Lập trình trợ lý ảo tiếng việt toàn diện với python

Lập Trình Trợ Lý Ảo Tiếng Việt Tồn Diện Với
Python
Ngồi Siri của Apple, Alexa của Amazon và gần đây là Google Asisstant của Google, cịn gì
tuyệt vời hơn khi biết bạn cũng có thể tự tạo cho mình một con trợ lý ảo, ngay cả phiên
bản tiếng việt. Nào bắt tay vào làm thơi.
Trong bài viết, mình sẽ đi chi tiết làm thế nào để viết một trở lý ảo tiếng việt bằng Python, mình gọi
tên cậu ấy là Alex.
Nhiều bạn vẫn chưa thực sự được tiếp cận với trí tuệ nhân tạo hay cụ thể hơn là xử lý ngôn ngữ
tự nhiên hay một con trợ lý ảo nghĩa là gì. Thực sự, trí tuệ nhân tạo nói chung và xử lý ngơn ngữ
tự nhiên đóng góp to lớn như thế nào đối với ngành công nghệ thông tin. Mình chọn sử dung
python, Python là một ngơn ngữ lập trình có một bộ thư viện đa năng. Nên trí tuệ nhân tạo bây giờ
cũng trở nên đơn giản hơn với chúng ta. Mình sẽ cụ thể hóa các chi tiết giúp bạn hình dung
những cơng việc để làm một con trợ lý ảo nhé.

Trợ lý ảo đã phát triển thế nào?

Timeline trợ lý ảo từ 2010 đến nay
Gần đây, Trợ lý ảo đã có được nền tảng chính sau khi Apple tích hợp Trợ lý ảo đáng kinh ngạc
nhất - Siri, chính thức là một phần của Apple Inc. Nhưng dịng thời gian của sự tiến hóa vĩ đại
nhất bắt đầu từ sự kiện năm 1962 tại Hội chợ Thế giới Seattle nơi IBM trưng bày bộ máy độc đáo
gọi là Shoebox. Đó là kích thước thực tế của một hộp đựng giày và có thể thực hiện các chức
năng khoa học và có thể nhận biết 16 từ và cũng có thể nói chúng bằng giọng nói dễ nhận biết
của con người với 0 đến 9 chữ số.
Sau đó trong giai đoạn những năm 1970, các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon ở
Pittsburgh, Pennsylvania cùng với sự hỗ trợ của Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ và Cơ quan Dự án
Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) - đã tạo ra chiếc máy Harpy. Nó có thể hiểu gần 1.000
từ, gần bằng từ vựng của một đứa trẻ ba tuổi.
Vào tháng 4 năm 1997, Dragon NataturalSpeaking là phần mềm chỉnh sửa chính tả đầu tiên có
thể hiểu khoảng 100 từ và biến nó thành nội dung có thể đọc được. Theo dịng thời gian, xử lý
ngơn ngữ tự nhiên và trợ lý ảo được đầu tư nghiên cứu mạnh mẽ, trải qua những cột mốc quan
trọng và đạt được thành tựu thông minh như ngày hôm nay.

Kiến thức cần có


•

•

•

AI - Artificial Intelligence hay cịn gọi là Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học, kỹ thuật
chế tạo máy móc thơng minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thơng minh. AI được
thực hiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của con người, cách con người học hỏi,
quyết định và làm việc trong khi giải quyết một vấn đề nào đó, và sử dụng những kết quả
nghiên cứu này như một nền tảng để phát triển các phần mềm và hệ thống thơng minh, từ
đó áp dụng vào các mục đích khác nhau trong cuộc sống. Nói một cách dễ hiểu thì AI là
việc sử dụng, phân tích các dữ liệu đầu vào nhằm đưa ra sự dự đoán rồi đi đến quyết định
cuối cùng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing - NLP) là một nhánh của trí tuệ
nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngơn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo
thì xử lý ngơn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải
hiểu ý nghĩa ngơn ngữ-cơng cụ hồn hảo nhất của tư duy và giao tiếp.
Trợ lý ảo (Virtual Assistant) hay còn gọi là trợ lý AI hay trợ lý kỹ thuật số, là chương trình
ứng dụng được thiết kế để "hiểu" các lệnh thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện các
tác vụ cho người dùng. Các tác vụ này bao gồm đọc tin nhắn văn bản hoặc địa chỉ email,
tìm kiếm số điện thoại, lên lịch, đặt cuộc gọi điện và nhắc nhở người dùng cuối về các cuộc
hẹn.

