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利用人工智能的力量自动化您的日常任务并解决问题。在当今世界中，机器人可以通过几行代码创建美丽的图像和音乐，编辑您的照片，去除音频中的噪音等等。在本文中，我将介绍10个杀手级人工智能API，用于自动化解决您的日常问题。所以请收藏本文，如果您喜欢，请别忘了点赞。

1、AI艺术生成器

使用这个令人惊叹的AI工具Api，将您的创意想法转化为现实，它可以将您的文本转化为美丽的艺术作品。是的，这是一个能够根据您的文本生成图像的AI工具。Getimg.ai每月免费提供给您100个积分，您可以使用以下代码生成精美的图像。

# AI艺术生成器
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests
import json
import base64

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.getimg.ai/v1/stable-diffusion/text-to-image"

# 描述所期望生成图像内容的文本提示
prompt = "一张猫吃披萨的照片"

# 请求头部，包含授权信息和内容类型
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json",
}

# 请求数据，包含文本提示
data = {
    "prompt": prompt,
}

# 向API发送POST请求，传递API地址、请求头和请求数据
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 从响应中获取JSON数据，并提取图像数据
image_data = response.json()

# 使用Base64解码图像数据，并写入文件
with open("image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.decodebytes(image_data["image"].encode()))

# 输出生成艺术作品成功
print("艺术作品已保存")

这段代码是一个使用 AI 生成艺术作品的示例，它使用一个名为 getimg.ai 的 API 来将文本转换为图像。这个 API 的作用是将输入的文本提示转换为对应的图像。代码的主要流程如下：

1. 引入所需的库：代码首先导入了需要的库，包括 requests 用于发送 HTTP 请求，json 用于处理 JSON 数据，以及 base64 用于解码图像数据。
2. 设置 API 密钥和 URL：在代码中定义了一个名为 api_key 的变量，用来存储你的 API 密钥。然后定义了 api_url 变量，它是 API 的终端地址。
3. 设置文本提示：通过 prompt 变量设置了一个文本提示，该提示是用来描述所期望生成的图像内容的。
4. 设置请求头部：定义了一个名为 headers 的字典，其中包括了授权信息和请求的内容类型。
5. 构建请求数据：创建了一个名为 data 的字典，其中包含了文本提示。
6. 发送 POST 请求：使用 requests.post 方法向 API 发送 POST 请求，传递了 API 地址、请求头和请求数据。得到的响应存储在名为 response 的变量中。
7. 处理响应数据：从响应中获取 JSON 数据，并将其中的图像数据提取出来。然后使用 Base64 解码这些图像数据，并将解码后的字节写入名为 "image.png" 的文件中。
8. 打印结果：打印出 "Art saved" 表示整个过程已经完成。

https://getimg.ai/

2、AI语法检查器

使用这个AI语法检查API来修复你的文本或文件中的语法错误。它使用AI21的人工智能技术来修复你的文本语法错误、标点符号甚至改进它。通过获取你的免费API密钥并使用下面的代码开始使用。

# 语法检查 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.ai21.com/studio/v1/gec"

# 要检查的文本内容
payload = {
    "text": "the smell of fliwers"  # 待检查的句子，这里有一个拼写错误
}

# 请求头部，包含接受的数据格式、内容类型和授权信息
headers = {
    "accept": "application/json",  # 接受JSON格式的响应
    "content-type": "application/json",  # 请求内容为JSON格式
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"  # 授权信息
}

# 向API发送POST请求，传递API地址、请求数据和请求头
correction = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# 打印语法修正建议
print("Corrections: ", correction.text)

