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import speech_recognition as sr
import requests
import numpy as np

# Twinword API密鑰
api_key = 'example@explinks.com'

# 視頻文件路徑
video_file_path = '/home/mt_dev/emotion/example.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_file_path)

# 初始化語音識別器
r = sr.Recognizer()

# 讀取視頻的每一幀
frame_count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break # 如果沒有幀了，退出循環

# 假設表情分析返回一個情緒分數，例如：happiness_score
happiness_score = analyze_expression(frame) # 需要自定義analyze_expression函數

# 從視頻中提取音頻并進行語音識別
audio = sr.AudioData(np.array(frame).tobytes(), sample_rate=44100)
try:
# 使用默認的語音識別
text = r.recognize_google(audio)
print(f"候選人語音: {text}")
except sr.UnknownValueError:
print("語音識別失敗")
except sr.RequestError as e:
print(f"服務調用異常; {e}")

# 將表情分析結果和語音識別結果結合起來，進行綜合情緒分析
# 這里需要自定義邏輯來結合表情和文本情緒
combined_sentiment = combine_sentiment(happiness_score, text) # 需要自定義combine_sentiment函數

# 調用Twinword情緒分析API
if combined_sentiment:
url = 'https://api.twinword.ai/v1/sentiment'
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
'text': combined_sentiment
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
sentiment_result = response.json()
print("Sentiment Analysis Result:", sentiment_result)
else:
print("Failed to get sentiment analysis:", response.status_code)

# 每10幀進行一次分析，以減少請求次數
frame_count += 1
if frame_count % 10 == 0:
break

# 釋放資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用開源AI人臉情緒識別API

其它部分使用與商業API相同的免費API，情緒識別，本案例使用EmoReact庫，這是一個基于深度學習的開源情緒識別庫，它可以分析圖像中的情緒。

代碼示例：

import cv2

import speech_recognition as sr

import requests

import numpy as np

from emoreact import EmoReact



# 視頻文件路徑

video_file_path = '/home/mt_dev/emotion/example.mp4'

cap = cv2.VideoCapture(video_file_path)



# 初始化語音識別器

r = sr.Recognizer()



# 讀取視頻的每一幀

frame_count = 0

while True:

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break  # 如果沒有幀了，退出循環



    # 假設表情分析返回一個情緒分數，例如：happiness_score

    happiness_score = analyze_expression(frame)  # 需要自定義analyze_expression函數



    # 從視頻中提取音頻并進行語音識別

    audio = sr.AudioData(np.array(frame).tobytes(), sample_rate=44100)

    try:

        # 使用默認的語音識別

        text = r.recognize_google(audio)

        print(f"候選人語音: {text}")

    except sr.UnknownValueError:

        print("語音識別失敗")

    except sr.RequestError as e:

        print(f"服務調用異常; {e}")



    # 將表情分析結果和語音識別結果結合起來，進行綜合情緒分析

    # 這里需要自定義邏輯來結合表情和文本情緒

    combined_sentiment = combine_sentiment(happiness_score, text)  # 需要自定義combine_sentiment函數



    # 調用Twinword情緒分析API

    if combined_sentiment:

        emotion = emo_react.predict_emotion(combined_sentiment)

        print(f"Detected emotion: {emotion}")



    # 每10幀進行一次分析，以減少請求次數

    frame_count += 1

    if frame_count % 10 == 0:

        break



# 釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

技術方案選型總結

在實際應用中，開發者需要根據具體需求、資源和預算來選擇最合適的方法和技術，以下幾個維度供參考：

適用場景：所選API的適用場景，例如本案需使用Twinword API可能比開源庫更簡單，無需集成太多內容。
準確性和可靠性：情緒分析的準確性受到多種因素的影響，包括模型的質量、訓練數據、環境因素等。
開發和維護成本：成本是一個關鍵因素，例如本案就是適合用Twinword API，使用次數少，對接成本顯著低于使用成本。
隱私和安全性：使用本地庫進行處理可以更好地保護用戶數據的隱私和安全，而使用API服務可能需要考慮數據傳輸和存儲的安全性。例如本案不涉及用戶隱私，使用開放API也是一種選擇。