“物联网开发实战”学习笔记-（四）智能音箱制作和语音控制

“物联网开发实战”学习笔记-（四）智能音箱制作和语音控制

此次自行打造的智能音箱，在此详细介绍了智能音箱语音控制的实现。

智能音箱的技术架构

智能音箱主要涉及拾音、前端信号处理、语音识别、自然语言处理和语音合成等技术，现在有些产品甚至提供声纹识别技术。

其中，智能音箱最重要的是提供各种功能来完成一些任务，比如控制灯光的开启和关闭，这就是所谓的技能。

整体技术架构如下图所示：

; 拾音

Pick Pick就是通过麦克风发出你的声音。

我们都用微信发语音信息，手机通过麦克风接收你说的话。然而，智能音箱所处理的环境更为复杂，因为用户可能会从遥远的地方发出语音命令。

因此，智能音箱上一般采用麦克风阵列（Mic Array），也就是按照一定规则排列的多个麦克风，比如下图展示的就是Amazon Echo由 7 个麦克风组成的阵列（绿色圆圈部分）。

前端语音信号处理

语音信号采集完成后，还需要对语音信号进行前端处理。只有经过处理，智能音箱才能获得相对干净的语音信号，提高语音识别的准确率。

这些处理技术包括回波消除、噪声抑制、语音检测、声源定位、波束形成和混响消除。

; 语音唤醒

语音唤醒就是通过特定的唤醒词激活智能音箱，以执行后续的语音交互任务。一方面，这可以保护用户的隐私，因为只有在醒来后，说话人才会收集和识别用户的语音信息，另一方面，它可以简化语音识别和理解。比如，小米智能音箱的《小艾》就是这样一个唤醒词。

语音识别

语音识别，主要完成的任务是将语音转换成文本，所以也被称为 STT。

自然语言理解

自然语言理解是对语音识别产生的文本进行处理，识别用户意图，产生结构化数据。

技能

技能（Skills）一般要借助后端云平台的强大能力，云平台可以提供知识图谱、家居设备远程控制和音乐等音频资源等能力。

自然语言生成

自然语言生成就是将各种技能的应答结果组织成一种文本语言。例如，当你询问天气时，根据获得的天气条件和温度信息，会生成这样的语句，如：北京今天阳光明媚，最高气温5°，最低气温-6°。自然语言生成和自然语言理解属于自然语言处理的范畴。

语音合成

语音合成，就是将自然语言生成的文本转换为语音的形式，提供给智能音箱播放出来，给人的感觉就像和音箱在对话。因此，这个过程也叫做 TTS。

智能音箱的开发

了解完智能音箱的基本技术构成，下面就可以基于树莓派开发一个自己的简易智能音箱，这里我们用的是树莓派 Raspberry Pi 4 系列
麦克风阵列
麦克风阵列我使用的是 ReSpeaker 2-Mics Pi HAT，它的 2 个麦克风分布在模组的两边。我们现在来配置一下，让它可以在树莓派上正常工作。
您可以使用以下命令安装其驱动程序。首先，最好切换树莓派软件安装源，切换到国内的腾讯云安装源，这样下载安装速度更快。运行以下命令修改配置文件：

$ sudo vim /etc/apt/sources.list

将该文件修改为以下内容：

deb https://mirrors.cloud.tencent.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi
Uncomment line below then 'apt-get update' to enable 'apt-get source'
deb-src https://mirrors.cloud.tencent.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi

修改另一个软件安装源的配置文件，如下所示：

$ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/raspi.list

修改后的文件内容如下：

deb https://mirrors.cloud.tencent.com/raspberrypi/ buster main
Uncomment line below then 'apt-get update' to enable 'apt-get source'
deb-src https://mirrors.cloud.tencent.com/raspberrypi/ buster main

然后，您需要运行以下命令来更新安装源：

$ sudo apt-get clean all
$ sudo apt-get update

现在，你可以运行下面命令安装麦克风阵列的驱动程序。因为这个驱动依赖的 wm8960 编解码器没有包含在树莓派系统的内核里面，需要重新加载内核，编译驱动，所以整个过程比较久。在等待的过程中，你可以先阅读这一讲的其他部分。

$ sudo apt-get install git
$ git clone --depth=1 https://github.com/respeaker/seeed-voicecard
$ cd seeed-voicecard
$ sudo ./install.sh
$ sudo reboot

在树莓派重新启动后，您可以在树莓派终端输入以下命令，以查看音频输入和输出设备是否正常工作。<details><summary>*<font color='gray'>[En]</font>*</summary>*<font color='gray'>After the raspberry pie restarts, you can enter the following command at the raspberry pie terminal to see if the audio input and output devices are working properly.</font>*</details>
`javascript
$ arecord -l
$ aplay -l