Phải nói rằng, sẽ thật tuyệt vời nếu có thể tự mình tạo ra một trợ lý ảo ngay trên chiếc máy tính để
bàn hay laptop của mình với các tiện ích đơn giản như:

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Giao tiếp, chào hỏi
Cho bạn biết thời gian hiện tại
Khởi chạy ứng dụng hệ thống và mở bất kỳ trang web nào trên trình duyệt Chrome
Mở Google search và tìm kiếm thay cho bạn
Gửi email đến những người trong danh bạ của bạn
Cho bạn biết thời tết và nhiệt độ hiện tại của hầu hết mọi thành phố
Phát cho bạn một bài hát trên Youtube


8. Thay đổi hình nền máy tính
9. Cho bạn biết tin tức mới nhất
10. Nói cho bạn về hấu hết mọi thứ bạn yêu cầu
Do đó, ở trong bài viết này, mình sẽ xây dựng một ứng dụng tiếng việt có khả năng thực hiện tất
cả các nhiệm vụ trên. Mình tương tác với trợ lý ảo trên laptop và mình sẽ gọi bạn ấy là Alex.
Nào chúng ta bắt đầu thơi. Let's go !!!!

Ngun liệu cần chuẩn bị
•
•

System requirements: Python 3.7.6, Jupyter notebook, Anaconda.
Libraries:

o speech_recognition: Nhận dạng giọng nói
o time, datetime: Xử lý thời gian
o wikipedia: Tìm kiếm trên từ điển wikipedia
o webbrowser, selenium, webdriver_manager, urllib: Truy cập web, trình duyệt
(Chrome)
o gTTS: Chuyển văn bản thành âm thanh của Google (Chị Google)
o requests: Crawl thông tin từ web
o smtplib: Gửi Email bằng giao thức SMTP
o re: Biểu thức chính quy (Regular Expression)
o os, sys, ctypes: Truy cập, xử lý file hệ thống
o playsound: Phát âm thanh từ file mp3
o json: Xử lý kiểu dữ liệu JSON
o youtube_search: Tìm kiếm video trên Youtube

Cài đặt

Anaconda là một công cụ tổng hợp đã tích hợp sẵn rất nhiều các gói phần mềm, thư viện giúp
chúng ta có một mơi trường để thực hiện xây dựng các ứng dụng Python. Anacoda cũng tích hợp
sẵn conda bên trong do đó bạn chỉ cần cài đặt Anacoda là đủ.
Khi cài đặt xong, bạn mở Anaconda Prompt (có thể tìm thấy trong thư mục cài đặt Anaconda), di
chuyển đến thư mục chứa project và thực hiện chạy Jupyter Notebook bằng câu lệnh:
jupyter notebook


Cửa số hiện lên, bạn chỉ cần vào new chọn python 3 ta đã có một notebook có thể chạy Python
dưới dạng các interactive shell

Cuối cùng là việc cài đặt các thư viện cần thiết, chúng ta tiếp tục vào Anaconda Prompt và thực
hiện cài các Python Package thông qua gói thư viện pip. Ví dụ, ta muốn cài đặt thư
viện abcxyz thì gõ câu lệnh:

pip install abcxyz

Xây dựng trợ lý ảo tiếng việt Alex
1. Import các thư viện cần thiết
import os
import playsound
import speech_recognition as sr
import time
import sys
import ctypes
import wikipedia
import datetime


import json
import re
import webbrowser
import smtplib
import requests
import urllib
import urllib.request as urllib2
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from time import strftime
from gtts import gTTS
from youtube_search import YoutubeSearch
Ở trên, thư viện urlllib2 thực ra đã được thay thế bằng thư viện urllib.request và urllib ở phiên
bản Python 3. Mình vẫn đặt tên là urllib2 để tránh nhầm lẫn.
Với mỗi chức năng mà trợ lý ảo thực hiện mình sẽ đại diện bằng một hàm. Mỗi hàm có thể trả về

giá trị hoặc chỉ thực hiện lệnh tùy theo chức năng của nó.
Việc đầu tiên mình sẽ khai báo một vài biến để lưu đường dẫn hay các tham số để xử lý ngôn
ngữ dưới dạng tiếng việt.

