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：

• 谷歌Cloud Speech API
• 图灵机器人
• 科大讯飞 语音合成WebAPI

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

参考：树莓派学习手记——使用Python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：

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

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

参考：使用Python与图灵机器人聊天

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：

http://v.youku.com/v_show/id_...

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！