对博客平台有些失望，转语雀只当留档用了。
语音助手已经不是什么新事物了。就在两三年前，语音助手的使用体验还不是那么好，尝尝鲜后也就没用过了。但最近发现不管是微软的Cortana、苹果的Siri，还是一些不怎么有名气的，例如MIUI的小爱同学等，使用体验真的改善了很多，确确实实能带来一些方便了。
随着各种云服务、API的面世，语音方面的云服务可以说是十分健全了。你是否也想过自己动手搭建一个语音助手系统呢？本文将总结使用Python把树莓派（3代b型）改造成一个简易语音助手的基本流程。
概述
这次要做的说白了，就是把各种云服务、API串起来，并不涉及任何核心技术、算法的实现，望知悉。
这次将要使用到的服务包括：
为了实现这个语音助手系统，需要完成的工作每一个都不难，但数量稍多了些。以下是涉及到的一些博客：
- 使用Google云计算引擎实现科学上网
- 在Windows命令行、Linux终端使用代理
- 树莓派学习手记——使用Python录音
- 在Python中使用谷歌Cloud Speech API将语音转换为文字（另一种方案）
- 使用Python与图灵机器人聊天
- 在Python中使用科大讯飞Web API进行语音合成
后文在介绍各部分的具体实现时，只附上代码和进行一些必要的说明，详细内容还需要参考相应博客。
各部分的实现
由于整个项目用到的服务比较多，而且各部分的分工很明显，所以选择各部分分别用一个python程序来实现，最后再用一个程序整合在一起的方式。
录音
笔者采用了“按住按钮进行录音”的操作方式，如下图所示接线。如果你手头上没有按钮或觉得这么做不方便，可以修改代码改成“按回车键开始/结束录音”之类的操作方式。
另外，树莓派的板载3.5mm耳机接口是不带语音输入功能的，所以你需要另外购买USB声卡。
* 文件 rec.py
import RPi.GPIO as GPIO
import pyaudio
import wave
import os
import sys
def rec_fun():
# 隐藏错误消息，因为会有一堆ALSA和JACK错误消息，但其实能正常录音
os.close(sys.stderr.fileno())
BUTT = 26 # 开始录音的按钮：一边接GPIO26，一边接地
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
# 设GPIO26脚为输入脚，电平拉高，也就是说26脚一旦读到低电平，说明按了按钮
GPIO.setup(BUTT, GPIO.IN, pull_up_down = GPIO.PUD_UP)
# wav文件是由若干个CHUNK组成的，CHUNK我们就理解成数据包或者数据片段。
CHUNK = 512
FORMAT = pyaudio.paInt16 # pyaudio.paInt16表示我们使用量化位数 16位来进行录音
RATE = 44100 # 采样率 44.1k，每秒采样44100个点。
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "/home/pi/chat/command.wav"
print('请按住按钮开始录音...')
GPIO.wait_for_edge(BUTT, GPIO.FALLING)
# To use PyAudio, first instantiate PyAudio using pyaudio.PyAudio(), which sets up the portaudio system.
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format = FORMAT,
channels = 1, # cloud speecAPI只支持单声道
rate = RATE,
input = True,
frames_per_buffer = CHUNK)
print("录音中...")
frames = []
# 按住按钮录音，放开时结束
while GPIO.input(BUTT) == 0:
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print("录音完成，输出文件：" + WAVE_OUTPUT_FILENAME + '\n')
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) # Returns the size (in bytes) for the specified sample format.
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
return
# 可以直接运行rec.py进行测试，同时保证该文件import时不会自动运行
if __name__ == '__main__':
rec_fun()语音识别
参考：
在Python中使用谷歌Cloud Speech API将语音转换为文字（另一种方案）
由于某些原因，笔者选择了使用谷歌Cloud Speech API进行语音识别。既然要用谷歌的服务，自然就涉及到了科学上网、代理、谷歌云平台的使用，如果不想这么折腾，完全可以用国内的讯飞、百度来实现。
另外，API KEY之类的字符串在这里删除了，还请麻烦修改代码加上你自己申请的API KEY。
* 文件 speech_api.py
import json
import urllib.request
import base64
def wav_to_text():
api_url = "https://speech.googleapis.com/v1beta1/speech:syncrecognize?key=替换成你的API密钥"
print('语音文件编码中...')
audio_file = open('/home/pi/chat/command.wav', 'rb')
audio_b64str = (base64.b64encode(audio_file.read())).decode()
audio_file.close()
voice = {
"config":
{
"languageCode": "cmn-Hans-CN"
},
"audio":
{
"content": audio_b64str
}
}
voice = json.dumps(voice).encode('utf8')
print('编码完成。正在上传语音...')
req = urllib.request.Request(api_url, data=voice, headers={'content-type': 'application/json'})
response = urllib.request.urlopen(req)
response_str = response.read().decode('utf8')
response_dic = json.loads(response_str)
if ('results' not in response_dic.keys()):
print('您录制的文件似乎没有声音，请检查麦克风。')
return
transcript = response_dic['results'][0]['alternatives'][0]['transcript']
confidence = response_dic['results'][0]['alternatives'][0]['confidence']
result_dic = {'text':transcript ,'confidence':confidence}
print('识别完成。以字典格式输出：')
print(result_dic)
return result_dic
if __name__ == '__main__':
wav_to_text()获取文字回答
这个获取回答的程序有些粗糙，只能获得普通的文字回答。实际上图灵机器人回复的内容中包括了文字、问题类型甚至情感等信息，还有很多修改的空间。
* 文件 turing.py
import json
import urllib.request
def chat(question):
api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"
text_input = question['text']
req = {
"perception":
{
"inputText":
{
"text": text_input
},
"selfInfo":
{
"location":
{
"city": "上海",
"province": "上海",
"street": "文汇路"
}
}
},
"userInfo":
{
"apiKey": "替换成你的APIKEY",
"userId": "用户参数"
}
}
# 将字典格式的req转为utf8编码的字符串
req = json.dumps(req).encode('utf8')
print('\n' + '正在调用图灵机器人API...')