2. Khai báo biến mặc định
wikipedia.set_lang('vi')
language = 'vi'
path = ChromeDriverManager().install()
Hiện tại, các Lab nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam đang đầu tư đẩy mạnh nghiên cứu
mảng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) ở dạng tiếng việt và đã đạt được
những kết quả đáng ghi nhận. Các mô hình nghiên cứu được có thể xử lý ngơn ngữ tiếng việt ở
nhiều vùng miền, cả nam lẫn nữ, rất thực. Ở góc độ người sử dụng phổ thơng thì khó có thể biết
đâu là do máy tính, đâu là do người thực hiện. Các nghiên cứu đều có tính ứng dụng cao, đang
được các công ty công nghệ áp dụng triển khai thực tế, nâng cao năng suất lao động một cách rõ
rệt.
Các thư viện mình sử dụng ở trên đều rất phổ thơng, tích hợp nhiều hàm xử lý. Tuy chất lượng xử
lý tiếng việt chưa thực sự tuyệt vời nhưng ở góc độ bài viết thì mình thấy là khá ổn.
Mình lưu thêm biến path để lưu đường dẫn cài đặt Chrome để tránh việc cài đặt lại Chrome khi
chạy lại hàm.

3. Chức năng chuyển văn bản thành âm thanh


Google Cloud Text To Speech
def speak(text):
print("Bot: {}".format(text))
tts = gTTS(text=text, lang=language, slow=False)
tts.save("sound.mp3")
playsound.playsound("sound.mp3", False)
os.remove("sound.mp3")

Chức năng đầu tiên mình cần là chuyển một đoạn văn bản thành âm thanh và đọc nó lên trên
máy tính.
Mình sử dụng hàm gTTS (google Text To Speech ) để chuyển văn bản thành âm thanh theo ngôn
ngữ nhận dạng tiếng việt rồi lưu về máy tính dữ liệu âm thanh dưới file sound.mp3.
Sau đó, minh dùng hàm playsound.playsound() để đọc file sound.mp3 trên máy tính.
Sau khi đọc xong, mình phải xóa file sound.mp3 để tránh lỗi khi mình đọc một đoạn văn bản khác
thì cũng được lưu lại dưới file sound.mp3.

4. Chức năng chuyển âm thanh thành văn bản


Quy trình chung hệ thống nhận dạng giọng nói
Đây là chức năng cơ bản thứ hai cùng với chức năng chuyển văn bản thành âm thanh.
Trong chức năng này, mình sử dụng 2 hàm khác hỗ trợ là get_audio() và stop()
def get_audio():
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Tôi: ", end='')
audio = r.listen(source, phrase_time_limit=5)
try:
text = r.recognize_google(audio, language="vi-VN")
print(text)
return text
except:
print("...")
return 0
Ở hàm trên, mình sử dụng thư viện speech_recognition (sr) có chức năng là nhận dạng giọng nói
để chuyển âm thanh thành văn bản. Âm thanh được đọc vào microphone của máy tính sau đó
được xử lý qua hàm listen của sr.Recognition rồi lưu dữ liệu âm thanh vào biến audio. Dữ liệu
âm thanh audio thu được sẽ được nhận dạng ở ngôn ngữ tiếng việt trong

hàm r.recognize_google để chuyển thành dạng văn bản rồi lưu dữ liệu vào biến text.
Nếu dữ liệu âm thanh audio khơng lỗi tức là hàm r.recognize_google có thể nhận dạng
được audio để chuyên thành text thì hàm get_audio() sẽ được trả về giá trị là text còn nếu dữ
liệu audio bị lỗi mà hàm r.recognition_google không nhận dạng được thì hàm get_audio() sẽ


được trả về giá trị là 0 (Mục đích là khi máy tính khơng hiểu mình nói gì thì mình sẽ thực hiện lại
hàm get_audio() để đọc lại)
def stop():
speak("Hẹn gặp lại bạn sau!")
Hàm stop() đơn giản là đọc đoạn text "Hẹn gặp lại bạn sau" sử dụng hàm speak() ở trên.
def get_text():
for i in range(3):
text = get_audio()
if text:
return text.lower()
elif i < 2:
speak("Bot khơng nghe rõ. Bạn nói lại được khơng!")
time.sleep(2)
stop()
return 0
Hàm get_text() có chức năng là máy tính sẽ cố gắng nhận dạng âm thanh của người đọc tối đa 3
lần cho đến khi máy tính hiểu. Mình sử dụng hàm for lặp lại 3 lần, nếu đoạn text có giá trị
khác 0 thì hàm get_text sẽ được trả về giá trị text.lower() (Chuyển chữ cái in hoa thành in
thường), còn nếu text nhận giá trị là 0 (Tức là minh đọc mà máy tính khơng hiểu) mà chưa đọc
đến lần thứ 3 thì mình sẽ yêu cầu người sử dụng đọc lại. Nếu sau 3 lần mà máy tính vẫn khơng
hiểu thì mình nói gì hay khơng nghe thấy gì thì mình sẽ cho dừng lại sử dụng hàm stop và
hàm get_text lúc này sẽ được trả về giá trị là 0 (Mục đích là khi máy tính khơng nghe thấy gì thì
mình sẽ cho dừng chương trình ln).
Mình thêm câu lệnh time.sleep(2) mục đích là chương trình tạm dừng 2 giây để tránh máy tính

đọc các đoạn văn bản bị khớp nhau.

