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# 20 | 智能语音：好玩的语音控制是怎么实现的？
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你好，我是郭朝斌。
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实战篇的前几讲，我们打造了联网智能电灯，并实现了跟光照传感器的场景联动。今天我们来玩一个更酷的，智能音箱。
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智能音箱为我们提供了一种更加自然的交互方式，所以亚马逊的Echo产品一经问世，就迅速流行起来。与智能家居结合之后，它更是引起了行业巨头的注意，被认为是很有发展潜力的用户入口和平台级产品。
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我们先不论智能音箱最终到底能不能发展成智能家居的平台级产品，至少这波热潮已经极大地推动了相关技术的发展，而且用户覆盖率也有了很大的提升。
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这一讲我就为你介绍一下智能音箱的语音控制是怎么实现的，并且带你动手完成开发过程（如有需要，你可以根据[这份文档](https://shimo.im/sheets/D3VVPdwcYRhhQRXh/MODOC)自行采购相关硬件）。
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## 智能音箱的技术架构
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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，现在一些产品甚至提供了声纹识别技术。
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当然，智能音箱最重要的是提供各种功能，完成一些任务，比如控制电灯的开和关，这被称为**技能**。
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整体的技术架构如下图所示：
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接下来，我会逐个讲解这些技术组成。
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### 拾音
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拾音，就是通过**麦克风**获取你的语音。
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我们都用微信发送过语音消息，手机就是通过麦克风来获取你说的话的，这么说起来，拾音好像很简单。但是，智能音箱应对的环境要更复杂，因为用户可能在比较远的地方下达语音指令。
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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](https://zh.ifixit.com/Teardown/Amazon+Echo+Teardown/33953)由7个麦克风组成的阵列（绿色圆圈部分）。
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### 前端语音信号处理
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在收集到声音信号后，还需要进行前端语音信号处理。只有经过处理，智能音箱才能获取到相对干净的语音信号，也才能提高后面的语音识别的准确率。
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这些处理技术包括回声消除（Acoustic Echo Cancellaction, AEC）、噪音抑制（Noise Suppression，NS）、语音检测（Voice Activity Detection，VAD）、声源定位（Direction of Arrival estimation，DOA）、波束成型（Beamforming）和混响消除（Speech Dereverberation）等。
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### 语音唤醒
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语音唤醒（Keyword Spotting，KWS），就是通过特定的**唤醒词**来激活智能音箱，以便进行后续的语音交互任务。这样做一方面可以保护用户的隐私，因为只有唤醒后，音箱才收集和识别用户的语音信息，另一方面也可以简化语音的识别和理解，比如小米智能音箱的“小爱同学”就是这样的唤醒词。
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### 语音识别
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语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），主要完成的任务是将语音转换成文本，所以也被称为STT（Speech to Text）。
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### 自然语言理解
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自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU），是对语音识别生成的文本进行处理，识别用户的意图，并生产结构化的数据。
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当然，以现在的人工智能发展水平来看，自然语言理解还有很长的路要走。这也是我们常发现智能音箱不够“智能”的原因。
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### 技能
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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。
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### 自然语言生成
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自然语言生成（Natural Language Generation，NLG），就是将各种技能的响应结果组织成文本语言。比如当你询问天气时，根据获取的天气状况和温度等信息生成“北京今天晴，最高温度5°，最低温度-6°”这样的语句。自然语言生成和自然语言理解都属于**自然语言处理**（Natural Language Processing，NLP）的范畴。
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### 语音合成
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语音合成（Speech Synthesis），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（Text to Speech）。
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## 智能音箱的开发
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了解完智能音箱的基本技术构成，下面我们就基于树莓派开发一个自己的简易智能音箱吧。
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首先，我需要说明一下树莓派的系统。为什么呢？因为在[第15讲](https://time.geekbang.org/column/article/320675)中，我们安装了Gladys Assistant系统镜像，而这个系统Raspbian是基于Debian buster版本的，一些语音识别开源库对于buster的支持并不够好。
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所以，如果你的树莓派是Raspberry Pi 3系列，强烈建议你把系统镜像切换成**Debian stretch**版本。通过[这个链接](https://downloads.raspberrypi.org/raspbian/images/raspbian-2019-04-09/)就可以下载基于Debian stretch版本的Raspbian镜像文件压缩包，安装还是使用Etcher工具，你可以回头看一下第15讲的介绍。
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至于树莓派Raspberry Pi 4系列，因为官方系统Raspbian只有buster版本支持，所以我们还是继续基于第15讲的系统开发。
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### 麦克风阵列
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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。
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你可以通过下面的命令安装它的驱动程序。首先，你最好切换一下树莓派的软件安装源，将它切换到国内的腾讯云安装源，这样下载安装的速度比较快。运行下面的命令修改配置文件：
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```
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$ sudo vim /etc/apt/sources.list
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```
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将文件修改为下面的内容：
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```
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deb https://mirrors.cloud.tencent.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi
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# Uncomment line below then 'apt-get update' to enable 'apt-get source'
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deb-src https://mirrors.cloud.tencent.com/raspbian/raspbian/ buster main contrib non-free rpi
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```
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修改另一个软件安装源的配置文件，命令如下所示：
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```
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$ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/raspi.list
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```
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修改后的文件内容如下：
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```
