离线语音Snowboy热词唤醒+ 树莓派语音交互实现开关灯

离线语音Snowboy热词唤醒

语音识别现在有非常广泛的应用场景,如手机的语音助手,智能音响(小爱,叮咚,天猫精灵...)等.
语音识别一般包含三个阶段:热词唤醒,语音录入,识别和逻辑控制阶段.

热词唤醒就是唤醒设备,让设备解析你接下来说的话.通常设备一直在录入周围的声音,但是设备此时不会有任何反应.当通过像「Hi,Siri」这样的唤醒词被唤醒以后，设备就开始处理接下来的声音了。热词唤醒是语音识别的开始。

Snowboy 是比较流行的热词唤醒框架，目前已经被百度收购。Snowboy 对中文支持友好，相对 Pocketsphinx 配置使用较为简单，推荐使用。

snowboy官方文档地址[英文的] http://docs.kitt.ai/snowboy

安装

一、获取源代码并编译

安装依赖

树莓派原生的音频设备是不支持语音输入的（无法录音），需要在网上购买一支免驱动的USB音频驱动，一般插上即可直接使用。
建议安装下 pulseaudio 软件，减少音频配置的步骤：
$ sudo apt-get install pulseaudio

安装 sox 软件测试录音与播放功能：
$ sudo apt-get install sox

安装完成后运行 sox -d -d 命令，对着麦克风说话，确认可以听到自己的声音。

安装其他软件依赖：

• 安装 PyAudio：$ sudo apt-get install python3-pyaudio
• 安装 SWIG（>3.0.10)：$ sudo apt-get install swig
• 安装 ATLS：$ sudo apt-get install libatls-base-dev

编译源代码

获取源代码：$ git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git
编译 Python3 绑定：$ cd snowboy/swig/Python3 && make

测试：

如果使用的是树莓派，你还需要在~/.asoundrc更改声卡设置：

  type asym
   playback.pcm {
     type plug
     slave.pcm "hw:0,0"
   }
   capture.pcm {
     type plug
     slave.pcm "hw:1,0"
   }
}

进入官方示例目录 snowboy/examples/Python3 并运行以下命令：
$ python3 demo.py resources/models/snowboy.umdl
（ 命令中的 snowboy.umdl 文件即语音识别模型）

然后对着麦克风清晰地讲出“snowboy”，如果可以听到“滴”的声音，则安装配置成功。

PS：官方源代码使用 Python3 测试有报错，经测试需修改 snowboy/examples/Python3 目录下的 snowboydecoder.py 文件。
将第 5 行代码 from * import snowboydetect 改为 import snowboydetect 即可直接运行。

快速开始

GitHub 上有比较详细的 Demo，强烈建议先看看。先创建一个 HotwordDetect 类，这个类包含唤醒模型，声音增益，灵敏度等参数。然后初始化 Detector 对象，Snowboy 的 Detector 类存在下载下来的源码里。训练模型可以是单个，也可以是列表形式。

from .. import snowboydetect class HotwordDetect(object): def __init__(self, decoder_model, resource, sensitivity=0.38, audio_gain=1): """init""" self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=decoder_model.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) 

初始化以后可以创建启动方法，启动方法一般会指定一个唤醒回调函数，也就是 「Hi,Siri」之后可能出现的「叮」声；还可以指定录音回调函数，也就是设备唤醒以后你需要用这些声音去干什么：

class HotwordDetect(object): ... def listen(self, detected_callback, interrupt_check=lambda: False, audio_recorder_callback): """begin to listen""" ... state = "PASSIVE" while True: status = self.detector.RunDetection(data) ... if state == "PASSIVE": tetected_callback() state = "ACTIVE" continue elif state == "ACTIVE": audio_recorder_callback() state = "ACTIVE" continue

