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.

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.

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.

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.

Для создания чат-бота воспользуемся библиотекой telebot (или pyTelegramBotAPI), которую установим таким образом:

Сперва 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.

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:

Здесь 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:

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.

В самом конце файла размещаем следующий код, который запустит бот при запуске «main. py»:

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:

Давайте импортируем еще один класс из библиотеки, который будет представлять аудиосообщение:

Теперь внутри функции нам нужно получить отправленное/пересланное аудиосообщение. Так как оно уже хранится на серверах Telegram, то мы можем просто получить путь к нему:

В 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.

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»:

И относительный путь файла, хранящийся в переменной 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.

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:

Определим переменную с адресом, на который будет идти запрос:

И создаем функцию, которая будет принимать в качестве аргумента адрес аудиофайла на серверах Telegram и возвращать распознанный из него текст:

Осталось только доработать функцию handle_voice из «main. py»

Вернемся к модулю main и импортируем созданную функцию:

Продолжим код функции handle_voice и добавим пару строчек:

Снова запускаем бота и, смотрим на результат:

Готово!

Полный код бота можно скачать на GitHub: