第 19 天，來處理音頻、影片和其他多媒體消息，讓你的 Line Bot 能夠對多種內容做出響應，進一步提高互動性。

步驟 1：接收和保存音頻信息

與處理圖片類似，音頻消息可以通過 AudioMessage 事件來接收，並通過 message_id 下載音頻文件。

1. 設置音頻消息的處理器：

   • 當用戶發送音頻時，可以通過 AudioMessage 事件來捕捉音頻數據，並將其保存或進行處理。

   例子：

   @handler.add(MessageEvent, message=AudioMessage)
   def handle_audio_message(event):
       message_id = event.message.id
       audio_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
   
       # 保存音頻文件
       with open(f"{message_id}.mp3", "wb") as f:
           for chunk in audio_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       reply_message = "音頻已收到並保存！"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))
   

2. 處理音頻：

   • 保存的音頻文件可以進行進一步處理，如轉換格式、識別語音內容，或者上傳到第三方服務進行分析。

步驟 2：語音轉文字

處理完音頻文件後，你可以使用語音識別技術將其轉換為文本。這樣可以讓 Bot 根據用戶語音內容做出響應。你可以使用 Google Cloud Speech-to-Text API、Azure Speech Service 等。

1. 整合語音識別 API：

   • 假設我們使用 Google Cloud Speech-to-Text API 來進行語音識別。

   例子：

   from google.cloud import speech
   
   def transcribe_audio(audio_path):
       client = speech.SpeechClient()
       with open(audio_path, "rb") as audio_file:
           content = audio_file.read()
       audio = speech.RecognitionAudio(content=content)
       config = speech.RecognitionConfig(
           encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
           sample_rate_hertz=16000,
           language_code="zh-TW",
       )
       response = client.recognize(config=config, audio=audio)
       for result in response.results:
           return result.alternatives[0].transcript
   
   @handler.add(MessageEvent, message=AudioMessage)
   def handle_audio_message(event):
       message_id = event.message.id
       audio_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
   
       # 保存音頻
       audio_path = f"{message_id}.wav"
       with open(audio_path, "wb") as f:
           for chunk in audio_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       # 語音轉文字
       result = transcribe_audio(audio_path)
   
       reply_message = f"音頻內容為: {result}"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))
   

步驟 3：處理影片消息

影片消息的處理方式與圖片、音頻類似。當用戶發送影片時，可以通過 VideoMessage 事件來處理，並下載影片文件。

1. 接收影片消息：

   • 設置影片消息的處理器來接收用戶發送的影片。

   例子：

   @handler.add(MessageEvent, message=VideoMessage)
   def handle_video_message(event):
       message_id = event.message.id
       video_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
   
       # 保存影片文件
       with open(f"{message_id}.mp4", "wb") as f:
           for chunk in video_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       reply_message = "影片已收到並保存！"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))
   

2. 影片分析：

   • 你可以使用影片分析工具或 API，對影片進行進一步的處理，比如影片剪輯、內容分析等。

步驟 4：處理檔案消息

Line Bot 也可以接收用戶發送的文件，如 PDF、文檔等。這類消息的處理方式與圖片、音頻、影片類似，只需使用 FileMessage 事件。

1. 接收檔案消息：

   • 通過 FileMessage 事件接收用戶發送的檔案。

   例子：

   @handler.add(MessageEvent, message=FileMessage)
   def handle_file_message(event):
       message_id = event.message.id
       file_name = event.message.file_name
       file_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
   
       # 保存文件
       with open(f"{file_name}", "wb") as f:
           for chunk in file_content.iter_content():
               f.write(chunk)
   
       reply_message = f"文件 {file_name} 已收到並保存！"
       line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_message))