上一期故事说到，我成为了公司技术委员会副主席，上任后的第一件事是建立了一个云容器化的研发资料库，把每个研发硬盘里那点“好东西”都复用出来。（详情查看：《无法想象！大龄码农的硬盘里有这么多宝藏》）
自此以后，老大交给我的撸代码的活越来越少，让我专心把技术委员会做起来。人一闲下来吧，就容易生事儿，这不么，闲着没事做了一个互动小游戏，运营妹子从公众号上推了张海报，居然成了一场10万人参与的刷屏级活动。
咋回事呢？大概是7月25号，我看到一条新闻，北京2021年高考要增加英语口语考试。妈耶，这也太突然了，这不跟产品经理突然提需求、微博的运维赶上明星突然宣布结婚/分手一样让人猝不及防么。
很快，有孩子正上高中的家长都在朋友圈转发了这条消息，这事的关注度这么高啊？总听说运营擅长抓热点，那我是不是也可以做点什么抓住这次热点呢？
对于这个政策，家长和学生最关注最需要的是什么？考口语，首先得知道自己的口语水平怎么样，知道短板在哪才能有针对性地补习提高。那就是说需要口语测评！
我想起之前在华为云官网上看到过一个“多模态评测”API，能够根据朗读视频数据和试题文本，给朗读者的口语评测分数。我可以利用这个API做一个测评类的H5小游戏。
按照我的习惯，实现功能的过程会同步梳理成文档，便于后浪们学习。
《多模态英语口语评测》
多模态口语现在还在公测阶段，所以我提前在华为云上申请了公测，当天就公测通过了~（公测链接：https://activity.huaweicloud.com/AI_free0.html?ggw_hd ）
步骤一：数据准备
l 支持的video类型包括avi/mp4/webm/mkv/flv等封装格式，视频清晰度不低于240p，帧率不低于25fps，大小限制在10M
l 支持语言：英式英语
l 评测模式：单词评测、句子评测
l 需要把视频转化为对应的base64编码上传
转化举例（Python）
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8
import base64 def ToBase64(file, txt): with open(file, 'rb') as fileObj: image_data = fileObj.read() base64_data = base64.b64encode(image_data) fout = open(txt, 'w') fout.write(base64_data.decode()) fout.close() ToBase64("./test.wav",'2.txt') # 音频文件转换为base64 |
步骤二：构建请求
华为云语音交互服务的通用请求方式如下图所示。
备注：
l 多模态评测API目前处于公测阶段，在华为-北京四可以调用，其Endpoint为“sis-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com”。
l 需要确认个人专有华为云项目ID和Token（身份认证）
获取了身份认证后，就可以填写请求了。假设我现在有一个avi格式的文件，想用单词模式去判断口语质量，我要学习的口语是“sit down”。
请求示例是：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/assessment/video
Request Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG...
Request Body: { "config":{ "video_format": "avi", "language": "en_gb", "mode": "word" }, "video_data": "/+MgxAAUeHpMAUkQAANhuRAC...", "ref_text": "sit down" } |
步骤三：返回结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | { "fluency": { "score": 75.02139, "rhythm": 50.042786, "cohesion": 100.0 }, "pronunciation": { "score": 36.817684, "gop": 36.817684 }, "score": 22.09061, "completeness": 0.0, "duration": 2.46, "words": [此后为音素、音标评价结果，其返回结果见下方] |
从返回的结果可以看到：
l 从流利度看：流利度评分75.02；连贯性是满分；韵律弱一点，只有50.04分
l 从发音看：我的发音质量综合打分（score）是36.82分；发音好坏打分是36.82分
l 最后的综合评分：22.09分…
哎，还挺准确，我从小英语口语就差…
还能进行英语口语练习，从发音嘴型、发音效果纠正口语。通过具体的单一单词、音素、音标打分，就能知道需要对哪个单词、音标加强练习了。
以“sit”发音评测为例，反馈结果如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 | "words": [ { "fluency": { "score": 68.29714, "rhythm": 68.29714 }, "pronunciation": { "score": 24.714167, "gop": 24.714167 }, "out_of_vocabulary": false, "text": "sit", "text_original": "sit", "text_normalised": [ "sit" ], "score": 46.505653, "start_time": 1.03, "end_time": 1.06, "phonemes": [ { "fluency": { "score": 31.643274, "rhythm": 31.643274 }, "pronunciation": { "score": 16.471563, "gop": 16.471563 }, "start_time": 1.03, "end_time": 1.04, "arpa": "S", "ipa": "s" }, { "fluency": { "score": 87.00653, "rhythm": 87.00653 }, "pronunciation": { "score": 28.179922, "gop": 28.179922 }, "start_time": 1.04, "end_time": 1.05, "arpa": "IH", "ipa": "i" }, { "fluency": { "score": 86.241615, "rhythm": 86.241615 }, "pronunciation": { "score": 29.491013, "gop": 29.491013 }, "start_time": 1.05, "end_time": 1.06, "arpa": "T", "ipa": "t" } ] }, ], } |
很快我就把小游戏做完了，以口语能力测评为核心玩法，加入了邀请好友再玩一次的分享引导机制，没想到只是从公司公众号上推了一下，朋友圈里居然刷了屏，上线3天，游戏人数就超过了10万人！一次由研发主导的10W+刷屏活动就这样诞生了，谁说研发不懂运营？
据了解，目前API Explorer平台已开放EI企业智能、计算、应用服务、网络、软件开发平台、视频等70+云服务，共上线2000+个API、6000+个错误码。在前期试运行期间，华为云API Explorer平台上的API接口也已被多家企业成功接入。
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华为云API Explorer平台在未来几个月会实现更多功能，比如支持SDK示例代码、CLI等特性，同时也会开放更多的云服务API接口，连接更多开发者实现创新、拓宽创新边界。
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