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deb https://mirrors.cloud.tencent.com/raspberrypi/ buster main
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# Uncomment line below then 'apt-get update' to enable 'apt-get source'
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deb-src https://mirrors.cloud.tencent.com/raspberrypi/ buster main
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```
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然后，你需要运行下面的命令更新安装源：
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```
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$ sudo apt-get clean all
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$ sudo apt-get update
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```
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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。
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```
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$ sudo apt-get install git
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$ git clone --depth=1 https://github.com/respeaker/seeed-voicecard
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$ cd seeed-voicecard
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$ sudo ./install.sh
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$ sudo reboot
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```
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树莓派重启之后，你可以在树莓派终端输入下面的命令，查看音频的输入和输出设备是否正常工作。
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```
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$ arecord -l
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$ aplay -l
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```
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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。
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```
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$ arecord -d 5 test.wav
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$ aplay test.wav
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```
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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。
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为了简化开发，也考虑到麦克风硬件的限制，我们这里就先不关注前端语音信号处理的相关开发了。接下来，我们直接来到实现语音唤醒的环节。
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### 语音唤醒
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为了实现语音唤醒，我们需要选择一个轻量级的、可以在树莓派上运行的唤醒词监测器软件。
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你可能首先想到的是**Snowboy**，没错，它确实是一个非常流行的工具。不过，Snowboy团队在2020年初的时候宣布，2020年12月31日会停止提供服务，所以我们只能寻找替代方案。
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我选择的是[Mycroft Precise](https://github.com/MycroftAI/mycroft-precise)，它是一个基于RNN神经网络的语音唤醒工具。
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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。
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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：
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```
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$ cd ~
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$ git clone https://github.com/mycroftai/mycroft-precise
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$ cd mycroft-precise
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```
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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：
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```
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$ vim setup.sh
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```
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将文件中的这行内容：
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```
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extra-index-url=https://www.piwheels.org/simple
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```
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替换成下面的内容：
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```
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index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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extra-index-url=https://www.piwheels.org/simple
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```
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然后，我们运行它自带的安装脚本，开始编译和安装。中间如果执行中断，可以重新执行这个命令，继续安装过程。（提示：有些ARM平台的库只有piwheels上有，所以这些库安装时速度还是很慢。这种情况下，可以电脑上使用下载工具获取这个模块的安装文件，然后上传到树莓派上，手动安装。）
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```
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$ ./setup.sh
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```
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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“极客时间”。
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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。
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```
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$ source .venv/bin/activate
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```
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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。
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```
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$ precise-collect
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Audio name (Ex. recording-##): geektime.##
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Press space to record (esc to exit)...
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Recording...
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Saved as geektime-00.wav
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Press space to record (esc to exit)...