5. Chức năng giao tiếp, chào hỏi
def hello(name):
day_time = int(strftime('%H'))
if day_time < 12:
speak("Chào buổi sáng bạn {}. Chúc bạn một ngày tốt lành.".format(name))
elif 12 <= day_time < 18:
speak("Chào buổi chiều bạn {}. Bạn đã dự định gì cho chiều nay
chưa.".format(name))
else:
speak("Chào buổi tối bạn {}. Bạn đã ăn tối chưa nhỉ.".format(name))
Nội dung chức năng này là để giao tiếp thơng thường giữa người và máy tính. Đơn cử như: chào
hỏi, hỏi thăm sức khỏe hay nói về thơng tin trợ lý ảo,... Ở đây, mình sẽ mơ phỏng bằng chức năng
chào hỏi sử dụng hàm hello.


Mình sử dụng biến day_time để lưu giờ hiện tại trong ngày. Sau đó, biến sẽ được so sánh với các
mốc giờ trong ngày để đưa ra lời chào.
Như trên thì trước 12 giờ thì mình sẽ chào buổi sáng, từ 12 giờ đến sau 18 giờ mình sẽ chào buổi
chiều, từ 18 giờ trở đi mình sẽ chào buổi tối.

6. Chức năng hiển thị thời gian
def get_time(text):
now = datetime.datetime.now()
if "giờ" in text:
speak('Bây giờ là %d giờ %d phút' % (now.hour, now.minute))
elif "ngày" in text:
speak("Hôm nay là ngày %d tháng %d năm %d" %
(now.day, now.month, now.year))

else:
speak("Bot chưa hiểu ý của bạn. Bạn nói lại được khơng?")
Chức năng này khá là đơn giản. Mình sử dụng thư viện datetime để lưu thông tin thời gian tại
thời điểm hiện tại trong ngày rồi lưu vào biến now.
Mình kiểm tra nếu trong đoạn text mình hỏi có chữ "giờ", mình sẽ đọc thời gian hiện tại trong
ngày cịn nếu có chữ "ngày" trong text thì mình sẽ đọc thời điểm hiện tại trong năm.
Ví dụ:
text = "Bây giờ là mấy giờ"

Tức là có chữ "giờ" trong text thì hàm get_time thực hiện lệnh đọc:
Bây giờ là 10 giờ 26 phút

7. Chức năng mở ứng dụng hệ thống, website và chức năng tìm kiếm
từ khóa trên Google
def open_application(text):
if "google" in text:
speak("Mở Google Chrome")
os.startfile('C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe')
elif "word" in text:
speak("Mở Microsoft Word")
os.startfile('C:\Program Files\Microsoft Office\\root\Office16\\WINWORD.EXE')
elif "excel" in text:
speak("Mở Microsoft Excel")
os.startfile('C:\Program Files\Microsoft Office\\root\Office16\EXCEL.EXE')
else:
speak("Ứng dụng chưa được cài đặt. Bạn hãy thử lại!")


Khi xuất hiện các từ khóa đặc biệt như google hay word hay excel trong text thì mình dùng
hàm os.startfile() để mở các file ứng dụng từ hệ thống.

Chỉ kiểm tra từ google hay word hay excel trong text là chưa đủ. Mình cần giới hạn ngữ nghĩa
của text ở trong hàm assistant để bot có thể hiểu là mở chương trình Google
Chrome, Word, Excel chứ khơng nhầm lẫn với các chức năng khác.
def open_website(text):
reg_ex = re.search('mở (.+)', text)
if reg_ex:
domain = reg_ex.group(1)
url = 'https://www.' + domain
webbrowser.open(url)
speak("Trang web bạn yêu cầu đã được mở.")
return True
else:
return False
Mình sử dụng hàm re.search() (Hàm tìm kiếm trong biểu thức chính quy Regular Expression) để
tách phần domain sau chữ "mở" trong text rồi ghép với phần tiền tố "https://www." để tạo thành
đường dẫn url của web.
Sau đó, mình sử dụng webbroser.open(url) để mở trang web mình yêu cầu.
Nếu domain được hàm re.search() tìm thấy thì mình sẽ thực hiện chức năng mở website và
hàm open_website được trả về giá trị là True, còn nếu domain khơng được tìm thấy thì mình sẽ
khơng thực hiện chức năng gì cả và hàm open_website trả về giá trị là False.
def open_google_and_search(text):
search_for = text.split("kiếm", 1)[1]
speak('Okay!')
driver = webdriver.Chrome(path)
driver.get("")
que = driver.find_element_by_xpath("//input[@name='q']")
que.send_keys(str(search_for))
que.send_keys(Keys.RETURN)
Cuối cùng là chức năng tìm kiếm từ khóa trên Google. Mình tiếp tục thực hiện tách từ khóa phía
sau chữ "kiếm" trong text sử dụng hàm split() rồi lưu vào biến search_for.

