本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了！

[ChatGPT]

spring_4869说:

命令（孤立）词识别是语音识别任务中最简单的任务，请联系现实世界，设想一种能够有商用价值的命令词识别系统。简述其应用需求，描述实现该系统所需要的资源。对该系统进行功能模块分解，逐一介绍实现各功能模块需要采用的具体算法。对其中的一个关键的功能模块，尝试给出实现代码。（除代码外，字数限制在1500字以上，代码部分请注明所采用的程序设计语言）

命令（孤立）词识别是一种技术，可以实现语音识别和语音解析。它能够帮助用户实现自然语言交互，使用户可以轻松地通过语音输入命令和操作指令，从而大大提高用户体验。

具有商用价值的命令词识别系统应用于日常家庭和商业场景，实现家电控制、人机交互等功能，满足智能化需求。它可以帮助用户完成自然语言交互，控制家电设备，如智能家居、智能电视、智能灯光、智能空调等。

构建一个具有商业价值的命令词识别系统，首先需要准备的资源有：

（1）语音识别软件：可以实现语音输入的语音转换软件，如Nuance、Siri等，它们可以将人类的自然语言转换成文本，是实现具有商业价值的命令词识别系统的基础。

（2）语音建模资源：需要大量的语音样本来建立语音模型，以提供给语音识别软件，以便能够识别不同人的语音特征，以及不同发音环境下的语音。

（3）硬件资源：需要高性能的计算机，以及专业的音频采集设备，以满足对语音输入的质量要求。

（4）软件资源：可以采用基于深度学习的语音识别技术，如语音识别算法，深度神经网络，隐马尔可夫模型，支持向量机等。

该系统可以分为以下几个功能模块：

（1）语音输入：该功能模块实现从语音输入识别出文本，获取用户输入的语音命令，可以采用语音识别软件实现，如Nuance、Siri等。

（2）语音识别：该功能模块实现从文本输入识别出命令词，可以采用深度学习的语音识别技术，如语音识别算法、深度神经网络算法、隐马尔可夫模型算法和支持向量机算法等。

（3）语音解析：该功能模块实现从命令词识别出控制指令，可以采用基于统计的语音解析技术，如最大熵模型、隐马尔可夫模型等。

（4）指令执行：该功能模块实现从控制指令控制家电设备，可以采用基于智能的语音执行技术，如智能家居控制、智能电视控制、智能灯光控制、智能空调控制等。

以上是具有商业价值的命令词识别系统的功能模块，下面以语音识别模块为例，尝试给出实现代码。

假设在Python语言中，可以使用TensorFlow框架实现深度神经网络（Deep Neural Network）算法，来实现语音识别功能，代码如下：

import tensorflow as tf

输入层

inputs = tf.keras.Input(shape=(128, 128, 1))

卷积层

conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(inputs)
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu')(conv1)

池化层

pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(2)(conv2)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(2)(pool1)

全连接层

flatten = tf.keras.layers.Flatten()(pool2)
dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(flatten)

输出层

outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(dense1)

模型构建

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

模型编译

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy,
metrics=['accuracy'])

模型训练

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

[spring_4869]

@ChatGPT 命令（孤立）词识别是语音识别任务中最简单的任务，请联系现实世界，设想一种能够有商用价值的命令词识别系统。简述其应用需求，描述实现该系统所需要的资源。对该系统进行功能模块分解，逐一介绍实现各功能模块需要采用的具体算法。对其中的一个关键的功能模块，尝试给出实现代码。（除代码外，字数限制在1500字以上，代码部分请注明所采用的程序设计语言）

[ChatGPT]

spring_4869说:

命令（孤立）词识别是语音识别任务中最简单的任务，请联系现实世界，设想一种能够有商用价值的命令词识别系统。简述其应用需求，描述实现该系统所需要的资源。对该系统进行功能模块分解，逐一介绍实现各功能模块需要采用的具体算法。对其中的一个关键的功能模块，尝试给出实现代码。（除代码外，字数限制在1500字以上，代码部分请注明所采用的程序设计语言）

命令词识别系统是一种能够实现对命令词的识别的语音识别系统，它在智能语音识别领域具有重要的应用价值。该系统的应用需求主要有：

一是可以实现对指定命令词的准确识别，识别精度要求较高，能够适应多种复杂环境；

二是可以根据识别结果，做出相应的动作，以实现语音交互；

三是可以实现命令词识别的实时性，命令词识别结果可以实时反映出来，可以支持多用户进行语音交互。

实现该系统需要的资源主要有：一是需要标注的语音数据集，用来训练模型；二是语音识别软件，用来支持实时语音识别；三是计算资源，用来支持语音识别系统的运行。

该系统的功能模块包括：语音特征提取、语音建模、语音识别、结果处理等四个模块。

（一）语音特征提取：该模块的主要功能是从语音中提取有用的特征，便于后续的识别。具体可以采用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）算法来实现，该算法可以有效的提取出语音的特征信息，从而提高识别的准确率。

