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機械学習で機械検知に答える

留守番電話が検出されると音声合成を送信するVAPIアプリケーションの構築。

Machine Learning
Python

留守番電話検知

このソリューションのために、私たちは機械学習アルゴリズムを構築しました。 beep 96%の精度で音声を再生します。留守番電話に応答すると、留守番電話に録音された音声合成(TTS)が実行されます。

Herokuで試す

Deploy

アプリケーションをHerokuにデプロイしたら、購入したアプリケーションの番号に電話をかける。

アプリケーションが電話番号の入力を求めてきます。 ボイスメールで拾えるものであれば、好きな電話番号を入力してください。通話はボイスメールに入り、留守番電話モデルが通話を聞き始めます。

ビープ音が検出されると、アプリケーションはそのフレーズで音声合成を行います、 Answering Machine Detectedそうすると通話が切れる。

インストール方法

をクローンする。 GitHubリポジトリ そして走れ:

pip install -r requirements.txt

を作成する。 .env ファイルに次のように記述する。

MY_LVN={YOUR_NEXMO_NUMBER} APP_ID={YOUR_NEXMO_APPLICATION_ID} PRIVATE_KEY={PATH_TO_APPLICATION_PRIVATE_KEY}

を作成する必要があります。 Vonageアプリケーション そして 電話番号の購入

リソース

サポート

このオープンソースプロジェクトはVonage Product and Developer Experienceチームによってベストエフォートベースでサポートされています。