智能语音机器人 -----mod_unimrcp 配置

mod_unimrcp 安装

加载非默认模块的方法：

• 编辑freeswitch/modules.conf文件，找到要安装的模块，去掉前面的注释符号#。
• 在命令行执行make mod_xxx-install命令，这样就编译相应模块，并把编译后的动态库安装的/usr/local/freeswitch/mod目录下了。
• 如果想启动freeswitch的时候就自动加载，修改/usr/local/freeswitch/conf/autoload_configs/modules.conf.xml，去掉注释符号就可以了。

按照上面步骤安装 mod_unimrcp 即可。

mrcp_profiles/unimrcpserver-mrcp-v2.xml

在mrcp_profiles目录新建unimrcpserver-mrcp-v2.xml配置文件：

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autoload_configs/unimrcp.conf.xml

看目录名也大概能猜到，这里面的配置是 FreeSWITCH 运行后自动加载的。

修改unimrcp.conf.xml，将”default-tts-profile”、”default-asr-profile”修改为我们上面配置的”unimrcpserver-mrcp2”(注意是 name 值而不是文件名)，这样我们后面使用的时候可以不指定配置名直接使用默认配置：

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IVR 配置

查看默认配置conf/dialplan/default.xml

我们可以看到如下配置，这就是默认的 5000 配置：

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新增 IVR 配置

在conf/dialplan/default.xml里新增如下配置：

1 2 3 4 5 6

跟 5000 配置不同的是，我们使用了 lua 脚本，当拨打 5001 时，FreeSWITCH 将会回调 names.lua 脚本。

智能 IVR 脚本

在scripts目录下新增names.lua脚本：

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session:answer() --freeswitch.consoleLog("INFO", "Called extension is '".. argv[1]"'\n") welcome = "ivr/ivr-welcome_to_freeswitch.wav" menu = "ivr/ivr-this_ivr_will_let_you_test_features.wav" -- grammar = "hello" no_input_timeout = 80000 recognition_timeout = 80000 confidence_threshold = 0.2 -- session:streamFile(welcome) --freeswitch.consoleLog("INFO", "Prompt file is \n") tryagain = 1 while (tryagain == 1) do -- session:execute("play_and_detect_speech",menu .. "detect:unimrcp {start-input-timers=false,no-input-timeout=" .. no_input_timeout .. ",recognition-timeout=" .. recognition_timeout .. "}" .. grammar) xml = session:getVariable('detect_speech_result') -- if (xml == nil) then freeswitch.consoleLog("CRIT","Result is 'nil'\n") tryagain = 0 else freeswitch.consoleLog("CRIT","Result is '" .. xml .. "'\n") tryagain = 0 end end -- -- put logic to forward call here -- session:sleep(250) session:set_tts_parms("unimrcp", "xiaofang"); session:speak("今天天气不错啊"); session:hangup()

同时我们需要在grammar目录新增hello.gram语法文件，可以为空语法文件须满足语音识别语法规范1.0标准（简称SRGS1.0），该语法文件 ASR 引擎在进行识别时可以使用。如：

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北京 上海 到 至 飞往 out.date = reles.latest(); 从 out.city = rulels.latest(); out.cross = rulels.latest(); out.city = rulels.latest();

脚本中，我们使用 unimrcp 默认配置，”play_and_detect_speech” 调用了 ASR 服务，”speak” 调用了 TTS 服务。你可以在循环中，尝试分析解析到的语句，根据内容进行导航、反馈。

最终测试

SIP 客户端登陆后拨打 5001 分机，就可以听到我们配置的导航内容了。

最后

本文只是对 FreeSWITCH 的最简单的使用，FreeSWITCH 是一个很强大的系统，若要完全掌握需要花费更多的精力去学习它的架构、配置。而我使用 FreeSWITCH 目前只是为了方便调试自己编写的 UniMRCP Plugin，后面我将通过整合科大讯飞提供的ASR、TTS服务，整理一下 UniMRCP Plugin 的实现。