解释：

1. 首先，这是一个使用 AI 进行语法检查的示例代码。
2. 代码中使用了 requests 库来发送 HTTP 请求到远程 API。
3. api_key 变量用于存储你的 API 密钥，用于授权访问 API。
4. api_url 变量是 API 的终端地址，指定了用于语法纠正的 API 端点。
5. payload 字典包含待检查的文本内容，这里有一个拼写错误。
6. headers 字典包含了请求的头部信息，指定了接受的数据格式为 JSON，内容类型也是 JSON，还包括了授权信息。
7. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递了 API 地址、请求数据和请求头部。
8. 响应存储在 correction 变量中，其中包含了语法纠正的建议。
9. 最后，通过打印输出来显示语法修正的建议。

https://studio.ai21.com/

3、AI降噪器

想要利用人工智能的力量从音频文件中去除噪音，那么你必须使用Cleanvoice，这是一款能够从音频文件中去除任何不需要的噪音的人工智能工具。你只需要获取他们的免费30分钟API密钥，并使用下面的代码开始使用。

# 噪音消除 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
# 请确保安装了urllib3库：pip install urllib3
import requests
import json
import urllib.request

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# 要上传的音频文件名
filename = "test.mp3"

# 打开音频文件并以二进制方式读取
file = open(filename, 'rb')

# 上传文件到服务器
upload_url = 'https://api.cleanvoice.ai/v1/upload?filename=audio.mp3'
upload_headers = {'X-API-Key': api_key}
upload_response = requests.post(upload_url, headers=upload_headers)
signed_url = upload_response.json()['signedUrl']
fileurl = requests.put(signed_url, data=file)

# 从服务器获取的文件URL
# 从音频中去除噪音
process_url = 'https://api.cleanvoice.ai/v1/process'
process_data = {
    "input": {
        "files": [fileurl],
        "config": {}
    }
}
process_headers = {
    "X-API-Key": api_key,
    "Content-Type": "application/json"
}
process_response = requests.post(process_url, headers=process_headers, data=json.dumps(process_data))

# 下载处理后的音频文件
down_url = process_response.json()['result']['download_url']
urllib.request.urlretrieve(down_url, "cleaned.mp3")

1. 这是一个使用 AI 进行噪音消除的示例代码。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求和 urllib.request 库用于下载文件。
3. api_key 变量存储 API 密钥，用于授权访问 API。
4. filename 变量包含要上传的音频文件的文件名。
5. 代码打开音频文件并以二进制方式读取。
6. 使用 requests.post 方法向 API 发送 POST 请求，上传音频文件到服务器，获取签名后的上传URL。
7. signed_url 是从服务器获得的上传文件的URL，用于将文件内容上传到该URL。
8. 代码构造了一个包含文件URL和配置的数据对象，以发送给噪音消除 API 进行处理。
9. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求，将文件URL和配置发送到噪音消除 API 进行处理。
10. 从处理响应中获取已处理音频文件的下载URL。
11. 使用 urllib.request.urlretrieve 下载已处理的音频文件，并保存为 "cleaned.mp3"。

https://cleanvoice.ai/

4、AI 文字转语音

使用以下API代码将您的文本转换为语音，该代码使用免费的TTSmaker网站AI工具。该网站为您提供了100％不同的AI语音，看起来真的像人的声音一样，而且令人惊叹，而且还可以免费使用。只需从他们那里获取您的免费API并使用以下代码开始。

# 文本转语音 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
# 请确保安装了playsound库：pip install playsound
# 请确保安装了urllib3库：pip install urllib3
import requests
import json
import urllib.request
import playsound

# 要转换为语音的文本内容
text = "你是怎么做到的？"

# API的终端地址
url = 'https://api.ttsmaker.com/v1/create-tts-order'

# 请求头部，包含内容类型
headers = {'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8'}

# 请求参数
params = {
    'token': 'ttsmaker_demo_token',  # 替换为你的token/API
    'text': text,                     # 待转换的文本内容
    'voice_id': 148,                  # 指定语音的ID
    'audio_format': 'wav',            # 音频格式为wav
    'audio_speed': 1.0,               # 音频速度
    'audio_volume': 0,                # 音频音量
    'text_paragraph_pause_time': 0    # 文本段落间的暂停时间
}