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```
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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。
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接着，我们执行下面的命令，生成神经网络模型geektime.net：
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```
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$ precise-train -e 60 geektime.net geektime/
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```
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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。
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```
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$ precise-convert geektime.net
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```
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执行完成之后，我们会得到两个文件：
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1. geektime.pb，TensorFlow模型文件
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2. geektime.pb.params，包含Mycroft Precise在处理音频时需要的一些参数信息。
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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。
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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：
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```
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$ sudo apt-get remove libportaudio2
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$ sudo apt-get install libasound2-dev
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$ git clone -b alsapatch https://github.com/gglockner/portaudio
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$ cd portaudio
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$ ./configure && make
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$ sudo make install
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$ sudo ldconfig
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```
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测试程序的代码如下：
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```
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# File：kwsdemo.py
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#!/usr/bin/env python3
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from precise_runner import PreciseEngine, PreciseRunner
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engine = PreciseEngine('precise-engine/precise-engine', 'geektime.pb')
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runner = PreciseRunner(engine, on_activation=lambda: print('hello'))
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runner.start()
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# Sleep forever
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from time import sleep
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while True:
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sleep(10)
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```
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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“极客时间”几个字，就会看到终端显示出“hello”这个单词。
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### 语音识别
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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：
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```
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$ pip3 install tencentcloud-sdk-python
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```
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在开始使用之前，你需要访问[这个链接](https://console.cloud.tencent.com/cam/capi)创建一个密钥，然后记录下SecretId和SecretKey的信息。
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你可以参考下面的代码，来完成一个录音文件的识别。
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```
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from tencentcloud.common import credential
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from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
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from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
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from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
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from tencentcloud.asr.v20190614 import asr_client, models
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import base64
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import io
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import sys
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SECRET_ID = "你的Secret ID"
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SECRET_KEY = "你的Secret Key"
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try:
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cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
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httpProfile = HttpProfile()
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httpProfile.endpoint = "asr.tencentcloudapi.com"
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clientProfile = ClientProfile()
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clientProfile.httpProfile = httpProfile
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clientProfile.signMethod = "TC3-HMAC-SHA256"
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client = asr_client.AsrClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)
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#读取文件以及 base64
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with open('./geektime-00.wav', "rb") as f:
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if sys.version_info[0] == 2:
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content = base64.b64encode(f.read())
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else:
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content = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
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f.close()
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#发送请求
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req = models.SentenceRecognitionRequest()
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params = {"ProjectId":0,"SubServiceType":2,"SourceType":1,"UsrAudioKey":"sessionid-geektime"}
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req._deserialize(params)
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req.DataLen = len(content)
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req.Data = content
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req.EngSerViceType = "16k_zh"
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req.VoiceFormat = "wav"
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resp = client.SentenceRecognition(req)
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print(resp.to_json_string())
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except TencentCloudSDKException as err:
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print(err)
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```
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### 语音合成
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接下来，我来介绍一下语音合成。
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你可能会问，刚才介绍技术架构的时候，不是还讲了自然语言理解、技能和自然语言生成吗？这里怎么跳过去了呢？
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首先，因为我们的任务很简单，只需要查询语音识别的文本中是否有“开”、“灯”，和“关”、“灯”就可以完成判断，所以自然语言理解直接判断字符串是否匹配即可。
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其次，我们要实现控制智能电灯，这个技能我在后面会介绍。
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最后，智能音箱只需要反馈执行开关灯的结果就可以，比如“我已经把灯打开了”或者“我已经把灯关了”，自然语言生成的部分按照固定的文本就可以了，不需要考虑动态生成的问题。
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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](https://github.com/junzew/HanTTS)这个项目。
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当然，我们也可以使用腾讯云的语音合成服务（你需要提前在腾讯云控制台开通这个服务）。你可以参考下面的代码：
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```
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import json
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import base64
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from tencentcloud.common import credential
