosettings里面将WEBSOCKET_ACCEPT_ALL=True写进去 @require_websocketdef for message in request.websocket: request.websocket.send(这里要String类型) # 发送消息到客户端 这段代码是后台接受即时消息, socket.onmessage = function (res) { layim.getMessage({ username: "图灵机器人 false , fromid: "1" }); }; });</script></body></html>我这里后台是直接将图灵机器人回复发送到前台

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    对话机器人技术简介:问答系统、对话系统与聊天机器人

    对话机器人技术简介 自从iPhone 4S开始内置Siri,到现在各种智能音箱,或者扎克伯格说自己做智能管家, 我认为都算是对话机器人一类。 以苹果Siri和亚马逊Echo为例,它实际上是一套非常复杂智能系统,而对话机器人是其中一个界面。 本文探讨各种简单对话机器人技术,而这些技术,每个往往只能完成一个及其特定功能。 岔开话题的话,在科学上,“怎么实现一个机器人”,是一个太宽泛问题,往往此类问题都会被分解为若干个小问题。 一般此类对话系统研究都基于如何让机器人在有限步骤内完成可以完成任务系统,并且结果往往定位到一个单一实体。 例如你在一些手机软件中搜索餐厅,结果可能返回多家餐厅(餐厅本身即实体),他们都有名称、地址、电话等等信息(这些也可以称为餐厅这个实体属性,当然也可以是与餐厅这个实体有关其他实体)。

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    对话机器人ChatBot综述

    Conchylicultor/DeepQA web seq2seq https://github.com/farizrahman4u/seq2seq 封装seq2seq、attention API 整理 图灵机器人 对话数据为短文本,字数平均长度在10以内 极少数对话是其它语言,eg:英语、日语、韩语等 数据已去重 定价 单轮定价:100w组/510元 多轮每百万组定价(平均轮数为4.40±):(4.4-1)* 自己动手做聊天机器人教程 https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse 直接获取语料数据 如果你不想经历上面这么痛苦过程,可以直接获取我建设好三千万( ),支付9.9元,支付成功后在订单列表中点击“发送”自动已通知消息形式发送至您微信: 点击支付 小说 txt 黑道风云 东北往事 “上午,我和红兵也回到了营地,到了营地,我再也按捺不住,拿起冲锋枪 京东多轮对话 http://jddc.jd.com/ ==汉语对话教材== ?

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    项目网研:关于Helm 3对话(视频)

    加入我们与Helm维护者对话;我们将讨论较大变化,讨论最有用新特性,并帮助您从Helm改进中获益,从而避免操作上意外。 视频 视频内容 参与网络研讨 CNCF网络研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术好方法。我们正在寻找项目维护者、CNCF成员、社区专家来分享他们知识。 网络研讨会是非推广性质,专注于云原生空间中教育和思想领导力。

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    【译】云端机器人:与Ken Goldberg 对话

    工作涉猎广泛,从超过170篇机器人算法和社会信息过滤等同行评审论文,到与人机互动相关艺术项目。作为在加州大学伯克利分校一位教授,他正在建立一个研发中心,开发医疗机器人协助手术。 这是他认为将是我们这个时代伟大技术突破最新进展:机器人技术和云计算融合。在这个经过编辑提炼对话中他谈论了这个话题。 Q. 什么是云机器人? A. 云机器人是思考机器人新途径。 在很长一段时间,我们认为机器人是由他们自己处理能力自我封闭。当我们将它们连接到云中,从一个机器人学习可以远程处理并与来自其他机器人信息融合。 Q 为什么这是一个大问题? A. 机器人学习将会大大加快。简而言之,一个机器人可以花1万小时学习一些东西,或一万个机器人只需一个小时学习做同样事情。 Q.这个存在多久了? A. 很显然,如果你家用机器人被黑客攻击,你所有个人资料如你房子布局和贵重物品位置,向世界各地散播。隐私也是人们一个隐忧,特别是如果你考虑到谁正在出售机器人。战争机器人让我很忧心。

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    使聊天机器人对话更有营养

    .pdf 这篇论文目的是让聊天机器人回复更有营养,例如下面这种场景,要尽量避免‘我也是’‘明白了’‘不知道’这种没有信息量回复,而是可以给出一些建议和方案等: ? 注意力机制 简单讲,就是一般 seq2seq 中,回复句子所有单词都是由同样语境生成,而加入注意力机制后,回复中每个单词是由输入句子不同部分生成。 这里 K 向量表达由每个主题词 w 分布计算得到: ? 其中 Cwz 为 w 被分配到主题 z 次数。 ---- 2. 其中 hT 是输入句子最终隐藏层状态,η0 是一个多层感知器,这么做可以削弱与主题无关影响,加强相关词影响度,即 oi 与输入内容更相关,减少了很多噪音。 这里 σ(·) 为 tanh,w 为单词 one-hot 表达,其余 W 和 b 为参数。