# 发送POST请求，传递API地址、请求头和请求参数，并获取响应
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params))

# 从响应中获取JSON数据
response = response.json()

# 获取生成的音频文件URL
audio_url = response['audio_file_url']

# 下载音频文件
urllib.request.urlretrieve(audio_url, 'audio.wav')

# 播放生成的音频
playsound.playsound('audio.wav', True)

1. 这是一个使用 AI 进行文本转语音的示例代码。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，使用 playsound 库来播放音频，以及 urllib.request 库用于下载文件。
3. text 变量包含要转换为语音的文本内容。
4. url 变量是转换文本到语音的 API 终端地址。
5. headers 包含了请求头部信息，其中指定了内容类型。
6. params 字典包含了请求参数，包括待转换的文本内容、语音的声音等级等。
7. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递 API 地址、请求头和请求参数，并获取响应。
8. 响应转为 JSON 格式，获取生成的音频文件的 URL。
9. 使用 urllib.request.urlretrieve 下载生成的音频文件。
10. 使用 playsound.playsound 播放生成的音频文件，True 参数表示播放完成后阻塞程序，直到播放完成。

https://ttsmaker.com/

5、AI语音转文字

就像文本转语音一样，您甚至可以使用AI工具使用OpenAI语音识别技术将您的语音转换为文本。下面是使用Speech_recognition录制您的语音并使用OpenAI将您的语音转换为文本的代码。

# 语音转文本 AI
# 请确保安装了openai库：pip install openai
# 请确保安装了speech_recognition库：pip install speech_recognition
import openai
import speech_recognition as sr

# 替换为你的API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 初始化语音识别器
recognizer = sr.Recognizer()

# 获取麦克风输入
with sr.Microphone() as source:
    recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)  # 适应环境噪音
    print("请说话...")
    audio = recognizer.listen(source)
    
    # 保存音频文件
    with open("audio.mp3", "wb") as f:
        f.write(audio.get_wav_data())

# 语音转文本
audio_file = open("audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
print("你说: ", transcript)

1. 这是一个使用 AI 进行语音转文本的示例代码。
2. 代码使用了 openai 库进行语音转文本，并使用 speech_recognition 库进行麦克风输入。
3. YOUR_API_KEY 需要替换为你的 OpenAI API 密钥。
4. 使用 openai.api_key 设置 OpenAI API 密钥。
5. recognizer 是一个 speech_recognition 库中的语音识别器对象，用于获取和处理麦克风输入。
6. 使用 with sr.Microphone() as source: 打开麦克风输入，然后使用 recognizer.adjust_for_ambient_noise(source) 适应环境噪音。
7. 使用 recognizer.listen(source) 获取麦克风输入的音频。
8. 将获取的音频保存为 "audio.mp3" 音频文件。
9. 使用 openai.Audio.transcribe 方法将音频文件中的语音转为文本，"whisper-1" 是 OpenAI 的语音模型标识符。
10. 打印转录的文本结果。

这段代码演示了如何使用 AI 服务将语音转换为文本。在实际应用中，需要提供正确的 API 密钥，并确保麦克风能够正常工作。

https://platform.openai.com/overview

6、AI 文本摘要生成器

如果你不想阅读一篇长文，只需要一个摘要版本，这个API可以帮到你。它使用AI21 AI技术来扫描和智能地总结你的文本。

# 文本摘要生成 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.ai21.com/studio/v1/summarize"

# 要进行摘要的文本内容
text = "这里输入你的文本"

# 构建请求的payload
payload = {
    "sourceType": "TEXT",  # 指定源类型为文本
    "source": text          # 要进行摘要的文本内容
}

# 请求头部，包含接受的数据格式、内容类型和授权信息
headers = {
    "accept": "application/json",  # 接受JSON格式的响应
    "content-type": "application/json",  # 请求内容为JSON格式
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"  # 授权信息
}

# 向API发送POST请求，传递API地址、请求数据和请求头
r = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# 从响应中获取JSON数据，并提取摘要内容
result = r.json()["summary"]

