【小白教程】基于树莓派的智能语音助手-python

树莓派3b+、python3系统自带、百度语音识别与合成、调用图灵机器人（热词唤醒失败，可用snowboy）

1.Windows系统下【下载+安装 树莓派官方系统】

主要流程：树莓派官网下载系统→刷入 TF 卡→设置开启显示器和 SSH→通电→进入系统
1.Windows下 进入官方网站下载系统镜像：https://www.raspberrypi.org/downloads/
选择右边的版本

选择左边的版本
2. Windows系统下的安装
1）首先将准备好的 TF 卡连接读卡器，插入电脑
2）下载一个格式化 SD 卡的工具，格式化 SD 卡
下载网址：https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/eula_windows/ （点击 Aceept 开始下载）
3）下载 Win32 DiskImager，这是一个把镜像写入 SD 卡的工具
下载网址：http://sourceforge.net/projects/win32diskimager/

选择 raspberry.img 系统镜像包，然后选择 TF 卡，点击 Write 即将树莓派系统写入SD卡

4）对 TF 卡数据进行预设置

a. 开启 SSH 远程：（自 2016 年 9 月开始，raspberry 默认关闭 ssh 连接）
在 TF 卡分区里面创建一个名为 “ssh” 空文件即可（不要有 txt 后缀！）
b. 开启强制 HDMI 输出：（很多现在的显示器在树莓派上并不能识别）
在 TF 卡分区，打开 config.txt 文件(开机后位置： /boot/config.txt)，修改如下：
config_hdmi_boost=4 #开启热插拔
hdmi_mode=58 #分辨率为适应屏幕分辨率的选择
hdmi_group=2 # 1:CEA 电视显示器 2:DMT 电脑显示器
disable_overscan=1#可以去掉开机屏幕周围的黑色边框
dtparam=audio=on
c.设置无线 WI-FI 连接：
在 TF 卡的 boot 分区，创建 wpa_supplicant.conf 文件，加入如下内容：
country=CN ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev update_config=1
network={ ssid=“wifiname” psk=“wifipassword” priority=1 }
d. 插上显示器、键盘、鼠标，上电
在基本的设置完成后，我们将 TF 卡插入树莓派，接上HDMI线连上显示器，鼠标，键盘，上电，即可进入操作界面，如下：

到目前为止，系统就装好了，整个系统下载，安装的过程，我们小组遇到很多奇怪的问题。例如：WiFi连接不稳定，自动断开；进不去系统等等，我们的百度的解决办法，写config文件等，都尝试过，但仍然治标不治本！！！因此，我们采取的简单粗暴的方式——重装系统（很多次）！！！

2.安装配置pyaudio+snowboy

这个很简单，参考树莓派3B+指南（十一）安装配置snowboy. 注意：百度语音采样率为16000。

进行测试播放 wave 文件的实例

#引入库 
import wave 
import pyaudio 
 
#定义数据流块 
chunk = 1024 
 
f = wave.open(r"a.wav","rb") #只读方式打开 wav 文件 
p = pyaudio.PyAudio()  #打开数据流 
stream = p.open(format = p.get_format_from_width(f.getsampwidth()), 
channels = f.getnchannels(), 
rate = f.getframerate(), 
output = True  #读取数据 
data = f.readframes(chunk) 
#播放 
while data !="": 
stream.write(data) 
data = f.readframes(chunk) 
 
#停止数据流 
stream.stop_stream() 
stream.close() 
#关闭 PyAudio 

 
 
p.terminate() 
录音实例: 
#引入库 
import wave 
import pyaudio 
 
#参数定义 
CHUNK = 1024 
FORMAT = pyaudio.paInt16 
CHANNELS = 2 
RATE = 44100 
RECORD_SECONDS = 5 
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "a.wav" 
 
 
p = pyaudio.PyAudio() 
stream = p.open(format=FORMAT, 
channels=CHANNELS, 
rate=RATE, 
input=True, 
frames_per_buffer=CHUNK) 
 
print("* recording") 
 
frames = [] 
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): 
data = stream.read(CHUNK) 
frames.append(data) 
 
print("* done recording") 
 
stream.stop_stream() 
stream.close() 
p.terminate() 
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') 
wf.setnchannels(CHANNELS) 
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) 

 
 
wf.setframerate(RATE) 
wf.writeframes(b''.join(frames)) 
wf.close() 

3.百度语音识别 API 及代码实现

首先需要注册百度语音识别开发者账号，如下：
其次，代码实现如下：

# 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 = '114xxxx5' 
API_KEY = 'NYIvd23qqGAZxxxxxxxxxxxxxxx' 
SECRET_KEY = 'DcQWQ9Hxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 
 
# 新建一个 AipSpeech 
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
 
 
# 读取文件 
def get_file_content(filePath):   #filePath  待读取文件名 
    with open(filePath, 'rb') as fp: 
        return fp.read()   
def stt(filename):         # 语音识别 
    # 识别本地文件 
    result = client.asr(get_file_content(filename), 
                        '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','w') as f: 
                    f.write(word[0:len(word)-3]) 
                f.close() 
            else: 
                print (word.decode('utf-8').encode('gbk')) 
                with open('demo.txt','w') 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') 

4.接入图灵机器人

首先，创建一个图灵机器人，如下：
注意，密钥要保持如下隐藏状态：

测试判断图灵机器人是否调用成功

# -*- coding: utf-8 -*- 
import urllib 
import json 
def getHtml(url): 
page = urllib.urlopen(url) 
html = page.read() 
 
return html 
if __name__ == '__main__': 
key = '你的 api key' 
api = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key=' + key + '& 
 
info=' 
while True: 
info = raw_input('我: ') 
request = api + info 
response = getHtml(request) 
dic_json = json.loads(response) 
print '机器人: '.decode('utf-8') + dic_json['text']| 

图灵机器人调用的代码：

def AskTuling(tuling_api, tuling_key, content1): 
    text_input = content1 
    req = { 
        "perception": 
    { 
        "inputText": 
        { 
            "text": text_input 
        }, 
        "selfInfo": 
        { 
            "location": 
            { 
                "city": "徐州", 
                "province": "江苏", 
                "street": "大学路" 
            } 
        } 
    }, 
    "userInfo":  
     { 
        "apiKey": "d4c739c4b5b7422ab15dcc286b8b6734", 
        "userId": "123" 
    } 
    } 
    # 将字典格式的 req 转为 utf8 编码的字符串 
    req = json.dumps(req,cls=MyEncoder,indent=4).encode('utf8') 
    print('\n' + '正在调用图灵机器人 API...') 
    http_post = urllib.request.Request(tuling_api, 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(results_text) 
    # 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(results_text) 
if __name__ == '__main__': 
    while True: 
        record_to_file('demo.wav') 
        voice_text = baiduASR() 
        print ('voice_text:', voice_text) 
        answer_text = AskTuling(TULING_API, TULING_KEY, voice_text) 
        if baiduTTS(answer_text): 
            os.system("cvlc --play-and-exit %s" % BAIDU_TTS_MP3)