Tiếp theo mình gọi hàm webdriver.Chrome(path) để mở ứng dụng Google Chrome rồi vào trang
chủ "".
Sau đó, mình sử dụng hàm driver.find_element_by_path() để lấy thẻ query (viết tắt là q) rồi lưu
vào biến que
Biến que thực hiện tìm kiếm từ khóa search_for và trả về kết quả trên Google Search.

8. Chức năng gửi Email


SMTP là 3 chữ cái đầu viết tắt của Simple Mail Transfer Protocol dịch ra có nghĩa là giao thức
truyền tải thư tín đơn giản hóa. Và giao thức này thực hiện nhiệm vụ chính là gửi mail cịn việc
nhận mail hay truy xuất dữ liệu mail server sẽ có giao thức IMAP hay POP3 đảm nhiệm.
SMTP Server (server dùng để gửi mail) là một dịch vụ cho phép gửi email với số lượng lớn, tốc
độ nhanh mà không bị giới hạn như các hịm mail miễn phí của Gmail hoặc mail đi kèm hosting.
Nói cách khác các máy chỉ chủ giúp bạn thao tác gửi thư người ta thường gọi là SMTP server
chúng thực hiện gửi thư qua giao thức TCP hoặc IP.
def send_email(text):
speak('Bạn gửi email cho ai nhỉ')
recipient = get_text()
if 'yến' in recipient:
speak('Nội dung bạn muốn gửi là gì')
content = get_text()
mail = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
mail.ehlo()
mail.starttls()
mail.login('', 'hung23081997')
mail.sendmail('',
'', content.encode('utf-8'))
mail.close()
speak('Email của bạn vùa được gửi. Bạn check lại email nhé hihi.')

else:
speak('Bot không hiểu bạn muốn gửi email cho ai. Bạn nói lại được khơng?')
Mình sử dụng thư viện smtplib để thực hiện chức năng gửi Email bằng phương thức smtp.
Mình lấy tên người gửi sử dụng bằng hàm get_text() rồi lưu vào biến recipient.


Ở hàm này, mình lấy ví dụ đơn giản là nếu tìm thấy chữ "yến" trong tên người cần gửi (recipient)
thì mình sẽ thực hiện chức năng gửi Email.
Tiếp tục, mình gọi hàm get_text() để lấy nội dung cần gửi rồi lưu vào biến content.
Tiếp theo, mình mở đường truyền gửi Email bằng smtp rồi đăng nhập lại vào tài khoản gmail của
mình.
Sau
khi
kết
nối
thành
cơng,
mình
gửi
email
từ
địa
chỉ "" đến
địa
chỉ "" với
nội
dung content đã lấy ở trên. Cuối cùng, mình sẽ đóng đường truyền lại.
Khá là đơn giản phải không!!!

9. Chức năng xem dự báo thời tiết

OpenWeatherMap là một dịch vụ trực tuyến cung cấp dữ liệu thời tiết. Nó thuộc sở hữu của
OpenWeather Ltd, có trụ sở tại London, Vương quốc Anh. Nó cung cấp dữ liệu thời tiết hiện tại,
dự báo và dữ liệu lịch sử cho hơn 2 triệu khách hàng, bao gồm các công ty Fortune 500 và hàng
ngàn doanh nghiệp khác trên toàn cầu.
def current_weather():
speak("Bạn muốn xem thời tiết ở đâu ạ.")
ow_url = " />city = get_text()
if not city:
pass
api_key = "fe8d8c65cf345889139d8e545f57819a"
call_url = ow_url + "appid=" + api_key + "&q=" + city + "&units=metric"
response = requests.get(call_url)
data = response.json()
if data["cod"] != "404":
city_res = data["main"]


current_temperature = city_res["temp"]
current_pressure = city_res["pressure"]
current_humidity = city_res["humidity"]
suntime = data["sys"]
sunrise = datetime.datetime.fromtimestamp(suntime["sunrise"])
sunset = datetime.datetime.fromtimestamp(suntime["sunset"])
wthr = data["weather"]
weather_description = wthr[0]["description"]
now = datetime.datetime.now()
content = """
Hôm nay là ngày {day} tháng {month} năm {year}
Mặt trời mọc vào {hourrise} giờ {minrise} phút