http_post = urllib.request.Request(api_url, data=req, headers={'content-type': 'application/json'})
response = urllib.request.urlopen(http_post)
print('得到回答，输出为字典格式：')
response_str = response.read().decode('utf8')
response_dic = json.loads(response_str)
intent_code = response_dic['intent']['code']
# 返回网页类的输出方式
if(intent_code == 10023):
results_url = response_dic['results'][0]['values']['url']
results_text = response_dic['results'][1]['values']['text']
answer = {"code": intent_code, "text": results_text, "url":results_url}
print(answer)
return(answer)
# 一般的输出方式
else:
results_text = response_dic['results'][0]['values']['text']
answer = {"code": intent_code, "text": results_text}
print(answer)
return(answer)
if __name__ == '__main__':
eg_question = {'text': '今天是几号', 'confidence': 0.9}
chat(eg_question)读出回答（语音合成）
参考：在Python中使用科大讯飞Web API进行语音合成
笔者在使用讯飞Web API时，该服务才开放不到一周，难免以后该API会有所变动，如有问题建议查阅官方文档。
* 文件 tts.py
import base64
import json
import time
import hashlib
import urllib.request
import urllib.parse
import os
def speak(text_content):
# API请求地址、API KEY、APP ID等参数，提前填好备用
api_url = "http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/tts"
API_KEY = "替换成你的APIKEY"
APP_ID = "替换成你的APPID"
AUE = "lame"
# 构造输出音频配置参数
Param = {
"auf": "audio/L16;rate=16000", #音频采样率
"aue": AUE, #音频编码，raw(生成wav)或lame(生成mp3)
"voice_name": "xiaoyan",
"speed": "50", #语速[0,100]
"volume": "10", #音量[0,100]
"pitch": "50", #音高[0,100]
"engine_type": "aisound" #引擎类型。aisound（普通效果），intp65（中文），intp65_en（英文）
}
# 配置参数编码为base64字符串，过程：字典→明文字符串→utf8编码→base64(bytes)→base64字符串
Param_str = json.dumps(Param) #得到明文字符串
Param_utf8 = Param_str.encode('utf8') #得到utf8编码(bytes类型)
Param_b64 = base64.b64encode(Param_utf8) #得到base64编码(bytes类型)
Param_b64str = Param_b64.decode('utf8') #得到base64字符串
# 构造HTTP请求的头部
time_now = str(int(time.time()))
checksum = (API_KEY + time_now + Param_b64str).encode('utf8')
checksum_md5 = hashlib.md5(checksum).hexdigest()
header = {
"X-Appid": APP_ID,
"X-CurTime": time_now,
"X-Param": Param_b64str,
"X-CheckSum": checksum_md5
}
# 构造HTTP请求Body
body = {
"text": text_content
}
body_urlencode = urllib.parse.urlencode(body)
body_utf8 = body_urlencode.encode('utf8')
# 发送HTTP POST请求
print('\n' + "正在调用科大讯飞语音合成API...")
req = urllib.request.Request(api_url, data=body_utf8, headers=header)
response = urllib.request.urlopen(req)
# 读取结果
response_head = response.headers['Content-Type']
if(response_head == "audio/mpeg"):
out_file = open('/home/pi/chat/answer.mp3', 'wb')
data = response.read() # a `bytes` object
out_file.write(data)
out_file.close()
print('得到结果，输出文件: /home/pi/chat/answer.mp3')
else:
print(response.read().decode('utf8'))
# 播放音频
print("播放音频中...")
print("以下均为mplayer的输出内容\n")
os.system("mplayer -ao alsa:device=hw=1.0 /home/pi/chat/answer.mp3")
return
if __name__ == '__main__':
eg_text_content = "苟利国家生死以，岂因祸福避趋之"
speak(eg_text_content)整合&测试
现在，你的项目文件夹中应该有这些python代码文件：
接下来我们只需要将他们整合在一起运行。
* 文件 combine.py
# 这些import进来的模块是同目录下的py文件
import rec # rec.py负责录制wav音频
import speech_api # speech_api.py负责wav转文字
import turing # turing.py负责获得图灵机器人的文字回答
import tts # tts.py负责读出回答
rec.rec_fun() # 录制音频
recognize_result = speech_api.wav_to_text() # 识别语音，返回值是字典格式，包含文字结果和信心
turing_answer = turing.chat(recognize_result) # 得到图灵的回答，返回值仍是字典格式
tts.speak(turing_answer['text'])如果一切顺利的话，实际运行效果如下：
树莓派_语音助手_youku
小结
语音助手这边的工作算是告一段落了，结果小结却不知道怎么写了。不管怎么说，很开心最后能得到实际的结果，做的过程中也有一些脑洞想要继续扩展，过段时间应该还会继续！
做这个项目的过程中，项目外的收获或许比这个项目本身还要多。这段时间从很多博客、论坛得到了数不尽的帮助，国内的、国外的、中文的、英文的、日文的都有，深深地感受到了互联网共享精神的力量，这也是促使我开始写这些文章的原因。那么，最后还是说一句：感谢你阅读文章！
python
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