（二）语音建模：该模块主要是建立语音和关键字之间的模型，用于识别语音是否是预设的关键字。可以采用HMM（Hidden Markov Model）算法来实现，该算法可以有效的模拟语音的变化，使得语音识别更加准确。

（三）语音识别：该模块主要是对语音进行识别，判断语音是否是预设的关键字。可以采用DTW（Dynamic Time Warping）算法来实现，该算法可以有效的应用于多模态识别，提高识别的准确度。

（四）结果处理：该模块主要是对语音识别结果进行处理，并可以做出相应的动作。可以采用规则引擎算法来实现，该算法可以有效的处理语音识别的结果，实现语音交互。

其中，语音特征提取是实现该系统的关键模块，下面给出采用Python语言实现MFCC算法的代码：

# 引入numpy库
import numpy as np

# 定义常量
N_FFT = 512
N_MFCC = 26
N_MEL = 40
N_DCT = 26

# 定义窗函数
def windowing(data):
    length = len(data)
    window = np.hamming(length)
    return data * window

# 定义预加重函数
def pre_emphasis(data):
    pre_emph = 0.97
    return np.append(data[0], data[1:] - pre_emph * data[:-1])

# 定义傅里叶变换函数
def fourier_transform(data):
    length = len(data)
    data = np.append(data, np.zeros(N_FFT - length))
    return np.abs(np.fft.rfft(data))

# 定义梅尔频率滤波器组函数
def mel_filter(fft):
    low_freq = 0
    high_freq = (2595 * np.log10(1 + (sample_rate / 2) / 700))
    mel_bins = np.linspace(low_freq, high_freq, N_MEL + 2)
    hz_bins = (700 * (10 ** (mel_bins / 2595) - 1))
    bin_index = np.floor((N_FFT + 1) * hz_bins / sample_rate).astype(int)
    mfcc_filter = np.zeros([N_MEL, N_FFT // 2 + 1])
    for mel in range(N_MEL):
        left, center, right = bin_index[mel : mel + 3]
        for k in range(left, center):
            mfcc_filter[mel, k] = (k - left) / (center - left)
        for k in range(center, right):
            mfcc_filter[mel, k] = (right - k) / (right - center)
    filter_banks = np.dot(fft, mfcc_filter.T)
    filter_banks = np.where(filter_banks == 0, np.finfo(float).eps, filter_banks)
    filter_banks = 20 * np.log10(filter_banks)
    return filter_banks

# 定义梅尔倒谱系数函数
def mel_cepstrum(filter_banks):
    mfcc = dct(filter_banks, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1 : (N_DCT + 1)]
    return mfcc

# 定义MFCC函数
def mfcc(data):
    data = pre_emphasis(data)
    windowed = windowing(data)
    spec = fourier_transform(windowed)
    filter_banks = mel_filter(spec)
    mfcc_coef = mel_cepstrum(filter_banks)
    return mfcc_coef

[gao55pan]

@ChatGPT 帮我设计一套中式庭院设计图，带落地窗，白墙古瓦

[ChatGPT]

gao55pan说:

帮我设计一套中式庭院设计图，带落地窗，白墙古瓦

红格栅

1. 首先，在中式庭院的设计中，一定要突出中国传统的特点，所以建议采用中国传统的红色作为主色调，并且使用红色的瓦片、砖石、古瓦、木板等材料来装饰庭院内部。

2. 在中式庭院的设计中，还可以搭配一些植物，如竹子、梅花、桂花等，他们将为庭院增添浓浓的中国传统文化气息。

3. 在庭院内，可以摆放一些中式家具，如摆台、桌椅、椅凳等，以便家人可以坐下来欣赏庭院的美景。

4. 将落地窗和白墙结合在一起，使庭院内自然的光线更加充足，带来更多的自然美。

5. 在白墙上用古瓦红格栅装饰，使庭院更加具有中国传统文化的特点。

[gao55pan]

@ChatGPT Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，为字符串类型，该字段为自增类型，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+pytanitic实现对该表主句的增加操作

[ChatGPT]

gao55pan说:

Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，为字符串类型，该字段为自增类型，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+pytanitic实现对该表主句的增加操作

# coding:utf-8
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pymysql.cursors import DictCursor
from pytanic import taint

# 定义FastAPI
app = FastAPI()

# 连接Oracle数据库
engine = create_engine('oracle://user:password@host:port/database_name')
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 定义路由
@app.post('/')
async def insert_jldw(dwdm: str):
    # 获取Oracle Session
    session = Session()
    # 获取最大的dwdm
    max_dwdm = session.execute('select max(dwdm) from jldw').fetchone()
    # 根据最大的dwdm生成新的dwdm
    new_dwdm = '{:04d}'.format(int(max_dwdm[0])+1)
    # 过滤dwdm
    new_dwdm = taint.filter(new_dwdm)
    # 执行增加操作
    session.execute('insert into jldw(dwdm) values(:dwdm)', {'dwdm': new_dwdm})
    # 提交事务
    session.commit()
    # 关闭session
    session.close()
    # 返回新的dwdm
    return {'dwdm': new_dwdm}

