Код ИИ для создания робота который отвечает на простые вопросы и распознать речь и объекты .
Есть программа чат GPT по запросу написал код программы, вот что выдает.
Создание ИИ для робота, способного отвечать на простые вопросы и распознавать речь и объекты, требует достаточно много кода и ресурсов. Однако, я могу предоставить общую структуру для такого робота и некоторые примеры кода на Python.
Распознавание речи:
Для распознавания речи на Python можно использовать библиотек
код копирования на python
import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("Скажите что-нибудь...") audio = r.listen(source) try: recognized_speech = r.recognize_google(audio, language="ru-RU") print("Вы сказали: " + recognized_speech) except sr.UnknownValueError: print("Робот не расслышал, что вы сказали") except sr.RequestError as e: print("Ошибка сервиса распознавания речи: {0}".format(e))
Распознавание объектов:
Для распознавания объектов на Python можно использовать библиотеку OpenCV. Пример кода:
код копирования на python
import cv2 # Загрузка обученной модели для распознавания объектов object_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # Загрузка изображения image = cv2.imread('image.jpg') # Преобразование в оттенки серого gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Распознавание объектов на изображении objects = object_detector.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) # Отображение изображения с рамками вокруг распознанных объектов for (x, y, w, h) in objects: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Ответы на вопросы:
Для того, чтобы робот мог отвечать на вопросы, нужно создать базу знаний, которая будет содержать информацию и ответы на различные вопросы. Затем нужно написать код для обработки вопроса пользователя и поиска соответствующего ответа в базе знаний.
Пример кода для создания базы знаний на Python:
код копирования на python
knowledge_base = { "Как тебя зовут?": "Меня зовут Робот.", "Как дела?": "У меня все хорошо, спасибо.", "Какой сегодня день недели?": "Сегодня {0}.".format(datetime.now().strftime("%A")), "Какой сейчас год?": "Сейчас {import speech_recognition as sr
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Скажите что-нибудь...")
audio = r.listen(source)
try:
recognized_speech = r.recognize_google(audio, language="ru-RU")
print("Вы сказали: " + recognized_speech)
except sr.UnknownValueError:
print("Робот не расслышал, что вы сказали")
except sr.RequestError as e:
print("Ошибка сервиса распознавания речи: {0}".format(e)) import cv2
# Загрузка обученной модели для распознавания объектов
object_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Загрузка изображения
image = cv2.imread('image.jpg')
# Преобразование в оттенки серого
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Распознавание объектов на изображении
objects = object_detector.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# Отображение изображения с рамками вокруг распознанных объектов
for (x, y, w, h) in objects:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
knowledge_base = {
"Как тебя зовут?": "Меня зовут Робот.",
"Как дела?": "У меня все хорошо, спасибо.",
"Какой сегодня день недели?": "Сегодня {0}.".format(datetime.now().strftime("%A")),
"Какой сейчас год?": "Сейчас
