В данной статье мы рассмотрим применение речевых технологий, предоставленных компанией Яндекс в контексте распознавания аудиосообщений в Telegram – популярном мессенджере, объединяющем миллионы пользователей по всему миру.
Оглавление
Изначально функционал получения текст из аудио мне нужен был для проекта, о котором я писал здесь и здесь, где я хотел реализовать ввод продуктов в дневник питания не только текстом но путем отправки аудиосообщения. Кому интересно - можете затестить данный функционал тут. Получилось довольно интересно:
Данный функционал нам великодушно и альтруистично (почти) предоставила компания Яндекс на их сервисе Яндекс.Облако (Yandex.Cloud). На первый взгляд, название может напоминать о неком облачном хранилище для бесконечных потоков фотографий с телефона, но на самом деле все куда интереснее:
Яндекс.Облако - это сервис облачных вычислений, предоставляемый компанией Яндекс. Он позволяет людям и компаниям арендовать виртуальные серверы и ресурсы для хранения данных, запуска приложений и выполнения вычислений через интернет. Это как аренда виртуального пространства на компьютерах компании Яндекс, чтобы использовать их мощности для своих целей без необходимости покупки и поддержки собственного оборудования.
На Яндекс.Облаке можно найти кучу различных программистских интересностей - распознавание/генерация аудио, машинный перевод, нейросети, базы данных и т.д. Полный список актуальных решений можно посмотреть здесь или посмотреть их список, взятый из википедии ниже:
Да, каждый сервис платный, но их стоимость, в большинстве решений, не столь высока, да и Яндекс предоставляет тестовый период и грант для новых пользователей. Подробные условия их получения можно посмотреть здесь и здесь. Говоря кратко - если вы только зарегистрировались в Яндекс.Облаке, то нате 2 месяца бесплатного доступа, чтобы все затестить.
Театр начинается с вешалки
Переходим на Яндекс.Облако, авторизируемся и попадаем в консоль. После чего сразу создаем здесь платежный аккаунт. Если вы вошли сюда в первый раз, то получаем пробный период/грант или не заморачиваемся и пополняем счет на пару десятков рублей, привязав банковскую карту.
Следующее, что нам нужно сделать - это создать сервисный аккаунт. Сервисный аккаунт в Яндекс.Облаке - это как виртуальная личность для программы или сервиса, которую можно создать, чтобы позволить ей использовать ресурсы и функции облачных серверов без необходимости использовать личный аккаунт. Это позволяет приложениям и программам работать в облаке, делая их доступ более безопасным и удобным, и изолируя их от других пользователей.
Для этого переходим на данную вкладку:
Далее в данном разделе жмем на кнопку "Создать сервисный аккаунт". Вводим название и выбираем роль. В данном примере мы будем использовать функционал по распознавания аудио - Speech-To-Text (STT), поэтому в качестве роли выберем "ai.speechkit-stt.user".
Жмем "Создать" и после недолгой прогрузки увидим новую строку в списке сервисных аккаунтов на этой же странице. Нажимаем на эту строчку и попадаем на новую страницу, где в правой верхней части экрана находим кнопку "Создать новый ключ", нажимаем и выбираем "API-ключ". Появится форма, в которой можно задать описание для данного ключа - нажимаем "Создать" и получаем свежий ключ:
Готово! Сохраняем себе данный ключ или не закрываем данную форму, чтобы потом его скопировать в программу.
Заключаем сделку с BotFather
Чтобы затестить функционал сервиса давайте соберем простейшего чат-бота для Telegram, который будет расшифровывать аудиосообщения и присылать нам текст.
Для начала пойдем к BotFather и, склонив колено, попросим токен для нового чат-бота:
Запускаем бота BotFather
Вызываем команду /newbot
Вводим название для нового бота
Вводим его username
Получаем токен
Теперь перейдем к основной части представления и начнем писать код чат-бота.
Тык тык тык делаю по клавишам
Для создания чат-бота воспользуемся библиотекой telebot (или pyTelegramBotAPI), которую установим таким образом:
pip install pyTelegramBotAPIСперва создадим файл "config.py", где будем хранить все полученные ключи и экземпляр класса TeleBot (импортированный из библиотеки telebot), с помощью которого будут происходить все взаимодействия с чат-ботом. В конструктор данного класса передаем лишь только токен, который мы до этого получили и сохранили в переменную BOT_TOKEN.
from telebot import TeleBot
# Токен чат-бота
BOT_TOKEN = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
# Экземпляр класса TeleBot, через который будет происходить все взаимодействия с ботом
bot = TeleBot(BOT_TOKEN)
# API-ключ сервисного аккаунта из Yandex.Cloud
YC_STT_API_KEY = 'YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY'Заменяем значения переменных BOT_TOKEN и YC_STT_API_KEY на свой токен и API-ключ соответственно. Далее создаем файл "main.py", где будет располагаться функционал самого чат-бота. В начале определим все импорты:
from config import bot
from telebot.types import MessageЗдесь мы импортировали объект класса TeleBot из раннее созданного "config.py" и класс Message из подмодуля types библиотеки. Данный класс представляет собой сообщение, отправленное в чат и содержит всю исчерпывающую информацию о нем.
Первое, что должен уметь чат-бот - это реагировать на команду /start, которая как раз и вызывается при запуске бота:
# Используем декоратор из объекта класса TeleBot,
# в который передаем параметр commands - список команд,
# при вызове которых будет вызываться данная функция
@bot.message_handler(commands=['start'])
# Определяем функцию для обработки команды /start, она принимает объект класса Message - сообщение
def start(message:Message):
# Отправляем новое сообщение, указав ID чата с пользователем и сам текст сообщения
bot.send_message(message.chat.id, "Йоу! Отправь мне аудиосообщение")Здесь мы использовали декоратор из объекта bot, который даст нашей программе знать, что вот эту функцию start нужно вызывать только тогда, когда пользователь ввел команду /start.
