2018 Week 15 Speech Recognition

1. 語音辨識
2018/6/7

2. 語音辨識的應用
文字轉語音
語音轉文字
語音控制
聊天機器人
語言翻譯機
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3. 語音控制LED亮暗
語音轉文字(Speech to Text)
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4. USB
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5. https://elinux.org/RPi_USB_Webcams
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6. 6

7. 7
. Higher values mean that it will be less sensitive
#設定麥克風來源，監聽聲音
#設定辨識語系，輸出辨識結果

8. 聊天機器人
ChatterBot is a machine-learning based conversational dialog engine build
in Python which makes it possible to generate responses based on
collections of known conversations.
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9. 訓練對話流程
資料庫
• SQLite
• MongoDB
網頁解析
• BeautifulSoup
• Scrapy
• pyquery
網頁擷取
• requests
• urllib2
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10. 訓練對話流程
• 使用
ChatterBot
提供的語
料庫
• 自己建立
語料庫
輸入
使用一系列
機器學習演
算法來建立
句子之間的
關聯性。
訓練
• JSON檔
• SQLite
• MongoDB
輸出
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11. 使用ChatterBot提供
的語料庫，有多個
國家的語言，可以
直接拿這些語料庫
來訓練。
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12. Train
自己建立的語料庫
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13. 補一個打開語料庫
語料庫的內容決定聊天機器人使用的對話句子
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14. 訓練語料庫
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＃把資料夾內的所有文字檔的句子輸入訓練
＃訓練完後，開始聊天

15. 訓練完成後，會自動建立一個sqlite的資料庫檔案，
之後直接使用這個資料庫檔案來產生對話句子，不用重新訓練；
若有新增或修改句子也可以直接加進去資料庫。
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＃擴充聊天機器人的功能，像是數學運算、時間和回應最適合
的句子等
＃設定從資料庫找到的句子適合回應的門檻值
＃設定從資料庫找回應的句子
＃設定句子的輸入和輸出介面

17. 回饋式學習聊天機器人
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＃建立一個新的對話ID

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#根據輸入的句子從資料庫找出一個適合
的回饋句子
#學習新的對話
#如果輸入的句子沒有在資料庫
#儲存新的對話
#用來跟系統說回應的句子適不適合

20. 先輸入一個句子 聊天機器人會從訓練好了的資料庫
(db.sqlite3)中選出一個最適合回應句子，
並問說這個句子適不適合
如果回答no，就要輸入正確的句子給機器人，並存在資料庫，yes則不會
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安裝chatterbot