# 打印生成的摘要
print("摘要: ", result)

1. 这是一个使用 AI 进行文本摘要生成的示例代码。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求。
3. api_key 变量存储 API 密钥，用于授权访问 API。
4. api_url 变量是文本摘要生成 API 的终端地址。
5. text 变量包含要进行摘要的原始文本内容。
6. payload 字典包含了请求的数据，其中指定了源类型为文本，并包含待摘要的文本内容。
7. headers 字典包含了请求的头部信息，其中指定了接受的数据格式为 JSON，内容类型也是 JSON，还包括了授权信息。
8. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递了 API 地址、请求数据和请求头部。
9. 响应存储在 r 变量中，从响应中的 JSON 数据中提取出摘要内容。
10. 打印生成的摘要结果。

https://studio.ai21.com/

7、AI OCR

如果您有很多需要提取文本的扫描文件或图像，请使用这个免费的AI OCR API，每月提供60个API调用。下面的代码只需要您的API，您现在就可以开始使用了。

# OCR文本识别 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests
import json

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.edenai.run/v2/ocr/ocr"

# 要识别的图像文件名
filename = "image.png"

# 请求头部，包含授权信息
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# 请求数据，包括提供商和语言
data = {
    "providers": "google",  # 指定 OCR 提供商
    "language": "en"        # 指定识别语言
}

# 准备要上传的图像文件
files = {"file": open(filename, 'rb')}

# 向API发送POST请求，传递API地址、请求数据、上传的文件和请求头
response = requests.post(api_url, data=data, files=files, headers=headers)

# 解析响应的JSON数据
result = json.loads(response.text)

# 打印识别结果
print("OCR识别结果: ", result["google"]["text"])

1. 这是一个使用 AI 进行 OCR（光学字符识别）的示例代码，用于从图像中提取文本。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，使用了 json 库来处理 JSON 数据。
3. api_key 变量存储 API 密钥，用于授权访问 API。
4. api_url 变量是 OCR API 的终端地址。
5. filename 变量包含要识别的图像文件名。
6. headers 包含了请求头部信息，其中包括授权信息。
7. data 字典包含了请求的数据，其中指定了 OCR 提供商（这里使用 Google）和识别的语言。
8. files 字典包含了要上传的图像文件，使用 open 方法打开文件并以二进制方式读取。
9. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递 API 地址、请求数据、上传的文件和请求头。
10. 响应存储在 response 变量中，将 JSON 响应解析为字典。
11. 从解析后的结果中提取 Google OCR 提供商的识别文本，使用 result["google"]["text"]。
12. 打印 OCR 识别的结果。

https://www.edenai.co/

8、AI 翻译工具

如果您想以编程方式翻译您的文本，请使用以下人工智能工具API将任何文本翻译成任何语言。这个人工智能工具每月提供60个免费API调用。所以赶快获取您的API密钥并开始使用以下代码。

 # 文本翻译 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests
import json

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.edenai.run/v2/translation/automatic_translation"

# 要翻译的原始文本
text = "Hi, how are you?"

# 目标语言代码
target_lang = "sp"  # 西班牙语

# 请求头部，包含授权信息
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# 请求数据，包括提供商、源语言、目标语言和待翻译的文本
payload = {
    "providers": "google,amazon",     # 指定翻译提供商
    'source_language': "en",          # 源语言为英语
    'target_language': target_lang,   # 目标语言为西班牙语
    'text': text                       # 待翻译的原始文本
}

# 向API发送POST请求，传递API地址、请求数据和请求头
response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# 解析响应的JSON数据
result = json.loads(response.text)

# 打印翻译结果
print("翻译结果: ", result['google']['text'])

1. 这是一个使用 AI 进行文本翻译的示例代码。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，使用了 json 库来处理 JSON 数据。
3. api_key 变量存储 API 密钥，用于授权访问 API。
4. api_url 变量是文本翻译 API 的终端地址。
5. text 变量包含要翻译的原始文本。
6. target_lang 变量包含目标语言的代码（这里是西班牙语）。
7. headers 包含了请求头部信息，其中包括授权信息。
8. payload 字典包含了请求的数据，其中指定了翻译提供商（这里使用 Google 和 Amazon）、源语言（英语）、目标语言和待翻译的文本。
9. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递 API 地址、请求数据和请求头。
10. 响应存储在 response 变量中，将 JSON 响应解析为字典。
11. 从解析后的结果中提取 Google 翻译提供商的翻译文本，使用 result['google']['text']。
12. 打印翻译结果。

https://www.edenai.co/

9、聊天机器人

如果你想要创建自己的聊天机器人，就像ChatGPT一样，那么你可以使用OpenAI API来实现。OpenAI提供了免费的API供你使用，你可以使用下面的代码来调用GPT 3.5 turbo。