这里的逻辑可以自己去定义，主要是在两个状态间切换，当设备接收到唤醒词以后，status 会指出被识别到的唤醒词的序号，比如你定义了 「Siri」和 「Xiaowei」两个唤醒词，status 为 1 就表示 Siri 被唤醒，status 为 2 就表示 Xiaowei 被唤醒。然后将状态改成激活状态，这个时候执行 audio_recorder_callback 方法，执行完后将状态切换回唤醒状态。

在线语音识别

当设备被唤醒以后，你可以拿到录音数据去做任何想做的事情，包括调取百度等语音识别接口。这些逻辑都包含在 audio_recorder_callback 回调方法中。需要注意的是 Snowboy 目前只支持 16000 的录音采样率，其他采样率的录音数据都不能使用，你可以通过两种办法来解决：

• 使用支持 16000 采样率的声卡
• 进行录音数据的采样率转换

目前比较大的两家声卡芯片公司 C-Media 和 RealTek 一般产品都是 48k 以上的，支持 16k 的芯片一般比较贵，可能到 60 元左右。「绿联」有两款产品可以支持，购买时请查看产品参数，对照芯片公司的产品型号是否支持 16k 采样。

声音模型的训练

官方提供两种模式进行个性化声音模型创建：

• website。只要你有 GitHub，Google 和 Facebook 帐号中的一种，登录就可以录音完成训练。
• train-api。根据文档传指定的参数就可以完成训练，api 返回给你升学模型的数据。

这两种方式获得的都是私人的声音模型，获取的是 .pmdl的文件形式。一般化的 universal 模型不提供，需要联系官方商业合作。获取到的模型，越多人测试准确率越高，为了提高准确率，你可以邀请更多人来测试你的模型。还有麦克风的种类也会影响准确度，在什么设备上使用就在那个设备上训练模型能提高准确率。语音识别是一个比较精尖的技术，需要注意很多问题，正如 ChenGuo 说的：

Speech Recognition is not that easy.

在自己的项目中使用

将以下文件复制到自己的项目目录下：

• 下载好的 model.pmdl 模型文件
• snowboy/swig/Python3 目录下编译好的 _snowboydetect.so 库
• snowboy/examples/Python3 目录下的 demo.py、snowboydecoder.py、snowboydetect.py 文件以及 resources 目录
• 在项目目录下执行 $ python3 demo.py model.pmdl 并使用自己的唤醒词进行测试

orangePi下使用语音识别来实现语音开关灯,需要联网使用.

gpio.py

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # # 香橙派(orangepi)的GPIO操控,详细查下以前的帖子. # """ @version: ?? @author: lvusyy @license: Apache Licence @contact: lvusyy@gmail.com @site: https://github.com/lvusyy/ @software: PyCharm @file: gpio.py @time: 2018/3/13 18:45 """ import wiringpi as wp class GPIO(): def __init__(self): self.wp=wp wp.wiringPiSetupGpio() #wp.pinMode(18, 1) #wp.pinMode(23, 0) def setPinMode(self,pin,mode): self.wp.pinMode(pin,mode) def setV(self,pin,v): self.wp.digitalWrite(pin,v) def getV(self,pin): return self.wp.digitalRead(pin)