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    智能对话 | 使用 Java实现 智能对话机器人 -- 附源码

    人工智能 目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流,人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门处理技术。 其中基于深度学习的人机对话交换系统(智能机器人)是人工智能最有潜力领域,甚至被称作人工智能皇冠。相对于传统页面简单交互,人机对话系统更能读懂你内心世界与想法。 机器人人机对话系统主要涉及深度学习、机器学习、特征过程、自然语言处理等核心知识。 技术领域 在此,先推荐一下学习主要技术领域: 数学 ? 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时一些性质。 《统计自然语言处理基础》、王斌老师翻译中文版《信息检索导论》 使用Java实现智能对话机器人 需求:使用Java实现智能对话机器人 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8 * @param msg 传入你需要发送信息 * @return 机器人对你回复 */ public String getMessage(String msg

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    智能机器人客服 让对话“恰到好处”

    人类期待机器人也能具备性格和感情,与人类产生平等对话。然而,尽管服务型机器人语音识别水平已经超越人类,但在情感交互方面却并无突破。 ? 度小满机器人在拨通用户电话后,“像人一样”流畅地沟通、快速地响应,为用户提供贴心服务。 然而,流畅对话对于机器人来说远远不够,精准理解用户需求,为用户快速解决问题,让人机对话有温度,才是考验机器人技术关键。 自然语音理解能力是机器人大脑核心。 这其中,每个具体应用场景里交互系统都是不同,根据实际情况配置多个决策系统,决策系统越完善,就越能够更好解答用户问题。 与此同时,只为自己用户做好服务,已经不再是业内关注焦点。 他们把对话机器人无法回答失败案例标注出来,再将修正数据添加到用户意图理解模型中,让度小满机器人再次进行学习,提升其解决用户问题准确率。

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    Huan: 介绍对话机器人(Chatbot)与对话式用户交互界面(CUI)

    ,打造更加优秀 Conversational AI 对话机器人。 本文希望可以简明扼要介绍清楚: 什么是对话机器人(Chatbot) 什么是对话式用户交互界面(Conversational User Interface, CUI) Chatbot 能做什么 什么是 设计对话目标是让人与计算机之间协作变得简单。区别于使用传统计算机语言,对话机器人能够让用户通过与计算机进行像与其他人一样“交谈”来完成任务。 为对话式用户交互界面提供 AI 能力,就是 Conversational AI (CAI)。 人工智能发展是近些年来对话机器人能够越来越强大基础原动力。 CUI 基于不同平台,你 Chatbot 需要适应不同平台之间不同特点。换言之,你需要确保你用户在不同设备和平台上访问你对话机器人时,能够得到一致体验。

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    中文语音对话机器人智能音箱项目

    概 述 中文语音对话机器人/智能音箱项目 关键字:机器人 智能 音箱 是一个简单、灵活、优雅中文语音对话机器人/智能音箱项目。 功能特性 功能特性 ? 模块化 中文支持 对话机器人支持 全局监听,离线唤醒 灵活可配置 智能家居 后台配套支持 开放API 微信接入 安装简单,支持更多平台 工作模式 ? 下载地址 下载地址 https://gitee.com/wzpan/wukong-robot.git 安装环境 环境要求:Python 版本,只支持 Python 3.5+ 设备要求:支持运行在以下设备和系统中 64bit MacOSX 64bit Ubuntu 全系列树莓派 Pine 64 with Debian Jessie 8.5 Intel Edison with Ubilinux 装有WSLWindows

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    AI对话系统3.0:社交聊天机器人

    如果说Eliza代表了对话系统1.0版对话机器人,那么以Siri、Cortana和Google Now为代表语音助手就代表了对话系统2.0版,也就是智能个人助理。 在与对话伙伴实时互动中,对机器人对话内容反馈被纳入深度学习整体框架中:对话是在问答任务背景下进行机器人必须以简短故事或一组事实来回答对话伙伴一系列问题。 机器人提问可以细化为三个场景:当机器人不能理解对话伙伴表述时,需要进行问题澄清;当机器人在对已有知识库推理中遇到麻烦时,需要进行知识运用;当机器人已有知识库不完整时,则需要进行知识获取。 不同场景下机器人提问方式也不相同:在问题澄清中,机器人会要求同伴确认问题或重新表述问题;在知识运用中,机器人请求相关知识或询问问题是否与某个特定知识有关;在知识获取中,机器人则会直接要求对话同伴给出答案 实验结果表明,理想提问策略是机器人首先学习对话任务,再根据基于提问成本问答策略和自身回答问题能力来学习改善自己性能。

