基于树莓派的语音识别和语音合成

全栈程序员站长

发布于 2022-09-13 15:14:18

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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

基于树莓派的语音识别和语音合成

摘要

语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。

材料：

树莓派3B+ ×1 USB声卡 ×1 麦克风 ×1 PC ×1 音视频线材若干

实现过程：

一、百度云语音识别 python-SDK的安装

为了能够调用百度云语音识别API接口，需要申请属于自己的百度AI开发者账号，安装SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）。

进入百度云平台，进入百度语音控制台后，创建自己的应用，获取属于你的ID号和密钥。

Python-SDK的下载与安装将下载的SDK包拷贝到树莓派pi目录下，终端界面解压安装，安装过程如下：解压包：unzip aip-python-sdk-2.0.0.zip 安装SDK包: sudo pip install baidu-aip

二．修改编辑官方python测试程序

语音识别程序：

#_*_ coding:UTF-8 _*_
# @author: zdl 
# 百度云语音识别Demo，实现对本地语音文件的识别。
# 需安装好python-SDK，录音文件不不超过60s，文件类型为wav格式。
# 音频参数需设置为 单通道 采样频率为16K PCM格式 可以先采用官方音频进行测试

# 导入AipSpeech AipSpeech是语音识别的Python SDK客户端
from aip import AipSpeech
import os

''' 你的APPID AK SK 参数在申请的百度云语音服务的控制台查看'''
APP_ID = '17xxxx11'
API_KEY = 'QZhVe5xxxxxvhYVA'
SECRET_KEY = 'bGlGGxbWLxxxxxxxxA8tshAGA'

# 新建一个AipSpeech
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)


# 读取文件
def get_file_content(test):   #filePath 待读取文件名
    with open(test, 'rb') as fp:
        return fp.read()

        
def stt(test):         # 语音识别
    # 识别本地文件
    result = client.asr(get_file_content(test),
                        'wav',
                        16000,
                        { 
   'dev_pid': 1536,}      # dev_pid参数表示识别的语言类型 1536表示普通话
                        )
    print (result)


    # 解析返回值，打印语音识别的结果
    if result['err_msg']=='success.':
        word = result['result'][0].encode('utf-8')       # utf-8编码
        if word!='':
            if word[len(word)-3:len(word)]=='，':
                print (word[0:len(word)-3])
                with open('demo.txt','wb+') as f:
                    f.write(word[0:len(word)-3])
                f.close()
            else:
                print (word.decode('utf-8').encode('gbk'))
                with open('demo.txt','wb+') as f:
                    f.write(word)
                f.close()
        else:
            print ("音频文件不存在或格式错误")
    else:
        print ("错误")

# main函数 识别本地录音文件yahboom.wav
if __name__ == '__main__':
    
    stt('test.wav')

语音合成程序：

#_*_ coding:UTF-8 _*_
# @author: zdl 
# 百度云语音合成Demo，实现对本地文本的语音合成。
# 需安装好python-SDK，待合成文本不超过1024个字节
# 合成成功返回audio.mp3 否则返回错误代码

# 导入AipSpeech AipSpeech是语音识别的Python SDK客户端
from aip import AipSpeech
import os

''' 你的APPID AK SK 参数在申请的百度云语音服务的控制台查看'''
APP_ID = '17xxxx1'
API_KEY = 'QZhVxxxxxxxxxxxhYVA'
SECRET_KEY = 'bGlGGxxxxxxxxxxxxPGP8A8tshAGA'

# 新建一个AipSpeech
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 将本地文件进行语音合成
def tts(demo):
    f = open(demo,'r')
    command = f.read()
    if len(command) != 0:
        word = command
    f.close()
    result  = client.synthesis(word,'zh',1, { 
   
        'vol': 5,'per':0,
    })
    
# 合成正确返回audio.mp3，错误则返回dict 
    if not isinstance(result, dict):
        with open('audio.mp3', 'wb') as f:
            f.write(result)
        f.close()
        print ('tts successful')