之前案例修改了以下. control.py

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # # 利用热词唤醒后使用百度语音识别api识别语音指令,然后匹配操作指令.如关灯,开灯操作. ###　使用snowboy的多个热词唤醒,效果会更好,而且不需要网络. 有空测试. """ @version: ?? @author: lvusyy @license: Apache Licence @contact: lvusyy@gmail.com @site: https://github.com/lvusyy/ @software: PyCharm @file: control.py @time: 2018/3/13 17:30 """ import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) import time import pyaudio import wave import pygame import snowboydecoder import signal from gpio import GPIO from aip import AipSpeech APP_ID = '109472xxx' API_KEY = 'd3zd5wuaMrL21IusNqdQxxxx' SECRET_KEY = '84e98541331eb1736ad80457b4faxxxx' APIClient = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) interrupted = False #定义采集声音文件参数 CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 #16位采集 CHANNELS = 1 #单声道 RATE = 16000 #采样率 RECORD_SECONDS = 5 #采样时长 定义为9秒的录音 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "./myvoice.pcm" #采集声音文件存储路径 class Light(): def __init__(self): self.pin=18 self.mode=1 #open is 1 close is 0 self.mgpio=GPIO() self.mgpio.setPinMode(pin=self.pin,mode=1) #OUTPUT 1 INPUT 0 def on(self): '' self.mgpio.setV(self.pin,self.mode) def off(self): '' self.mgpio.setV(self.pin,self.mode&0) def status(self): #0 is off 1 is on return self.mgpio.getV(self.pin) def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() def word_to_voice(text): result = APIClient.synthesis(text, 'zh', 1, { 'vol': 5, 'spd': 3, 'per': 3}) if not isinstance(result, dict): with open('./audio.mp3', 'wb') as f: f.write(result) f.close() time.sleep(.2) pygame.mixer.music.load('./audio.mp3')#text文字转化的语音文件 pygame.mixer.music.play() while pygame.mixer.music.get_busy() == True: print('waiting') def get_mic_voice_file(p): word_to_voice('请说开灯或关灯.') stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) print("* recording") frames = [] for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(data) print("* done recording") stream.stop_stream() stream.close() #p.terminate()#这里先不使用p.terminate(),否则 p = pyaudio.PyAudio()将失效，还得重新初始化。 wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close() print('recording finished') def baidu_get_words(client): results = client.asr(get_file_content(WAVE_OUTPUT_FILENAME), 'pcm', 16000, { 'dev_pid': 1536, }) # print(results['result']) words=results['result'][0] return words #_*_ coding:UTF-8 _*_ # @author: zdl # 实现离线语音唤醒和语音识别，实现一些语音交互控制 # 导入包 def signal_handler(signal, frame): global interrupted interrupted = True def interrupt_callback(): global interrupted return interrupted # 回调函数，语音识别在这里实现 def callbacks(): global detector # 语音唤醒后，提示ding两声 # snowboydecoder.play_audio_file() pygame.mixer.music.load('./resources/ding.wav')#text文字转化的语音文件 pygame.mixer.music.play() while pygame.mixer.music.get_busy() == True: print('waiting') #snowboydecoder.play_audio_file() # 关闭snowboy功能 detector.terminate() # 开启语音识别 get_mic_voice_file(p) rText=baidu_get_words(client=APIClient) if rText.find("开灯")!=-1: light.on() elif rText.find("关灯")!=-1: light.off() # 打开snowboy功能 wake_up() # wake_up —> monitor —> wake_up 递归调用 # 热词唤醒 def wake_up(): global detector model = './resources/models/snowboy.umdl' # 唤醒词为 SnowBoy # capture SIGINT signal, e.g., Ctrl+C signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) # 唤醒词检测函数，调整sensitivity参数可修改唤醒词检测的准确性 detector = snowboydecoder.HotwordDetector(model, sensitivity=0.5) print('Listening... please say wake-up word:SnowBoy') # main loop # 回调函数 detected_callback=snowboydecoder.play_audio_file # 修改回调函数可实现我们想要的功能 detector.start(detected_callback=callbacks, # 自定义回调函数 interrupt_check=interrupt_callback, sleep_time=0.03) # 释放资源 detector.terminate() if __name__ == '__main__': #初始化pygame,让之后播放语音合成的音频文件 pygame.mixer.init() p = pyaudio.PyAudio() light=Light() wake_up()

相关参考文档:

http://docs.kitt.ai/snowboy/#api-v1-train

https://github.com/Kitt-AI/snowboy

https://looker53.github.io/2018/03/29/20180329-%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%B9%8BSnowboy%E7%83%AD%E8%AF%8D%E5%94%A4%E9%86%92/