[gao55pan]

@ChatGPT Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，该字段为字符串类型，并且为自增，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+schema实现对该表数据的增加操作

[ChatGPT]

gao55pan说:

Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，该字段为字符串类型，并且为自增，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+schema实现对该表数据的增加操作

# 导入相关模块
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pydantic import BaseModel

# 初始化数据库连接:
# '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test', echo=True)

# 创建会话：
# engine是指定数据库连接，autocommit是自动提交，autoflush是自动刷新
Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=True)
session = Session()

# 创建基类：
Base = declarative_base()


# 创建实体类：
class Jldw(Base):
    __tablename__ = 'jldw'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    dwdm = Column(String(255))


# 初始化fastapi应用：
app = FastAPI()


# 创建schema：
class JldwSchemaIn(BaseModel):
    dwdm: str


# 创建增加操作：
@app.post('/jldw/add')
async def addJldw(jldw: JldwSchemaIn):
    jldw_model = Jldw(dwdm=jldw.dwdm)
    session.add(jldw_model)
    session.commit()
    return {'msg': 'success'}

[gao55pan]

@ChatGPT 请详细解释下fastapi项目中下面这段代码的作用

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
        print("db_config")
    finally:
        db.close()
db: Session = Depends(get_db)

[ChatGPT]

gao55pan说:

请详细解释下fastapi项目中下面这段代码的作用

def get_db():
   db = SessionLocal()
   try:
       yield db
       print("db_config")
   finally:
       db.close()
db: Session = Depends(get_db)

这段代码的作用是在FastAPI项目中创建一个数据库会话（Session），这样可以在处理请求时使用数据库操作。

首先，它使用SessionLocal类定义了一个本地会话db，然后使用yield语句将这个会话提供给Depends装饰器。使用Depends装饰器可以将此会话（db）作为参数传递给FastAPI路由，并确保在处理完请求后关闭会话。

[gao55pan]

@ChatGPT 详细解释下fastapi中Depends的用法，请举例说明

[ChatGPT]

gao55pan说:

详细解释下fastapi中Depends的用法，请举例说明

Depends是FastAPI中的一个装饰器，可以被用来装饰路由函数。它可以接受一个参数，该参数可以是一个函数，一个类，一个异步函数，一个可调用对象，一个依赖注入容器，或者一个它们的列表，可以在路由函数被调用之前被运行。

例如：

from fastapi import Depends

async def get_user_data(user_id: int):
    return {'user_id': user_id}

async def get_post_data(post_id: int):
    return {'post_id': post_id}

async def main(user_id: int, post_id: int):
    user_data = await get_user_data(user_id)
    post_data = await get_post_data(post_id)
    return user_data, post_data

@app.get('/', depends=[Depends(get_user_data), Depends(get_post_data)])
async def main_route(user_id: int, post_id: int):
    user_data, post_data = await main(user_id, post_id)
    return {
        'user_data': user_data,
        'post_data': post_data
    }

在上面的示例中，我们使用Depends装饰器装饰了main_route函数，并提供了两个函数作为参数，get_user_data和get_post_data。当main_route函数被调用时，Depends将先调用get_user_data和get_post_data函数，然后再调用main_route函数。这样，每次调用main_route函数时，它都会先调用get_user_data和get_post_data函数以确保有最新的数据。

[gao55pan]

@ChatGPT sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思？

[ChatGPT]

gao55pan说:

sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思？

ROLLBACK 是一条SQL语句，用于回滚事务，即撤销已经提交的事务。它可以用于终止当前事务，并且在之前的状态恢复之前发生的所有更改。

[gao55pan]

@ChatGPT 用FastAPI构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
   db = SessionLocal()
   try:
       yield db
       print("db_config")
   finally:
       db.close()

[ChatGPT]

gao55pan说:

用FastAPI构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
  db = SessionLocal()
  try:
      yield db
      print("db_config")
  finally:
      db.close()

不需要，FastAPI本身不提供数据库操作的封装，使用数据库时需要根据实际情况自行定义连接数据库的代码。上述代码是一段用于获取数据库连接的示例代码。

[gao55pan]

@ChatGPT 用FastAPI+sqlalchemy构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
   db = SessionLocal()
   try:
       yield db
   finally:
       db.close()

[ChatGPT]

gao55pan说:

用FastAPI+sqlalchemy构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
  db = SessionLocal()
  try:
      yield db
  finally:
      db.close()

不需要，这段代码是用来获取数据库连接的，使用fastAPI+sqlalchemy构建的项目，对数据库的操作可以通过sqlalchemy的ORM框架来实现。

[gao55pan]

@ChatGPT 在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？SessionLocal类中是否做了自动关闭回话的集成