树莓派使用snowboy以及百度语音api实现语音识别助手

2020-04-10 13:01 树莓派 3977 0

一.唤醒模块

1. 安装所需依赖

sudo apt-get install python3-pyaudio
sudo apt-get install swig
sudo apt-get install libatlas-base-dev
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2. 安装snowboy

git clone https://gitee.com/passerma/snowboy.git
cd snowboy/swig/Python3 && make
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3.测试是否安装成功

ps:需注意要将
snowboy/examples/Python3
目录下的
snowboydecoder.py
文件的第 5 行代码
from * import snowboydetect
改为
import snowboydetect
然后执行

cd ~
cd snowboy/examples/Python3
python3 demo.py resources/models/snowboy.umdl
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其中resources/models/snowboy.umdl语音识别模型文件,这个后面可以替换成你需要的模型
运行后会出现以下

然后说出唤醒词snowboy将会出现滴的一声,同时输出INFO:snowboy:Keyword 1 detected at time: 2020-04-10 11:51:22
说明安装环境成功

4.修改唤醒词

进入snowBoy官网,登录成功后选择Create Hotword

随后进行录制声音,推荐录制好后上传录音,只支持WAV格式

之后再测试一遍通过后即可下载,下载完成后将得到一个mmdl文件

替换之前resources/models/snowboy.umdl文件即可完成对唤醒词的修改
或者在运行的时候直接选择你的pmdl文件,比如我的文件是ma.pmdl,运行时输入也可

cd ~
cd snowboy/examples/Python3
python3 demo.py resources/models/ma.pmdl
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至此,唤醒模块已经完成,接下来就是录制声音进行语音识别了

二.语音识别模块

1. 申请百度智能云账号

随后进入控制台选择人工智能下的语音模块,然后创建一个应用,目前百度的语音识别次数免费额度只有50000次,所有大家好好珍惜
然后点击管理应用后你将得到你的API KeySecret Key,记录备用

但是目前新建账号已经没有免费额度了,需要开通付费,不过依旧可以领取免费额度来使用
前往管理中心的控制台选择语音识别,然后可以看到概览,里面的表格里可以领取

2.树莓派录制声音上传百度

这一步我将结合python的程序,直接上程序

1.需要现获取到token,才能有权限,文件名为fetchToken.py

import sys
import json

# 保证兼容python2以及python3
IS_PY3 = sys.version_info.major == 3
if IS_PY3:
    from urllib.request import urlopen
    from urllib.request import Request
    from urllib.error import URLError
    from urllib.parse import urlencode
    from urllib.parse import quote_plus
else:
    import urllib2
    from urllib import quote_plus
    from urllib2 import urlopen
    from urllib2 import Request
    from urllib2 import URLError
    from urllib import urlencode
# 替换你的 API_KEY

API_KEY = '***************'

# 替换你的 SECRET_KEY
SECRET_KEY = '***************'

TOKEN_URL = 'http://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token'

def fetch_token():
    params = {'grant_type': 'client_credentials',
              'client_id': API_KEY,
              'client_secret': SECRET_KEY}
    post_data = urlencode(params)
    if (IS_PY3):
        post_data = post_data.encode('utf-8')
    req = Request(TOKEN_URL, post_data)
    try:
        f = urlopen(req, timeout=5)
        result_str = f.read()
    except URLError as err:
        print('token http response http code : ' + str(err.code))
        result_str = err.read()
    if (IS_PY3):
        result_str = result_str.decode()

    result = json.loads(result_str)

    if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()):
        if not 'audio_tts_post' in result['scope'].split(' '):
            print ('please ensure has check the tts ability')
            return ''
        return result['access_token']
    else:
        print ('please overwrite the correct API_KEY and SECRET_KEY')
        return ''
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2.主程序,文件名为snow.py

import snowboydecoder
import signal
import wave
import sys
import json
import requests
import time
import os
import base64
from pyaudio import PyAudio, paInt16
import webbrowser
from fetchToken import fetch_token
import time

IS_PY3 = sys.version_info.major == 3
if IS_PY3:
    from urllib.request import urlopen
    from urllib.request import Request
    from urllib.error import URLError
    from urllib.parse import urlencode
    from urllib.parse import quote_plus
else:
    import urllib2
    from urllib import quote_plus
    from urllib2 import urlopen
    from urllib2 import Request
    from urllib2 import URLError
    from urllib import urlencode

interrupted = False # snowboy监听唤醒结束标志
endSnow = False # 程序结束标志

framerate = 16000  # 采样率
num_samples = 2000  # 采样点
channels = 1  # 声道
sampwidth = 2  # 采样宽度2bytes

