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分类: 嵌入式

2016-03-15 14:31:07

原文地址:用树莓派实现对话机器人 作者:vv1133

最近用树莓派实现了一个能和人对话的机器人,简要介绍一下。

树莓派(Raspberry Pi)是世界上最流行的微型电脑主板,是开源硬件的领导产品,它为学生计算机编程教育而设计,只有信用卡大小,且价格低廉。支持linux(debian)等操作系统。最重要的是资料完善,社区活跃。
我用的是树莓派B+版本,基本配置是博通BCM2836处理器,4核900M主频,1G RAM。

我的目标是做成一个和人对话的机器人,这就需要机器人有输入设备和输出设备。输入设备是麦克风,输出可以是HDMI、耳机或音响,我这里用了音响。下面是我的树莓派照片。4个USB接口分别连了无线网卡、无线键盘、麦克风、音响供电。


我们可以把机器人的对话分成三个部分:听、思考、说。
“听”,是把人说的话记录下来,并转换成文字。
“思考”,就是根据不同的输入给出不同的输出。比如,对方说“现在时间”,你就可以回答“现在是北京时间xx点xx分”。
“说”,是把文字转换成语音,并播放出来。

这三个部分涉及到大量语音识别、语音合成、人工智能等技术,这些都是要花大量时间精力研究的,好在有些公司已经开放了接口给客户使用。这里,我选择了百度的API。下面分别说明这三个部分的实现。

“听”

首先是把人说的话录制下来,我使用了arecord工具。命令如下:
  1. arecord -D "plughw:1" -f S16_LE -r 16000 test.wav
其中,-D参数后接录制设备,连接麦克风后,树莓派上有2个设备:内部设备和外部usb设备,plughw:1代表使用外部设备。-f表示录制的格式,-r表示声音采样频率。由于后面提到的百度语音识别对音频文件格式是有要求的,我们需要录制成符合要求的格式。另外,在这里我没有指定录制的时间,它会一直录制下去,直到用户按下ctrl-c。录制后的音频文件保存为test.wav。
接下来,我们要把音频转换成文字,即语音识别(asr),百度的语音开放平台提供了免费的服务,并支持REST API
文档见:
流程基本就是获取token,把需要识别的语音信息、语音数据、token等发送给百度的语音识别服务器,就能获取到对应的文字。因为服务器支持REST API,我们可以用任何语言来实现客户端的代码,这里使用的是python
  1. # coding: utf-8

  2. import urllib.request
  3. import json
  4. import base64
  5. import sys

  6. def get_access_token():
  7.     url = ""
  8.     grant_type = "client_credentials"
  9.     client_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  10.     client_secret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

  11.     url = url + "?" + "grant_type=" + grant_type + "&" + "client_id=" + client_id + "&" + "client_secret=" + client_secret

  12.     resp = urllib.request.urlopen(url).read()
  13.     data = json.loads(resp.decode("utf-8"))
  14.     return data["access_token"]


  15. def baidu_asr(data, id, token):
  16.     speech_data = base64.b64encode(data).decode("utf-8")
  17.     speech_length = len(data)

  18.     post_data = {
  19.             "format" : "wav",
  20.             "rate" : 16000,
  21.             "channel" : 1,
  22.             "cuid" : id,
  23.             "token" : token,
  24.             "speech" : speech_data,
  25.             "len" : speech_length
  26.     }

  27.     url = ""
  28.     json_data = json.dumps(post_data).encode("utf-8")
  29.     json_length = len(json_data)
  30.     #print(json_data)

  31.     req = urllib.request.Request(url, data = json_data)
  32.     req.add_header("Content-Type", "application/json")
  33.     req.add_header("Content-Length", json_length)

  34.     print("asr start request\n")
  35.     resp = urllib.request.urlopen(req)
  36.     print("asr finish request\n")
  37.     resp = resp.read()
  38.     resp_data = json.loads(resp.decode("utf-8"))
  39.     if resp_data["err_no"] == 0:
  40.         return resp_data["result"]
  41.     else:
  42.         print(resp_data)
  43.         return None

