1071 Speech Patterns

该代码示例展示了一个C++程序,用于读取输入文本,分析并找出出现频率最高的单词。程序利用哈希映射存储每个单词及其出现次数,最后输出最常见的单词及其数量。案例中对字符进行大小写转换,并通过检查非字母数字字符来分割单词。

People often have a preference among synonyms of the same word. For example, some may prefer "the police", while others may prefer "the cops". Analyzing such patterns can help to narrow down a speaker's identity, which is useful when validating, for example, whether it's still the same person behind an online avatar.

Now given a paragraph of text sampled from someone's speech, can you find the person's most commonly used word?

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, there is one line of text no more than 1048576 characters in length, terminated by a carriage return \n. The input contains at least one alphanumerical character, i.e., one character from the set [0-9 A-Z a-z].

Output Specification:

For each test case, print in one line the most commonly occurring word in the input text, followed by a space and the number of times it has occurred in the input. If there are more than one such words, print the lexicographically smallest one. The word should be printed in all lower case. Here a "word" is defined as a continuous sequence of alphanumerical characters separated by non-alphanumerical characters or the line beginning/end.

Note that words are case insensitive.

Sample Input:

Can1: "Can a can can a can?  It can!"

Sample Output:

can 5

代码长度限制

16 KB

时间限制

300 ms

内存限制

64 MB

#include <iostream>
#include <unordered_map>
using namespace std;

bool checkChar(char c){
    if(c >= 'a' && c <= 'z') return true;
    if(c >= 'A' && c <= 'Z') return true;
    if(c >= '0' && c <= '9') return true;
    return false;
}


int main() {
    string s1;
    getline(cin,s1);
    unordered_map<string,int> map;
    int j = 0;
    string temp;
    for(int i = 0; i < s1.length(); i++){
        if(s1[i]>='A'&&s1[i]<='Z') s1[i] = tolower(s1[i]);
        if(checkChar(s1[i])){
            temp += s1[i];
        }
        if(!checkChar(s1[i])|| i == s1.length()-1){
           if(!temp.empty()) map[temp]++;
            temp = "";
        }

    }
    string MaxItem;
    int max = 0;
    for(auto item : map){
        // cout << item.first << item.second << endl;
        if(item.second > max){
            MaxItem = item.first;
            max = item.second;
        }
        if(item.second == max && item.first < MaxItem){
            MaxItem = item.first;
            max = item.second;
        }
    }
    cout << MaxItem << ' ' << max << endl;
    
	return 0;
}

总结

1. tolower的使用,要求是char,返回的也是char 实现字符大写转小写。

2. 字符串截取的思路,以及使用map来存储字符串出现的次数。

3. 字符串长度,str.length()  字符串判空 str.empty() 

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何结合语音识别、自然语言处理和地图API实现语音导航功能的问题。首先,我得理清整个流程,确保每个步骤都正确。 用户提到了使用SpeechRecognition库,这可能涉及到实时录音或读取音频文件。我记得这个库支持多种引擎,比如Google Web Speech API,但需要考虑网络延迟和隐私问题。另外,用户可能需要处理中文语音,所以需要确认库的中文支持情况。 接下来是自然语言处理部分,提取目标地点。可能需要用正则表达式匹配关键词,比如“去”、“导航到”等,或者更复杂的实体识别。如果用户需求简单,正则可能足够;但若需要更精准,可能需要训练NLP模型或使用现有的工具,比如jieba分词或者百度/高德的NLP服务。 然后是调用地图API。百度或高德都有路径规划接口,需要注册获取API key。用户需要发送起点和终点坐标,获取路线信息,比如距离、时间和步骤。这里要注意坐标的获取方式,可能需要地理编码服务将地点名称转成经纬度。 最后是语音反馈,可以用pyttsx3或gTTS生成语音。需要测试不同引擎的兼容性和语音质量,特别是在中文支持方面。 可能的问题点:网络请求的稳定性,比如语音识别API的响应时间,地图API的调用限制。错误处理也很重要,比如语音识别失败时的重试机制,或者地点无法解析时的反馈。 还需要考虑整个流程的集成,如何将各个模块串联起来,是否需要异步处理,避免阻塞主线程。例如,在等待API响应时,保持程序的响应性。 用户可能没有提到的需求,比如多地点导航、实时位置更新或交通状况考虑。不过根据问题描述,基础功能即可。但可以建议一些优化方向,比如缓存常用地点,提高响应速度。 现在需要分步骤详细说明,并确保代码示例正确,特别是API调用的部分,要提醒用户替换自己的API key。另外,注意异常处理,比如网络错误、无效输入等。 最后生成相关问题,考虑用户可能想了解的扩展内容,比如优化识别准确率、处理多轮对话或集成到移动应用等。</think>### 分步实现方案 #### 1. 语音识别:将语音指令转换为文本 ```python import speech_recognition as sr def speech_to_text(): recognizer = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说出导航指令(例如:导航到北京西站)") audio = recognizer.listen(source, timeout=5) try: text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN') return text except sr.UnknownValueError: print("无法识别语音") except sr.RequestError: print("语音服务不可用") return None ``` #### 2. 自然语言处理:提取地点实体 ```python import re def extract_location(text): # 模式匹配示例:导航到[地点]、去[地点] patterns = [ r'导航到(.*?)(?:$|,)', r'去(.*?)(?:$|,)' ] for pattern in patterns: match = re.search(pattern, text) if match: return match.group(1).strip() return None ``` #### 3. 地理编码与路线规划(以高德API为例) ```python import requests AMAP_KEY = "your_api_key" def get_navigation(start, end): # 地理编码 geo_url = f"https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?key={AMAP_KEY}&address=" start_resp = requests.get(geo_url + start).json() end_resp = requests.get(geo_url + end).json() if start_resp['status'] != '1' or end_resp['status'] != '1': return None start_loc = start_resp['geocodes'][0]['location'] end_loc = end_resp['geocodes'][0]['location'] # 路径规划 route_url = f"https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?key={AMAP_KEY}&origin={start_loc}&destination={end_loc}" route_resp = requests.get(route_url).json() return route_resp['route']['paths'][0] # 返回最优路线 ``` #### 4. 语音反馈生成 ```python from gtts import gTTS import os def text_to_speech(text): tts = gTTS(text=text, lang='zh-cn') tts.save("navigation.mp3") os.system("start navigation.mp3") # Windows系统 ``` #### 5. 系统集成 ```python def main(): # 语音输入 command = speech_to_text() if not command: return # 地点提取 target = extract_location(command) if not target: text_to_speech("未识别到有效地址") return # 获取导航(示例使用固定起点) route = get_navigation("当前位置", target) if route: summary = f"找到路线:全程{route['distance']}米,预计需要{route['duration']}秒" text_to_speech(summary) else: text_to_speech("路线规划失败") if __name__ == "__main__": main() ``` ### 关键技术点说明 1. **语音识别优化**:通过添加环境噪声抑制提升识别准确率[^2] ```python with sr.Microphone() as source: recognizer.adjust_for_ambient_noise(source) # 环境降噪 ``` 2. **多引擎支持**:可切换多个语音识别引擎 ```python engines = { 'google': recognizer.recognize_google, 'sphinx': recognizer.recognize_sphinx } ``` 3. **错误重试机制**:实现API调用失败时的自动重试 ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt @retry(stop=stop_after_attempt(3)) def safe_api_call(url): return requests.get(url, timeout=5) ``` ###
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