如果一切正常，我们就可以测试录音和播放功能了。在 ReSpeaker 2-Mics Pi HAT 的耳机插口上插入耳机或者扬声器，运行下面的命令，并说几句话。

$ arecord -d 5 test.wav
$ aplay test.wav

另外，你也可以通过软件 AlsaMixer（命令 alsamixer）来配置声音设置和调整音量，左、右箭头键用于选择通道或设备，向上、向下箭头控制当前所选设备的音量。退出程序使用 ALT + Q，或者按 Esc 键。
为了简化开发，并考虑到麦克风硬件的局限性，我们不会关注前端语音信号处理的开发。接下来，我们直接来实现语音唤醒。

语音唤醒
为了实现语音唤醒，我们需要选择一款运行在覆盆子馅饼上的轻量级唤醒单词监控器。

课程上选择的是Mycroft Precise，它是一个基于 RNN 神经网络的语音唤醒工具。
接下来，我们在树莓派安装 Mycroft Precise。因为需要训练唤醒词模型，我们需要基于源代码来编译、安装。
首先，我们通过 git 命令把 Mycroft Precise 的源代码下载到树莓派的 /home/pi 目录：

$ cd ~
$ git clone https://github.com/mycroftai/mycroft-precise
$ cd mycroft-precise

在安装之前，把 pypi 的安装源修改到清华数据源，可以获得更快的下载速度。我们打开目录中的 setup.sh 文件：

$ vim setup.sh

将文件中的这行内容：

extra-index-url=https://www.piwheels.org/simple

替换成下面的内容：

index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
extra-index-url=https://www.piwheels.org/simple

然后我们运行它自己的安装脚本来开始编译和安装。如果执行中途中断，您可以重新执行该命令以继续安装过程。

$ ./setup.sh

安装完成后，我们开始使用 Mycroft Precise 来训练一个唤醒词模型，唤醒词可以根据喜好来选择，比如”芝麻开门”。
我们需要先激活 Python 的虚拟环境，因为 Mycroft Precise 在安装过程中创建了这个虚拟环境。

$ source .venv/bin/activate

接下来，我们通过工具 precise-collect 来收集语音模型训练的声音素材，运行后，根据提示录制 12 段声音。

$ precise-collect
Audio name (Ex. recording-##): geektime.##

Press space to record (esc to exit)...

Recording...

Saved as geektime-00.wav
Press space to record (esc to exit)...

然后，我们需要将这些声音随机分为两份，一份是训练样本，包括 8 个声音文件，另一份是测试样本，包括 4 个声音文件，并且把这两份样本分别放到 geektime/wake-word/ 和 /geektime/test/wake-word/ 这两个目录下面。
接着，我们执行下面的命令，生成神经网络模型 geektime.net：

$ precise-train -e 60 geektime.net geektime/

最后，我们还需要将 geektime.net 的模型格式做一下转换，将它从 Keras 模型格式改为 TensorFlow 模型格式，因为 TensorFlow 模型更加通用。

$ precise-convert geektime.net

执行完成后，我们将获得两个文件：

geektime.pb，TensorFlow 模型文件
geektime.pb.params，包含 Mycroft Precise 在处理音频时需要的一些参数信息。
当然，为了提高模型的准确性，我们还可以使用 precise-train-incremental 工具来增加负样本，重新训练刚才的模型。如果环境复杂的话，你可以尝试一下。
然后，我们可以运行一段代码来测试这个唤醒词模型。不过，因为 portaudio 这个库在树莓派上运行有问题，我们需要先修复一下 portaudio 库。你可以运行下面的命令：

$ sudo apt-get remove libportaudio2
$ sudo apt-get install libasound2-dev
$ git clone -b alsapatch https://github.com/gglockner/portaudio
$ cd portaudio
$ ./configure && make
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

测试程序的代码如下：

File：kwsdemo.py
#!/usr/bin/env python3

from precise_runner import PreciseEngine, PreciseRunner

engine = PreciseEngine('precise-engine/precise-engine', 'geektime.pb')
runner = PreciseRunner(engine, on_activation=lambda: print('hello'))
runner.start()

Sleep forever
from time import sleep
while True:
    sleep(10)

现在，我们把 kwsdemo.py 文件，还有两个 geektime.pb 模型相关的文件，都上传到树莓派的 Mycroft Precise 目录下，然后运行 kwsdemo.py 文件，说出”芝麻开门”几个字，就会看到终端显示出”hello”这个单词。
语音识别
对于语音识别，我们直接采用腾讯云提供的语音识别 SDK 来完成（你需要提前在腾讯云控制台开通这个服务）。它会将语音发送到云端，由云端服务器计算出文本信息。你可以通过下面命令来安装：

$ pip3 install tencentcloud-sdk-python

在开始使用之前，你需要访问这个链接创建一个密钥，然后记录下 SecretId 和 SecretKey 的信息。
您可以参考以下代码来完成录制文件的识别。

from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.asr.v20190614 import asr_client, models
import base64
import io
import sys