# main

if __name__ == '__main__':

tts('demo.txt')

测试和分析：

测试过程中，我对此功能进行三次测试，测试用例分别为：

短句“北京理工大学”
短句“智能语音交互技术”
绕口令 “刘奶奶找牛奶奶买牛奶，牛奶奶给刘奶奶拿牛奶，刘奶奶说牛奶奶的牛奶不如柳奶奶的牛奶，牛奶奶说柳奶奶的牛奶会流奶，柳奶奶听见了大骂牛奶奶你的才会流奶，柳奶奶和牛奶奶泼牛奶吓坏了刘奶奶，大骂再也不买柳奶奶和牛奶奶的牛奶”

此三条测试用例，分别从长句和短句，简单含义和复杂含义，是否有易混音三个方面对比进行测试，对百度语音技术的准确性提出了较高的要求。

测试前，需要提前用录音软件录制好三段音频，然后用Adobe Audition软件对音频格式化处理，因为百度智能云语音识别技术支持原始 PCM 的录音参数必须符合 16k 采样率、16bit 位深、单声道，支持的格式有：pcm（不压缩）、wav（不压缩，pcm编码）、amr（压缩格式）。

结果及结论：

测试一：短句“北京理工大学”

测试二：短句“智能语音交互技术”

测试三：绕口令

三个测试均成功运行。

语音识别方面，此程序成功运行后，会在python-IDE中产生返回值结果，并会在路径/home/pi内产生一个demo.txt文件，文件内容即为输入音频文件的文字识别结果。百度在语音识别方面做出的努力可见一斑，通过调整程序中的参数，可以识别除普通话以外其他语言的音频文件(如英语)，而且准确度较高，尤其是短句识别甚高，在易混淆字音重复出现的绕口令中，仅将其中一个“柳”字错误识别为“牛”。

语音合成方面，程序以上述的demo.txt为输入，将文字上传到百度云数据库，转换成功后反馈“successful”到IDE界面，并在目录/home/pi文件夹下生成audio.wav音频文件，此文件即为由文字合成的语音。测试发现，次音频信号在生活中较为熟悉的停顿处有较为明显的顿挫感，但是在长难句中，无法做到顿挫处的智能识别。

遇到的问题：

在整个编程过程中，可以说是举步维艰，由于自身能力有限，初学python和Linux，导致在系统操作和规范方面有很多的盲区，导致犯了很多诸如Linux系统授权、python缩进、命令行书写等十分低级的错误，一度陷入程序不断报错却不知错在何处的尴尬境地。同时，由于百度语音识别技术对于上传的音频有着较为苛刻的要求，必须符合 16k 采样率、16bit 位深、单声道等，对于这些内容的不熟悉也走了很多弯路。最令我惊艳的是，百度智能云计算AI开放平台为程序员搭建了一个十分全面，而且性能强悍的平台，从语音到图像，再到智能数据，涉猎了我们所熟知的绝大多数AI领域，其中对不同实现方式进行了细致的备注和说明，为我实现此项目扫清了障碍。

深入开发的设想：

在完成上述功能的实现之后，我尝试让树莓派实现类似与智能音箱的人机交互功能（全网已有大神实现），实现过程中无疑要用到snowboy引擎，它一款高度可定制的唤醒词检测引擎，可以用于实时嵌入式系统，并且始终监听（即使离线）。当前，它可以运行在 Raspberry Pi、（Ubuntu）Linux 和 Mac OS X 系统上。在一些棘手的解决方案中，它可以运行完整的自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）来执行热词检测。但是，我在尝试实现过程中遇到了几个无法解决的问题：

由于树莓派内置声卡没有麦克风，需要利用外接声卡执行热词唤醒，但是在Linux系统中更改声卡驱动成了我越不去的坎儿，尝试了网络上更改驱动的多种方式后，无一能更够成功更改，我仍需继续在Linux方向深入学习。
在树莓派上下载好portaudio后，编译过程中频繁报错，涉及到gcc相关内容，我在这方面仍需继续努力。