# 聊天机器人 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
import requests
import json

# 定义聊天机器人函数，接受API密钥和消息作为参数
def chatbot(api_key, msg):
    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
    
    # 请求头部，包含内容类型和授权信息
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    
    # 请求数据，包括模型名称、消息、温度、最大token数等参数
    data = {
        "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",  # 使用的模型
        "messages": [{"role": "user", "content": msg}],  # 用户消息
        "temperature": 1,  # 温度参数
        "max_tokens": 256,  # 最大token数
        "top_p": 1,  # top_p参数
        "frequency_penalty": 0,  # 频率惩罚参数
        "presence_penalty": 0  # 出现惩罚参数
    }
    
    # 向API发送POST请求，传递API地址、请求数据和请求头
    r = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    
    # 将响应解析为JSON格式
    rr = r.json()
    
    # 从响应中提取机器人的回复内容
    result = rr["choices"][0]["message"]["content"]
    
    # 打印机器人的回复内容
    print("回复: ", json.dumps(result, indent=2))

# 主程序入口
if __name__ == "__main__":
    api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换为你的API密钥
    msg = input("输入你的消息: ")  # 获取用户输入的消息
    chatbot(api_key, msg)  # 调用聊天机器人函数进行对话

1. 这是一个使用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型进行聊天的示例代码。
2. 代码使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，使用了 json 库来处理 JSON 数据。
3. chatbot 函数是一个用于与聊天机器人进行对话的函数，接受 API 密钥和用户消息作为参数。
4. url 变量包含了 OpenAI 的聊天 API 地址。
5. headers 字典包含了请求头部信息，其中包括内容类型和授权信息。
6. data 字典包含了请求的数据，包括模型名称、消息内容、温度、最大 token 数等参数。
7. 使用 requests.post 方法发送 POST 请求到 API，传递 API 地址、请求数据和请求头。
8. 响应存储在 r 变量中，将响应解析为 JSON 格式。
9. 从解析后的结果中提取机器人的回复内容，使用 rr["choices"][0]["message"]["content"]。
10. 打印机器人的回复内容。

https://platform.openai.com/overview

10、AI 图像放大器

只需几行代码，就可以提升您的低质量图像。DeepAI是一个著名的网络应用程序，为您提供各种人工智能工具，解决日常问题，例如将旧的低分辨率照片提升为超高分辨率。您可以使用他们的Quick_Start API密钥，并使用下面的代码。

# 图像超分辨 AI
# 请确保安装了requests库：pip install requests
# 请确保安装了urllib3库：pip install urllib3
import requests
import urllib.request

# 替换为你的API密钥
api_key = "你的API密钥"

# API的终端地址
api_url = "https://api.deepai.org/api/torch-srgan"

# 请求头部，包含API密钥
headers = {
    'api-key': api_key
}

# 准备要上传的图像文件
files = {
    'image': open('image.png', 'rb')
}

# 向API发送POST请求，传递API地址、上传的文件和请求头
r = requests.post(api_url, files=files, headers=headers)

# 解析响应的JSON数据
results = r.json()

# 获取生成图像的下载URL
download_url = results['output_url']

# 下载生成的图像文件
urllib.request.urlretrieve(download_url, "output.png")

https://deepai.org/machine-learning-model/torch-srgan

结束

AI工具在我们日常工作和任务中始终是一个帮手。希望你能找到一些有用的AI API来使用。

由于文章内容篇幅有限，今天的内容就分享到这里，文章结尾，我想提醒您，文章的创作不易，如果您喜欢我的分享，请别忘了点赞和转发，让更多有需要的人看到。同时，如果您想获取更多前端技术的知识，欢迎关注我，您的支持将是我分享最大的动力。我会持续输出更多内容，敬请期待。