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olami开放平台sdk除了支持语音识别功能外，更强大的在于支持语义理解功能，在Android平台和iOS平台都有示例demo供大家下载。
语音在线听书demo：http://blog.csdn.net/ls0609/article/details/71519203
语音记账demo：http://blog.csdn.net/ls0609/article/details/72765789
在web端，基于JavaScript用olami开放平台sdk也可以实现语音识别语义理解。本文就实现了这样一个小程序，web客户端本地用麦克风录音，录音的数据用speex压缩，然后跨域向服务器发送请求，返回识别的语音和语义字符串并显示。
先上图：
如下图刚载入的时候，未录音前界面
点击开始录音button后
一句话说完自动检测尾音结束标志然后压缩上传给服务器进行识别
将从服务器获取的识别结果显示到界面上
本例中说的语音是：“我要听三国演义这本书”，用的是android平台听书app建立的语法。
返回的json字串如下：
{
“data”: {
“asr”: {
“result”: “我要听三国演义这本书”,
“speech_status”: 0,
“final”: true,
“status”: 0
},
“nli”: [
{
“desc_obj”: {
“result”: “正在努力搜索中，请稍等”,
“status”: 0
},
“semantic”: [
{
“app”: “musiccontrol”,
“input”: “我要听三国演义这本书”,
“slots”: [
{
“name”:“songname”,
“value”: “三国演义”
}
],
“modifier”: [
“play”
],
“customer”: “58df512384ae11f0bb7b487e”
}
],
“type”: “musiccontrol”
}
]
},
“status”: “ok”
}
通过解析这段json，可以得到app类型，songname(用于查询书名)，modifier是play表示行为是播放。
这段json的语法当然是用户自定义的，获得了json字串就可以解析得到程序需要的字段用于对应的操作，从而实现了语义理解功能。olami开放平台语法编写介绍http://blog.csdn.net/ls0609/article/details/71624340
下面来看看实现的code，用eclipse建立J2EE工程WebVoiceRecognize
初次搭建可以参考如下网站：
http://jingyan.baidu.com/article/1709ad808caf9d4634c4f0f8.html
下面是建立的工程目录结构，发布后，网页打开运行在chrome或者QQ浏览器均可。
下面讲述下voiceRecognize.html这个文件，其他都是min.js,只需知道如何调用就可以了。
window.AudioContext =window.AudioContext || window.webkitAudioContext;
var audioContext = new AudioContext();
var audioInput = null,
realAudioInput = null,
inputPoint = null,
audioRecorder = null;
var rafID = null;
var analyserContext = null;
var recIndex = 0;
var recording = false;
var bRecorded = false;
function load(){
initAudio();//初始化recorder
setAuthorization("http://portal.olavoice.com/cloudservice/api","51a4bb56ba954655a4fc834bfdc46af1","asr","68bff251789b426896e70e888f919a6d","nli");
setCallBackFromServerResult(getResultFromServer);
}
function initAudio() {
if (!navigator.getUserMedia)
navigator.getUserMedia =navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia;
if (!navigator.cancelAnimationFrame)
navigator.cancelAnimationFrame = navigator.webkitCancelAnimationFrame ||navigator.mozCancelAnimationFrame;
if (!navigator.requestAnimationFrame)
navigator.requestAnimationFrame = navigator.webkitRequestAnimationFrame|| navigator.mozRequestAnimationFrame;
navigator.getUserMedia({audio:true}, gotStream, function(e) {
alert('Error gettingaudio');
console.log(e);
});
}
function gotStream(stream) {
inputPoint = audioContext.createGain();
// Create an AudioNode from the stream.
realAudioInput =audioContext.createMediaStreamSource(stream);
audioInput = realAudioInput;
audioInput.connect(inputPoint);
audioRecorder = new Recorder(inputPoint );
}
function StartRecording()
{
// start recording
if (audioRecorder == null)
{
initAudio();
alert("need initialize media");
}
audioRecorder.clear();
audioRecorder.record();
recording = true;
bRecorded = false;
ToggleLabels();
RegisterCallBackToRecorder();
}
function StopRecording()
{
audioRecorder.stop();
audioRecorder.getBuffers(gotBuffers );
}
function RegisterCallBackToRecorder()
{//检测语音结束后回调
audioRecorder.setCallBack(speexEncode);
}
function ToggleLabels()
{
if(recording)
{
document .getElementById("recordbutton").value
= "录音中";
document .getElementById("speexEncodebutton").value
= "停止录音";
var btn = document .getElementById
("recordbutton").value;
}else{
document .getElementById("speexEncodebutton").value
= "识别中";
document .getElementById("recordbutton").value
= "停止录音";
}
}
window.record = function(e)
{
if(!recording)
{
StartRecording();
recording = true;
bRecorded = false;
}
else
{
StopRecording();
recording = false;
bRecorded = true;
}
ToggleLabels();
};
window.speexEncode = function()
{
exportSpeex();
};
function exportSpeex()
{
recording = false;
bRecorded = true;
ToggleLabels();
audioRecorder.stop();
audioRecorder.exportPCM(uploadSpeexData);
}
function getResultFromServer()
{
document .getElementById('result').innerText = JSON.stringify(result);
document .getElementById("speexEncodebutton").value = "停止录音";
document .getElementById("recordbutton").value = "开始录音"
}
script>
body>
html>
浏览器载入的时候，先调用load()进行初始化
function load(){
setAuthorization(
"http://portal.olavoice.com/cloudservice/api",//serverurl
"51a4bb56ba954655a4fc834bfdc46af1", //appkey
"asr",//api类型
"68bff251789b426896e70e888f919a6d",//appSecret
"nli");//seq
setCallBackFromServerResult(getResultFromServer);
}
initAudio()中初始化了recorder用于获取麦克风资源做录音使用。
setAuthorization函数，参数分别是
url 服务器地址
appkey 开放平台注册应用后获得的appkey
api api类型选asr为语音
appSecret 开放平台注册应用后获得的appSecret
nli 为seq表示包含语音语义返回，为stt表示只有语音返回
setCallBackFromServerResult(getResultFromServer)注册录音介绍并且识别出结果后的回调，在回调函数中可以把结果输出到界面上。
当点击开始录音button后，调用
function StartRecording()
{
// start recording
if (audioRecorder == null)
{
initAudio();
alert("need initialize media");
}
audioRecorder.clear();
audioRecorder.record();
recording = true;
bRecorded = false;
ToggleLabels();
RegisterCallBackToRecorder(); //注册recoder回调
}
当在录音的js代码中，会自动检测尾音结束，然后回调注册的函数speexEncode ()，点击停止录音button一样调用这个函数
window.speexEncode= function()
{
exportSpeex();
};
function exportSpeex()
{
recording = false;
bRecorded = true;
ToggleLabels();//更新界面的button状态
audioRecorder.stop();
audioRecorder.exportPCM(uploadSpeexData);
}
audioRecorder.exportPCM(uploadSpeexData)实现了将录好的16Kpcm语音压缩成speex格式并上传到服务器，从服务器取得结果后调用注册的setCallBackFromServerResult(getResultFromServer)函数，然后再函数getResultFromServer中进行结果的输出显示。
代码下载地址：
用olamisdk实现web端语音识别语音理解
相关网站链接：
olami开放平台语法官方介绍：https://cn.olami.ai/wiki/?mp=nli&content=nli2.html
olami开放平台语法编写简介：http://blog.csdn.net/ls0609/article/details/71624340