SECRET_ID = "你的Secret ID"
SECRET_KEY = "你的Secret Key"

try:
    cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
    httpProfile = HttpProfile()
    httpProfile.endpoint = "asr.tencentcloudapi.com"
    clientProfile = ClientProfile()
    clientProfile.httpProfile = httpProfile
    clientProfile.signMethod = "TC3-HMAC-SHA256"
    client = asr_client.AsrClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)
    #读取文件以及 base64
    with open('./geektime-00.wav', "rb") as f:
        if sys.version_info[0] == 2:
            content = base64.b64encode(f.read())
        else:
            content = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
        f.close()
    #发送请求
    req = models.SentenceRecognitionRequest()
    params = {"ProjectId":0,"SubServiceType":2,"SourceType":1,"UsrAudioKey":"sessionid-geektime"}
    req._deserialize(params)
    req.DataLen = len(content)
    req.Data = content
    req.EngSerViceType = "16k_zh"
    req.VoiceFormat = "wav"
    resp = client.SentenceRecognition(req)
    print(resp.to_json_string())

except TencentCloudSDKException as err:
    print(err)

语音合成

语音合成，就是我们希望把类似”我已经把灯关了”这样的文本信息，转换为音频，便于智能音箱播放出来。你可以基于离线的 TTS 引擎来实现，比如HanTTS这个项目。
当然，我们也可以使用腾讯云的语音合成服务(需要提前在腾讯云控制台开通该服务)。您可以参考以下代码：

import json
import base64

from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.tts.v20190823 import tts_client, models

SECRET_ID = "你的Secret ID"
SECRET_KEY = "你的Secret Key"

try:
    cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
    httpProfile = HttpProfile()
    httpProfile.endpoint = "tts.tencentcloudapi.com"

    clientProfile = ClientProfile()
    clientProfile.httpProfile = httpProfile
    client = tts_client.TtsClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)

    req = models.TextToVoiceRequest()
    params = {
        "Text": "我已经把灯关了",
        "SessionId": "sessionid-geektime",
        "ModelType": 1,
        "ProjectId": 0,
        "VoiceType": 1002
    }
    req.from_json_string(json.dumps(params))

    resp = client.TextToVoice(req)
    print(resp.to_json_string())

    if resp.Audio is not None:
        audio = resp.Audio
        data = base64.b64decode(audio)
        wav_file = open("temp.wav", "wb")
        wav_file.write(data)
        wav_file.close()

except TencentCloudSDKException as err:
    print(err)

通过智能音箱控制电灯

为了达到控制智能灯光的目的，需要使用物联网平台提供的开发接口。

首先，我们进入物联网发展平台，选择了“智慧家居”这个项目。通过智能音箱控制电灯

为了达到控制智能灯光的目的，需要使用物联网平台提供的开发接口。

首先，我们进入物联网发展平台，选择了“智慧家居”这个项目。

然后，点击左侧的”应用开发”，进入新建应用的界面，点击”新建应用”。

完成后，点击应用列表里面的应用名称，进入应用的详情页面。你可以看到应用的 SecretId 和 SecretKey 信息。这里，你需要将下面”关联产品”中的智能电灯勾选上。只有建立关联，应用才可以控制这个设备。

具体代码可以参考腾讯提供的开源实现，包括iOS、Android和小程序。
不过，这种方式需要用户账号的登录认证，在树莓派上不太方便。还有一个方式就是基于物联网开发平台提供的通用 API 接口。其中的”设备远程控制”接口可以满足我们的需求。
具体的控制方法，你可以参考下面的代码（注意，目前只支持 ap-guangzhou 区域）。

import json
from led2.main import PRODUCT_ID
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.iotexplorer.v20190423 import iotexplorer_client, models

SECRET_ID = "你的Secret ID"
SECRET_KEY = "你的Secret Key"
PRODUCT_ID = "你的ProductID"

def Light_control(state):
    try:
        cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
        httpProfile = HttpProfile()
        httpProfile.endpoint = "iotexplorer.tencentcloudapi.com"

        clientProfile = ClientProfile()
        clientProfile.httpProfile = httpProfile
        client = iotexplorer_client.IotexplorerClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)

        req = models.ControlDeviceDataRequest()
        data = {
            "power_switch": state
        }
        data_str = json.dumps(data)

        params = {
            "DeviceName": "Led_1",
            "ProductId": PRODUCT_ID,
            "Data": data_str
        }
        req.from_json_string(json.dumps(params))

        resp = client.ControlDeviceData(req)
        print(resp.to_json_string())

    except TencentCloudSDKException as err:
        print(err)

Light_control(0)

接下来，唤醒你的第一个智能立体声音响。

学习笔记总结自’物联网开发实战’–郭朝斌
笔记仅供学习和交流，请勿将其用于商业目的。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/113832567
Author: 翼达口香糖
Title: “物联网开发实战”学习笔记-（四）智能音箱制作和语音控制