摘要：闲着没事用多模态评测API做了一个测评英语口语的互动小游戏，竟然成了一场10万人参加的刷屏级流动。
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设了一个云容器化的研发资料库，把每个研发硬盘里那点“好货色”都复用进去。（详情查看：《无奈设想！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，让我分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，经营妹子从公众号上推了张海报，竟然成了一场10万人参加的刷屏级流动。
咋回事呢？大略是7月25号，我看到一条新闻，北京2021年高考要减少英语口语考试。妈耶，这也太忽然了，这不跟产品经理忽然提需要、微博的运维赶上明星忽然发表结婚/离别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音讯，这事的关注度这么高啊？总据说经营善于抓热点，那我是不是也能够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须要的是什么？考书面语，首先得晓得本人的书面语程度怎么样，晓得短板在哪能力有针对性地补习进步。那就是说须要书面语测评！
我想起之前在华为云官网上看到过一个“多模态评测”API，可能依据朗诵视频数据和试题文本，给朗读者的书面语评测分数。我能够利用这个API做一个测评类的H5小游戏。
依照我的习惯，实现性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》
内容起源
多模态书面语当初还在公测阶段，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：数据筹备
l 反对的video类型包含avi/mp4/webm/mkv/flv等封装格局，视频清晰度不低于240p，帧率不低于25fps，大小限度在10M
l 反对语言：英式英语
l 评测模式：单词评测、句子评测
l 须要把视频转化为对应的base64编码上传
转化举例（Python）
#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8 import base64def 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：构建申请
华为云语音交互服务的通用申请形式如下图所示。
备注：
l 多模态评测API目前处于公测阶段，在华为-北京四能够调用，其Endpoint为“sis-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com”。
l 须要确认集体专有华为云我的项目ID和Token（身份认证）
（我的项目ID获取办法；Token查询方法）
获取了身份认证后，就能够填写申请了。假如我当初有一个avi格局的文件，想用单词模式去判断书面语品质，我要学习的书面语是“sit down”。
申请示例是：
POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/assessment/video Request Header:Content-Type: application/jsonX-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG... Request Body:{ "config":{ "video_format": "avi", "language": "en_gb", "mode": "word" }, "video_data": "/+MgxAAUeHpMAUkQAANhuRAC...", "ref_text": "sit down"}步骤三：返回后果
{ "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": [尔后为音素、音标评估后果，其返回后果见下方]从返回的后果能够看到：
（1）从流畅度看：流畅度评分75.02；连贯性是满分；韵律弱一点，只有50.04分
（2）从发音看：我的发音品质综合打分（score）是36.82分；发音好坏打分是36.82分
（3）最初的综合评分：22.09分…
哎，还挺精确，我从小英语口语就差…
还能进行英语口语练习，从发音嘴型、发音成果纠正书面语。通过具体的繁多单词、音素、音标打分，就能晓得须要对哪个单词、音标增强练习了。
以“sit”发音评测为例，反馈后果如下：
"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，以书面语能力测评为外围玩法，退出了邀请好友再玩一次的分享疏导机制，没想到只是从公司公众号上推了一下，敌人圈里竟然刷了屏，上线3天，游戏人数就超过了10万人！一次由研发主导的10W+刷屏流动就这样诞生了，谁说研发不懂经营？
据理解，目前API Explorer平台已凋谢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。在后期试运行期间，华为云API Explorer平台上的API接口也已被多家企业胜利接入。
点击查看详情：《华为云一站式API解决方案平台API Explorer上线》
华为云API Explorer平台在将来几个月会实现更多功能，比方反对SDK示例代码、CLI等个性，同时也会凋谢更多的云服务API接口，连贯更多开发者实现翻新、拓宽翻新边界。
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