Mặt trời lặn vào {hourset} giờ {minset} phút
Nhiệt độ trung bình là {temp} độ C
Áp suất khơng khí là {pressure} héc tơ Pascal
Độ ẩm là {humidity}%
Trời hôm nay quang mây. Dự báo mưa rải rác ở một số nơi.""".format(day =
now.day,month = now.month, year= now.year, hourrise = sunrise.hour, minrise =
sunrise.minute,
hourset = sunset.hour, minset =
sunset.minute,
temp = current_temperature, pressure
= current_pressure, humidity = current_humidity)
speak(content)
time.sleep(20)
else:
speak("Khơng tìm thấy địa chỉ của bạn")
Mình sử dụng nguồn dữ liệu thời tiết của hầu hết các thành phố trên toàn thể thời cung cấp tại
trang web openweathermap.org.
Đầu tiên, mình sẽ sử dụng biến ow_url để lưu đường đẫn đến api của
web openweathermap.org. Thông tin các thẻ để thực hiện request mình sẽ bổ sung sau.

trang

Mình gọi hàm get_text() để lấy thơng tin thành phố cần truy vấn thời tiết rồi lưu vào biến city.
Nếu máy tính khơng nghe được tên thành phố thì hàm sẽ pass (Bỏ qua hàm)
Tiếp theo là thực hiện kết nối với api trang web openweathermap.org. Ở bước này, mình phải
đăng kí tài khoản mới ở đây và lấy api_key để có thể thực hiện thao tác truy vấn.
Biến call_url sẽ lưu đường dẫn đầy đủ để truy vấn bao gồm thơng tin tên thành
phố city và api_key mình đã lấy ở trên.
Thư viện requests là một mô-đun Python mà bạn có thể sử dụng để gửi tất cả các loại u cầu
HTTP. Mình gọi hàm requests.get(call_url) để lấy thơng tin truy vấn được từ trang web rồi lưu vào

biến response. response.json() sẽ chuyển dữ liệu thuần về kiểu dữ liệu json rồi lưu vào
biến data.
Nếu data["cod"] không trả về 404 tức là requests khơng bị lỗi hay có nghĩa là thông tin tên thành
phố city chuẩn xác (truy vấn được) thì mình sẽ thực hiện chức năng xem thời tiết.
Bạn nên tìm hiểu về kiểu dữ liệu json. Mình khơng đề cập ở đây. Từ dữ liệu kiểu json được lưu
trong biến data mình sẽ lấy được thơng tin thời tiết bao gồm temperature, pressure, humidity,..
Cuối cùng mình kết nối những thông tin trên với nhau rồi lưu vào biến content và thực hiện
đọc content.
Tương tự như trên, câu lệnh time.sleep(20) yêu cầu chương trình tạm dừng 20 giây để có thời
gian đọc xong content trên.

10. Chức năng phát nhạc trên Youtube
def play_song():
speak('Xin mời bạn chọn tên bài hát')
mysong = get_text()
while True:
result = YoutubeSearch(mysong, max_results=10).to_dict()
if result:
break
url = '' + result[0]['channel_link']
webbrowser.open(url)
speak("Bài hát bạn yêu cầu đã được mở.")
Mình gọi hàm get_text() để lấy thông tin tên bài hát muốn phát rồi lưu vào biến mysong.
Mình gọi vịng While là vì mình thực hiện tìm kiếm sử dụng mạng Internet nên sẽ có lúc kết nối
yếu khơng tìm thấy. Mình chạy While True khi nào tìm thấy thì thơi.
Biến url lưu đường dẫn đến kết quả đầu tiên khi tìm kiếm trên Youtube.
Mình sẽ dùng hàm webbrowser.open(url) mở đường dẫn url đến video vừa được tìm kiếm
trên Google Chrome để phát nhạc.

11. Chức năng thay đổi hình nền máy tính


Unsplash là một cộng đồng nhiếp ảnh – nơi mọi người chia sẻ miễn phí ảnh chụp chất lượng cao
def change_wallpaper():
api_key = 'RF3LyUUIyogjCpQwlf-zjzCf1JdvRwb--SLV6iCzOxw'
url = ' + \
api_key # pic from unspalsh.com
f = urllib2.urlopen(url)
json_string = f.read()
f.close()
parsed_json = json.loads(json_string)
photo = parsed_json['urls']['full']
# Location where we download the image to.
urllib2.urlretrieve(photo, "C:/Users/Night Fury/Downloads/a.png")
image=os.path.join("C:/Users/Night Fury/Downloads/a.png")
ctypes.windll.user32.SystemParametersInfoW(20,0,image,3)
speak('Hình nền máy tính vừa được thay đổi')
Tương tự như khi lấy thơng tin dự báo thời tiết. Mình sẽ lấy nguồn dữ liệu kho ảnh của trang
web unsplash.com.
Mình cần đăng ký để
với api của unsplash.com.