Самая функция принимает лишь один аргумент - это экземпляр класса Message, то есть, в данном случае, это будет то самое сообщение с командой /start, которую юзер отправил сам или просто нажал "Запустить", войдя первый раз в нашего бота. В последнем случае она будет отправлена за него боту автоматически.
message_handler- это декоратор из библиотекиtelebot, предназначенный для обработки входящих сообщений в чат-боте. Он позволяет задать функцию, которая будет вызываться автоматически, когда бот получает сообщение определенного типа или удовлетворяющее определенным условиям.
В самом конце файла размещаем следующий код, который запустит бот при запуске "main.py":
if __name__ == "__main__":
bot.polling(non_stop=True)Итак, теперь наш бот реагирует на его запуск пользователем и выпрашивает аудиосообщение:
Раз уж просит, то давайте дадим ему такую возможность и напишем еще одну функцию которая будет реагировать на отправку голосового сообщения:
Сперва определим функцию с другим декоратором, который будет реагировать уже не на команду, а тип сообщения - а именно голосовое:
@bot.message_handler(content_types=['voice'])
def handle_voice(message:Message):Давайте импортируем еще один класс из библиотеки, который будет представлять аудиосообщение:
from telebot.types import VoiceТеперь внутри функции нам нужно получить отправленное/пересланное аудиосообщение. Так как оно уже хранится на серверах Telegram, то мы можем просто получить путь к нему.
# Определяем объект класса Voice, который находится внутри параметра message
# (он же объект класса Message)
voice:Voice = message.voice
# Получаем из него ID файла аудиосообщения
file_id = voice.file_id
# Получаем всю информацию о данном файле
voice_file = bot.get_file(file_id)
# А уже из нее достаем путь к файлу на сервере Телеграм в директории
# с файлами нашего бота
voice_path = voice_file.file_pathВ данном случае переменная voice_path будет храниться в себе относительный путь к аудиофайлу, например: "voice/file_0.oga". То есть, есть сервер Telegram, а в нем директория со всеми файлами нашего бота - там есть папка voice где и лежит присланное аудиосообщение.
OGA - это расширение файла аудио, используемое на серверах Telegram. Этот формат, известный как Ogg Vorbis, обеспечивает хорошее качество звука и небольшие размеры файлов, что позволяет передавать голосовые сообщения в мессенджере с высокой четкостью и экономией трафика.
Однако, толку от такого пути для нас никакого. Давайте применим немного хитрости и получим абсолютный путь к сохраненному аудиосообщению. Для этого нам понадобится токен бота, который мы сохранили в "config.py":
from config import BOT_TOKENИ относительный путь файла, хранящийся в переменной voice_path:
file_base_url = f"https://api.telegram.org/file/bot{BOT_TOKEN}/{voice_path}"Таким образом мы получим абсолютный путь к аудиофайлу на сервере Telegram вида:
https://api.telegram.org/file/botXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/voice/file_0.oga
Теперь у нас есть ссылка на аудиофайл и мы можем отправить ее Яндекс.Облаку, который попытается получить из данного аудиофайла текст.
Путешествие аудиосообщения
Создаем еще один файл, где мы будем взаимодействовать с сервисом Yandex.Cloud. Назовем его, к примеру "yandex_cloud.py". Мы могли бы использовать какие-нибудь готовые библиотеки для данной задачи, но для такого простого функционала легче написать взаимодействие при помощи классического модуля requests. Импортируем его и API-ключ от Яндекс.Облака из конфига:
import requests
from config import YC_STT_API_KEYОпределим переменную с адресом, на который будет идти запрос:
# URL для отправки аудиофайла на распознавание
STT_URL = 'https://stt.api.cloud.yandex.net/speech/v1/stt:recognize'И создаем функцию, которая будет принимать в качестве аргумента адрес аудиофайла на серверах Telegram и возвращать распознанный из него текст:
def get_text_from_speech(file_url):
# Выполняем GET-запрос по ссылке на аудиофайл
response = requests.get(file_url)
# Если запрос к серверу Telegram не удался...
if response.status_code != 200:
return None
# Получаем из ответа запроса наш аудиофайл
audio_data = response.content
# Создам заголовок с API-ключом для Яндекс.Облака, который пошлем в запросе
headers = {
'Authorization': f'Api-Key {YC_STT_API_KEY}'
}
# Отправляем POST-запрос на сервер Яндекс, который занимается расшифровкой аудио,
# передав его URL, заголовок и сам файл аудиосообщения
response = requests.post(STT_URL, headers=headers, data=audio_data)
# Если запрос к Яндекс.Облаку не удался...
if not response.ok:
return None
# Преобразуем JSON-ответ сервера в объект Python
result = response.json()
# Возвращаем текст аудиосообщения
return result.get('result')Осталось только доработать функцию handle_voice из "main.py"
Осталось совсем чуть-чуть
Вернемся к модулю main и импортируем созданную функцию:
from yandex_cloud import get_text_from_speechПродолжим код функции handle_voice и добавим пару строчек:
# Сохраняем текст аудиосообщения в перменную
speech_text = get_text_from_speech(file_base_url)
# Посылаем его пользователю в виде нового собщения
bot.send_message(message.chat.id, speech_text)Снова запускаем бота и, смотрим на результат:
Готово!