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    为什么无法与聊天机器人进行真正对话

    但是,Siri和Alexa只能对预先编程问题和命令做出回应。你可以在这里找到关于个人助理工作方式详细解释。它们并不能真正理解你在说什么,而你也无法像与其他人交谈一样与个人助理进行真正对话。 很自然想法是,句子含义是句子中各个单词含义组合,而段落含义是段落中各个句子含义组合。 同样重要是,我们知道如何在需要时查找信息。 概念(Concepts):我们知道德国牧羊犬是狗;狗属于哺乳纲;哺乳纲属于动物。我们还知道狗有四条腿和一条尾巴,并且狗(通常)吠叫。 理解语言需要世界知识 即使是儿童在理解语言过程中,也广泛运用世界知识。例如,考虑以下语句: 警察举起手来,拦住了卡车。 对这句话理解包括以下事实: 车辆中有司机。 人民服从警察。 车辆有刹车,刹车导致车辆停止。 司机可以踩刹车,让车辆停止。 即使是八岁孩子,他们对句子理解也包括这些世界知识。

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    NeuralCoref: 用指代消解来做一个“能多轮对话问答对话机器人

    本文链接:https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/81782992 多轮对话对于目前聊天机器人来说依然是一个难题,比如下面这个 这里没有半点贬低小冰意思,我也相信未来某位读者看到这里时,小冰已经不会犯这样错误了。不过就写作时来说,小冰应该只纯粹利用了我当前问句进行回答,导致多轮对话几乎不能正常进行。 指代消解是有希望帮助解决这个问题一个技术,下面就利用我们刚刚学过NeuralCoref【NeuralCoref: python共指消解工具,向代词指代问题进军!】 来写一个“能多轮对话问答对话机器人”demo吧。 :"Hodgenville, Kentucky"} 这些问题没有办法应付代词,然而人在有上下文对话中使用代词是再自然不过事了。用共指消解就可以解决这个问题。

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    ACM MM顶论文 | 对话任务中“语言-视觉”信息融合研究

    例如智能助理、交互式拾取机器人,通过自然语言筛查大批量视觉媒体信息等。 ? 图1 目标导向视觉对话 研究现状及分析 为了进行目标导向和视觉内容一致对话,AI智能体应该能够学习到视觉信息敏感多模态对话表示以及对话策略。 但实际上,Answer回答很大程度决定了后续图像关注区域变化方向,也决定了对话发展方向,回答是Yes和No导致完全不同发展方向。 而如前所述,当Answer回答不同时,导致图像关注区域产生非常不同变化,一般地,当回答为“是”时,图像会聚焦于当前对象,进一步关注其特点,当回答为“否”时,可能需要再次关注图像整体区域去寻找新可能候选对象 作者简介 本文作者包括王小捷、徐子彭、冯方向、杨玉树、江星、王仲远等等,他们来自北京邮电大学人工智能学院智能科学与技术中心与美团搜索与NLP中心团队。

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    使用深度学习训练聊天机器人与人对话

    这些产品都有听觉接口,会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中,我们将更多地关注只采用文本操作聊天机器人。 在这篇文章中,我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去社交媒体对话中训练聊天机器人,希望能让聊天机器人按照我方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人工作是对它收到消息给出最佳响应。 我们取第一个图像中看到输入文本:“你明天有空吗?”让我们想想大多数人是如何回答这个问题。在训练完网络之后,概率p(y1 | v)分布看起来像下面一样。 ? 这将消除聊天机器人“个人特性”(在我会话语料库中进行过严格训练)。这将有助于产生更真实对话。 处理编码器消息中与解码器消息无关场景。例如,当结束了第一天一个对话后,第二天开始一个新对话。 两个对话的话题可能完全无关。这可能影响模型训练。 使用双向LSTMs、注意机制和套接。 优化超参数,如LSTM单元数量、LSTM层数量、优化器选择、训练迭代次数等。

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    对话 | 跑腿机器人SaviOne希望改变服务业

    SaviOne最大功能是认路,替人类跑腿送东西,只是机器人无限可能其中一种,未来将有更多功能实现在这个基础上。 史提夫克森是硅谷机器人研发中心威洛车库(Willow Garage)前CEO。 相较于工厂有许多重复性工作, 但你已经有许多自动化,所以新机器人或许对工厂产生一些影响,但整体不会对人类历史产生什么影响,没人会在乎。服务性机器人有着工厂规模,却鲜少有 机器人。 史提夫克森:我们极度重视隐私问题,包括我们拍什么样照片,以及如何处理拍下照片。我绝对不希望看到机器人照片流到网上,特别是陷人入罪照 片。因此机器人不会进房间,也绝不会公布所拍视频。 史提夫克森:我们目前不公布机器人售价或造价。除了在库柏蒂诺Aloft酒店之外,增加另一个Aloft酒店地点,然后还会扩展到另一个酒店 品牌。 随着步入全面量产期,我们进入酒店业商业模式是每月付一笔租用费,酒店不需要担心维修,就像租借复印机一样,有不同维修等级,保证在多久之内修好机器人,如果在某些时间无法完成维修,可能免收哪几天月租费之类

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      云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具,通过对线上用户日志的挖掘,以及腾讯海量线上数据挖掘,提炼出各种问法,最终提高用户服务体验的满意度,减轻人工服务压力。

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