có api_key do

trang

web

Biến url lưu đường dẫn đến api của trang unsplash.com.

cung

cấp

để

có

thể

kết

nối


Mình mở đường dẫn url và lấy requests rồi lưu thông tin vào biến json_string.
Bức ảnh sẽ được load và đọc từ json_string rồi lưu vào biến photo.
Dữ liệu hình ảnh photo được lưu lại thành file ảnh trong máy tính.
Cuối cùng, mình dùng lệnh thay đổi hình
số ctypes.windll.user32.SystemParametersInfoW() .

nền

của

hệ

thống

qua

hàm

Chỉ cần như vậy, máy tính đã được thay hình nền mới.

12. Chức năng đọc báo ngày hôm nay

News API là một API REST HTTP đơn giản sử dụng để tìm kiếm và truy xuất các bài viết trực tiếp
từ khắp nơi trên web
def read_news():
speak("Bạn muốn đọc báo về gì")
queue = get_text()
params = {
'apiKey': '30d02d187f7140faacf9ccd27a1441ad',
"q": queue,
}
api_result = requests.get(' params)
api_response = api_result.json()
print("Tin tức")
for number, result in enumerate(api_response['articles'], start=1):
print(f"""Tin {number}:\nTiêu đề: {result['title']}\nTrích dẫn:
{result['description']}\nLink: {result['url']}
""")
if number <= 3:
webbrowser.open(result['url'])
Cách thực hiện tương tự như với chức năng dự báo thời tiết hay thay đổi hình nền máy tính.

Mình chọn trang web newsapi.org là nguồn các bài báo được cập nhật nhanh nhất và cho mình
thơng tin requests tốt nhất.
Ở đây, mình cũng phải đăng kí tài khoản và lấy apiKey trang web cung cấp để kết nối với nguồn
dữ liệu của họ.
Mình sử dụng hàm get_text() để lấy thơng tin về chủ đề mình muốn đọc.
Sau đó, mình gọi hàm requests.get() để khai thác thơng tin từ đường dẫn url mình nhập và lưu
vào biến api_result.
Kết quả được định dạng lại kiểu dữ liệu json và lưu vào biến api_response.
Cuối cùng, mình hiển thị tối đa 20 tin tức thu thập được và mở 3 đường dẫn đến 3 bài báo đầu
tiên để tiện theo dõi.

13. Chức năng tìm định nghĩa trên từ điển wikipedia

Wikipedia là một bách khoa tồn thư mở với mục đích chính là cho phép mọi người đều có thể
viết bài bằng nhiều loại ngơn ngữ trên Internet. Wikipedia đang là cơng trình tham khảo viết chung
lớn nhất và phổ biến nhất trên Internet và hiện tại được xếp hạng trang web phổ biến thứ 5 trên
toàn cầu. Wikipedia thuộc về tổ chức phi lợi nhuận Wikimedia Foundation.
def tell_me_about():
try:
speak("Bạn muốn nghe về gì ạ")
text = get_text()
contents = wikipedia.summary(text).split('\n')
speak(contents[0])
time.sleep(10)
for content in contents[1:]:


speak("Bạn muốn nghe thêm khơng")
ans = get_text()
if "có" not in ans:

break
speak(content)
time.sleep(10)
speak('Cảm ơn bạn đã lắng nghe!!!')
except:
speak("Bot không định nghĩa được thuật ngữ của bạn. Xin mời bạn nói lại")
Bot của mình có thể lấy thơng tin chi tiết của hầu hết mọi thứ mình hỏi cơ ấy. Như “Alex cho tơi
biết về Google” hoặc “Vui lịng cho tơi biết về Siêu máy tính” hoặc “hãy cho tơi biết về
Internet”. Vì vậy, như bạn có thể thấy, mình có thể hỏi về hầu hết mọi thứ.
Hàm tìm kiếm của thư viện wikipedia sẽ tìm kiếm chủ đề mình yêu cầu và trích xuất 500 ký tự
đầu tiên (nếu bạn khơng chỉ định giới hạn, bot sẽ đọc toàn bộ trang cho bạn). Wikipedia là một
thư viện Python giúp dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu từ Wikipedia.
Đầu tiên mình sử dụng hàm get_text() để lấy thông tin về thứ mình muốn định nghĩa rồi lưu vào
biến text.
Sau đó, mình gọi hàm wikipedia.summary(text).split('\n') để lưu lại thành một list các đoạn nội
dung mà wikipedia tìm kiếm được.
Tiếp theo, mình đọc đoạn định nghĩa đầu tiên.
Nếu có yêu cầu đọc thêm các nội dung sau thì mình phải yêu cầu là "có" cịn nếu khơng u cầu
thì trợ lý ảo sẽ dừng đọc nội dung trong phần contents.