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from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
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from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
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from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
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from tencentcloud.tts.v20190823 import tts_client, models
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SECRET_ID = "你的Secret ID"
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SECRET_KEY = "你的Secret Key"
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try:
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cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
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httpProfile = HttpProfile()
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httpProfile.endpoint = "tts.tencentcloudapi.com"
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clientProfile = ClientProfile()
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clientProfile.httpProfile = httpProfile
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client = tts_client.TtsClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)
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req = models.TextToVoiceRequest()
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params = {
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"Text": "我已经把灯关了",
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"SessionId": "sessionid-geektime",
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"ModelType": 1,
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"ProjectId": 0,
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"VoiceType": 1002
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}
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req.from_json_string(json.dumps(params))
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resp = client.TextToVoice(req)
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print(resp.to_json_string())
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if resp.Audio is not None:
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audio = resp.Audio
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data = base64.b64decode(audio)
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wav_file = open("temp.wav", "wb")
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wav_file.write(data)
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wav_file.close()
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except TencentCloudSDKException as err:
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print(err)
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```
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## 通过智能音箱控制电灯
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为了实现控制智能电灯的目的，我们需要借助物联网平台提供的开发接口。
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首先，我们进入物联网开发平台，选择“智能家居”项目。
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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”。
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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。
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具体代码可以参考腾讯提供的开源实现，包括[iOS](https://github.com/tencentyun/iot-link-ios/tree/master/Source/LinkApp)、[Android](https://github.com/tencentyun/iot-link-android/tree/master/app)和[小程序](https://github.com/tencentyun/qcloud-iotexplorer-appdev-miniprogram-sdk-demo)。
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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](https://cloud.tencent.com/document/product/1081/34973)”接口可以满足我们的需求。
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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）。
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```
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import json
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from led2.main import PRODUCT_ID
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from tencentcloud.common import credential
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from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
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from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
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from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
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from tencentcloud.iotexplorer.v20190423 import iotexplorer_client, models
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SECRET_ID = "你的Secret ID"
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SECRET_KEY = "你的Secret Key"
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PRODUCT_ID = "你的ProductID"
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def Light_control(state):
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try:
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cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
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httpProfile = HttpProfile()
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httpProfile.endpoint = "iotexplorer.tencentcloudapi.com"
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clientProfile = ClientProfile()
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clientProfile.httpProfile = httpProfile
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client = iotexplorer_client.IotexplorerClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)
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req = models.ControlDeviceDataRequest()
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data = {
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"power_switch": state
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}
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data_str = json.dumps(data)
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params = {
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"DeviceName": "Led_1",
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"ProductId": PRODUCT_ID,
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"Data": data_str
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}
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req.from_json_string(json.dumps(params))
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resp = client.ControlDeviceData(req)
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print(resp.to_json_string())
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except TencentCloudSDKException as err:
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print(err)
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Light_control(0)
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```
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## 小结
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总结一下，在这一讲中，我介绍了智能音箱的技术架构，以及在树莓派上用于实现智能音箱的一些可选的技术方案，并且带你实现了语音控制智能电灯的目的。你需要重点关注的知识有：
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1. 智能音箱的实现，需要前端音箱本体和后端云平台上一系列技术的支持。这些技术有前端的拾音、语音信号处理、语音唤醒和播音，以及后端的语音识别、自然语言理解、技能、自然语言生成和语音合成。
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2. 在树莓派的实现上，拾音可以选择使用麦克风阵列，因为基于麦克风阵列可以更好地实现前端语音信号处理，比如声源定位和波束成型等。
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3. 语言唤醒需要在智能音箱本体上实现，所以需要一些轻量级的识别引擎和训练好的唤醒词模型。之前比较流行的Snowboy将要停止服务，这里我选择了Mycroft Precise这个开源方案。
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4. 语音识别、自然语言理解、技能、自然语言生成和语音合成等任务适合基于云平台的能力来实现，因为云平台的计算能力更强，有更好的性能和准确度。
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智能音箱的技术也一直在发展，比如现在越来越多的智能音箱开始配备屏幕和摄像头，这为智能音箱引入了声音、UI和视觉等多模态的交互方式，相应地，这也给声纹识别、人脸识别和动作识别等技术带来了新的应用场景。我相信智能音箱未来的产品形态和功能还会不断地进化和发展。
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## 思考题
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最后，我给你留一个思考题吧。
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在这一讲中，我们是通过物联网平台提供的API接口来控制智能电灯的。除了这种方式，你还能想到其他的方法来远程控制智能电灯吗？你能实现一个虚拟的联网开关，基于场景联动来控制智能电灯的开和关吗？
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欢迎你在留言区写下你思考的结果，也欢迎你将这一讲分享给你的朋友，大家一起交流学习。
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