  44. def asr_main(filename):
  45.     f = open(filename, "rb")
  46.     audio_data = f.read()
  47.     f.close()

  48.     #token = get_access_token()
  49.     token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  50.     uuid = "xxxx"
  51.     resp = baidu_asr(audio_data, uuid, token)
  52.     print(resp[0])
  53.     return resp[0]


“思考”
这里我使用了百度api store的图灵机器人。其文档见:
它的使用非常简单,这里不再赘述,代码如下:
  1. import urllib.request
  2. import sys
  3. import json

  4. def robot_main(words):
  5.     url = ""

  6.     key = "879a6cb3afb84dbf4fc84a1df2ab7319"
  7.     userid = "1000"

  8.     words = urllib.parse.quote(words)
  9.     url = url + "key=" + key + "&info=" + words + "&userid=" + userid

  10.     req = urllib.request.Request(url)
  11.     req.add_header("apikey", "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")

  12.     print("robot start request")
  13.     resp = urllib.request.urlopen(req)
  14.     print("robot stop request")
  15.     content = resp.read()
  16.     if content:
  17.         data = json.loads(content.decode("utf-8"))
  18.         print(data["text"])
  19.         return data["text"]
  20.     else:
  21.         return None


“说”
先需要把文字转换成语音,即语音合成(tts)。然后把声音播放出来。
百度的语音开放平台提供了tts的接口,并可配置男女声、语调、语速、音量。服务器返回mp3格式的音频数据。我们把数据以二进制方式写入文件中。
详见
代码如下:
  1. # coding: utf-8

  2. import urllib.request
  3. import json
  4. import sys

  5. def baidu_tts_by_post(data, id, token):
  6.     post_data = {
  7.             "tex" : data,
  8.             "lan" : "zh",
  9.             "ctp" : 1,
  10.             "cuid" : id,
  11.             "tok" : token,
  12.     }

  13.     url = ""
  14.     post_data = urllib.parse.urlencode(post_data).encode('utf-8')
  15.     #print(post_data)
  16.     req = urllib.request.Request(url, data = post_data)

  17.     print("tts start request")
  18.     resp = urllib.request.urlopen(req)
  19.     print("tts finish request")
  20.     resp = resp.read()
  21.     return resp

  22. def tts_main(filename, words):
  23.     token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  24.     text = urllib.parse.quote(words)
  25.     uuid = "xxxx"
  26.     resp = baidu_tts_by_post(text, uuid, token)

  27.     f = open("test.mp3", "wb")
  28.     f.write(resp)
  29.     f.close()

得到音频文件后,可以使用mpg123播放器播放。
  1. mpg123 test.mp3


整合
最后,把这三个部分组合起来。
可以先把python相关的代码整合成main.py,如下:

点击(此处)折叠或打开

  1. import asr
  2. import tts
  3. import robot

  4. words = asr.asr_main("test.wav")
  5. new_words = robot.robot_main(words)
  6. tts.tts_main("test.mp3", new_words)

再使用脚本,调用相关工具:
  1. #! /bin/bash
  2. arecord -D "plughw:1" -f S16_LE -r 16000 test.wav
  3. python3 main.py
  4. mpg123 test.mp3


好了,现在你可以和机器人对话了。运行脚本,对着麦克风说句话,然后按ctrl-c,机器人就会回你话了。

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给主人留下些什么吧!~~

xujin123412016-05-11 16:30:06

还有 client_id = \"xxxxxxxxxxxxxxxxxx\"
    client_secret = \"xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\"的,先谢过楼主了

xujin123412016-05-11 16:23:19

token \"xxxxxxxxxxxxxxxxxx\"
uuid \"xxxxxxxxxx\"里面代表什么啊,新手菜鸟