14. Chức năng hiển thị các khả năng của trợ lý ảo
def help_me():
speak("""Bot có thể giúp bạn thực hiện các câu lệnh sau đây:
1. Chào hỏi
2. Hiển thị giờ
3. Mở website, application
4. Tìm kiếm trên Google
5. Gửi email
6. Dự báo thời tiết
7. Mở video nhạc

8. Thay đổi hình nền máy tính
9. Đọc báo hơm nay
10. Kể bạn biết về thế giới """)
Hàm đọc lại 10 chức năng mà trợ lý ảo có thể thực hiện được phịng khi người sử dụng chưa biết
cơng dụng của trợ lý ảo.


15. Kết hợp tất cả chức năng Trợ lý ảo Tiếng Việt
def assistant():
speak("Xin chào, bạn tên là gì nhỉ?")
name = get_text()
if name:
speak("Chào bạn {}".format(name))
speak("Bạn cần Bot Alex có thể giúp gì ạ?")
while True:
text = get_text()
if not text:
break
elif "dừng" in text or "tạm biệt" in text or "chào robot" in text or "ngủ thơi" in
text:
stop()
break
elif "có thể làm gì" in text:
help_me()
elif "chào trợ lý ảo" in text:
hello(name)
elif "hiện tại" in text:
get_time(text)
elif "mở" in text:
if 'mở google và tìm kiếm' in text:

open_google_and_search(text)
elif "." in text:
open_website(text)
else:
open_application(text)
elif "email" in text or "mail" in text or "gmail" in text:
send_email(text)
elif "thời tiết" in text:
current_weather()
elif "chơi nhạc" in text:
play_song()
elif "hình nền" in text:
change_wallpaper()
elif "đọc báo" in text:


read_news()
elif "định nghĩa" in text:
tell_me_about()
else:
speak("Bạn cần Bot giúp gì ạ?")
Chức năng cuối cùng là kết hợp các chức năng trên lại thành một con trợ lý ảo tiếng việt bằng
phương pháp sử dụng các câu lệnh if... elif... else.
Mình sử dụng vịng lặp While True nhằm mục đích cho trợ lý ảo chạy vô hạn để trả lời liên tục các
câu hỏi.
Mình gọi hàm get_text() để lấy thơng tin về yêu cầu của mình rồi lưu vào biến text.
Nếu text nhận giá trị là 0 tức là máy tính khơng nghe thấy gì thì vịng lặp sẽ gặp lệnh break và
dừng lại.
Còn nếu text là một yêu cầu của người dùng thì mình chia nhỏ ra các trường hợp để thực hiện tất
cả các chức năng mình vừa cài đặt ở trên.

Nếu trợ lý ảo nghe thấy "dừng lại" hay "tạm biệt", ... thì chương trình cũng tự động dừng lại.
Ví dụ, trợ lý ảo của mình nghe được u cầu
text = "mở google và tìm kiếm một quả táo"

Thì hàm open_google_and_search(text) sẽ được gọi với yêu cầu text để thực hiện chức năng
mình yêu cầu. Trong trường hợp này, trợ lý ảo sẽ thực hiện mở ứng dụng Google Chrome rồi vào
trang chủ www.google.com và nhập từ khóa "một quả táo" sau đó sẽ trả về các kết quả mà
google tìm kiếm được.
Các chức năng cịn lại hoạt động một cách tương tự.
Trên đây là toàn bộ nội dung mà mình thực hiện để hồn thiện một trợ lý ảo tiếng việt.
Vậy là mình đã thực hiện xong trợ lý ảo tiếng việt chỉ bằng những dòng code Python đơn giản, có
thể nói tự mình tạo ra một trợ lý ảo máy tính để bàn hay laptop rất thú vị. Ngồi những tính năng
trên, bạn cũng có thể tích hợp thêm nhiều tính năng khác nhau trong trợ lý giọng nói của mình.
Lưu ý: Khi bắt đầu thực hiện chương trình của mình, hãy nói to và rõ ràng để trợ lý ảo tương tác
với bạn tốt hơn, nhiều khi trợ lý của bạn không hiểu bạn lắm đâu.