FILEPATH = './audio/audio.wav' # 录制完成存放音频路径
music_exit = './audio/exit.wav' # 唤醒系统退出语音
music_open = './audio/open.wav' # 唤醒系统打开语音
os.close(sys.stderr.fileno()) # 去掉错误警告

def signal_handler(signal, frame):
    """
    监听键盘结束
    """
    global interrupted
    interrupted = True

def interrupt_callback():
    """
    监听唤醒
    """
    global interrupted
    return interrupted

def detected():
    """
    唤醒成功
    """
    print('唤醒成功')
    play(music_open)
    global interrupted
    interrupted = True
    detector.terminate()

def play(filename):
    """
    播放音频
    """
    wf = wave.open(filename, 'rb')  # 打开audio.wav
    p = PyAudio()                   # 实例化 pyaudio
    # 打开流
    stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                    channels=wf.getnchannels(),
                    rate=wf.getframerate(),
                    output=True)
    data = wf.readframes(1024)
    while data != b'':
        data = wf.readframes(1024)
        stream.write(data)
    # 释放IO
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

def save_wave_file(filepath, data):
    """
    存储文件
    """
    wf = wave.open(filepath, 'wb')
    wf.setnchannels(channels)
    wf.setsampwidth(sampwidth)
    wf.setframerate(framerate)
    wf.writeframes(b''.join(data))
    wf.close()

def my_record():
    """
    录音
    """
    pa = PyAudio()
    stream = pa.open(format=paInt16, channels=channels,
                     rate=framerate, input=True, frames_per_buffer=num_samples)
    my_buf = []
    # count = 0
    t = time.time()
    print('开始录音...')
    while time.time() < t + 4:  # 秒
        string_audio_data = stream.read(num_samples)
        my_buf.append(string_audio_data)
    print('录音结束!')
    save_wave_file(FILEPATH, my_buf)
    stream.close()


def speech2text(speech_data, token, dev_pid=1537):
    """
    音频转文字
    """
    FORMAT = 'wav'
    RATE = '16000'
    CHANNEL = 1
    CUID = 'baidu_workshop'
    SPEECH = base64.b64encode(speech_data).decode('utf-8')
    data = {
        'format': FORMAT,
        'rate': RATE,
        'channel': CHANNEL,
        'cuid': CUID,
        'len': len(speech_data),
        'speech': SPEECH,
        'token': token,
        'dev_pid': dev_pid
    }
    # 语音转文字接口 该接口可能每个人不一样,取决于你需要哪种语音识别功能,本文使用的是 语音识别极速版

    url = 'https://vop.baidu.com/pro_api'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 请求头
    print('正在识别...')
    r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    Result = r.json()
    if 'result' in Result:
        return Result['result'][0]
    else:
        return Result

def get_audio(file):
    """
    获取音频文件
    """
    with open(file, 'rb') as f:
        data = f.read()
    return data

def identifyComplete(text):
    """
    识别成功
    """
    print(text)
    maps = {
        '打开百度': ['打开百度。', '打开百度', '打开百度,', 'baidu']
    }
    if (text == '再见。' or text == '拜拜。'):
        play(music_exit) # 关闭系统播放反馈语音
        exit()
    if text in maps['打开百度']:
        webbrowser.open_new_tab('https://www.baidu.com')
        play('./audio/openbaidu.wav') # 识别到播放反馈语音
    else:
        play('./audio/none.wav') # 未匹配口令播放反馈语音
    print('操作完成')

if __name__ == "__main__":
    while endSnow == False:
        interrupted = False
        # 实例化snowboy,第一个参数就是唤醒识别模型位置
        detector = snowboydecoder.HotwordDetector('ma.pmdl', sensitivity=0.5)
        print('等待唤醒')
        # snowboy监听循环
        detector.start(detected_callback=detected,
                   interrupt_check=interrupt_callback,
                   sleep_time=0.03)
        my_record() # 唤醒成功开始录音
        TOKEN = fetch_token() # 获取token
        speech = get_audio(FILEPATH)
        result = speech2text(speech, TOKEN, int(80001))
        if type(result) == str:
            identifyComplete(result.strip(','))
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至此代码结束

接下来需要将以下文件移入你自己的文件夹
1.之前 snowboy/swig/Python3 目录下编译好的 _snowboydetect.so ,以及 snowboydetect.py文件
2.然后是 snowboy/examples/Python3 目录下的 snowboydecoder.py 文件
3.再是 snowboy/resources 整个文件夹
4.最后就是你的两个程序文件 fetchToken.py , snow.py , 然后是唤醒模型 ma.pmdl ,
5.再是 audio文件夹,可以没有,这个文件夹主要是语音反馈文件,就是主程序里的开启关闭成功的语音
然后你的文件夹目录应该有以下几个文件

然后cd到你的目录,运行 python3 snow.py 即可
然后就会是以下效果

代码已上传至GitHub

至此,树莓派使用snowboy以及百度语音api实现语音识别助手基本完成,接下来的拓展无非是以这个为基础,实现完整的语音助手

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