iOS编程技巧总结之语音篇（二）- OpenEars框架及其使用1

1.什么是OpenEars 

OpenEars是面向iOS平台的一个离线的语音识别和text-to-speech（文字语音转换）开发工具包。因为是离线的，它无需象Siri那样需要和服务器进行网络连接。当然，还要强调一点的是，OpenEars主要是针对英语的。最重要的是，它是免费的。除了基本的免费功能，它还提供了可以用来扩展基本功能的付费插件，也即Politepix OpenEars插件。

使用OpenEars，可以在iPhone和iPad应用中轻松实现英语的语音识别和TTS（语音合成）功能，并可使用开源的CMU Pocketsphinx,CMU Flite,CMUCLMTK类库。

OpenEars 平台也是一个完整的开发平台，其中包含了免费的OpenEArs SDK，以及一些拓展的功能插件（付费）。

考虑到我朝开发人员多数是屌丝出身，这里先介绍免费的SDK，等大家熟悉了之后再自行探索付费功能插件。

对于iPhone本地应用来说，要实现高精确度的大容量词汇识别目前来说是非常困难的，即便是Siri也需要利用强大的服务器数据库来完成这一任务。不过Pocketsphinx（OpenEars所使用的开源语音识别引擎）能够做到在iPhone本地应用中根据环境和其它因素来识别英语词汇。

 

当前OpenEars的最新版本是1.2.5，下载地址：http://www.politepix.com/wp-content/uploads/OpenEarsDistribution.tar.bz2

 

2.OpenEars的功能特性

 

OpenEars目前有以下的功能特性：

 

1.     在后台线程中连续监听，并根据需要暂停或继续语言处理，而这些操作在iPhone4中仅占用4%的CPU（包括语言解码，语音合成）。

2.     支持9种语音类型，包括男性和女性，速度和质量在一定的范围内，并可在使用的过程中更改。

3.     可以更改语音合成的音高，音速和变化。

4.     判断当前耳机是否在插孔中，然后仅当耳机在插孔中时才继续语言识别。

5.     支持蓝牙语音设备（实验中）。

6.     语音识别和语音合成的结果可以被当前应用的任一类所共享

7.     支持JSGF语法

8.     根据NSArray或NSString中的输入来动态生成新的ARPA语言模型

9.     动态切换ARPA语言模型或JSGF语法

10. 测试已有的录音

11. 可以通过标准的Objective-C方法进行交互

12. 所有的语音识别和语音合成功能均在内存中完成，无需写入到音频文件中再读取。

13. 包装在一个Cocoa标准风格的框架中

注意：

在使用OpenEars的时候，尽量直接在设备上测试应用，在模拟器上的识别精度会有所下降。

此外，在Xcode4.5中苹果已经删除armv6架构编译。如果需要为armv6设备编译，可以使用OpenEars之前的旧版本，但该版本不会继续更新，也无法用于编译armv7s设备。http://www.politepix.com/wp-content/uploads/OpenEarsDistributionLegacy.tar.bz2

 

 

3.OpenEars的安装和使用

 

（1）首先下载框架：
http://www.politepix.com/wp-content/uploads/OpenEarsDistribution.tar.bz2

 

（2）在Xcode中创建自己的应用，并添加AudioToolbox和AVFoundation框架。

 

（3）将所下载压缩包中的Frameworks文件夹拖到项目中

 

接下来呢？~现在就已经可以开始使用OpenEars了。

为了熟悉它的基本功能，可以先尝试运行示例项目。因为示例项目支持ARC，所以最好使用最新的Xcode版本。

 

 

4. OpenEars示例项目简介

 

在我第一次使用OpenEars的示例项目时，因为受了Siri的影响，于是尝试说了一大堆，结果发现这个简单示例项目支持的是词汇识别，而不是句子的识别。还是颇有些失望的。

 

不过最起码它还是可以识别出你所说的单词，精确度还很高。

在Xcode中打开OpenEarsSampleApp，项目的结果非常简单，首先是OpenEars的特有框架，然后是AudioToolbox和AVFoundation这两个标准框架，当然还有其它几个几乎每个项目都会用到的框架。

随便打开一个.xib文件，会看到项目的布局。

两个文本框，两个标签，还有四个按钮。

打开ViewController.h，会看到它遵循OpenEarsEventsObserverDelegatex协议。在头文件里面定义了多个方法，其中四个IBAction方法是我们重点要了解的。

切换到ViewControlller.m，来看看几个方法的实现代码。

最重要的当然是startListening方法，只有一行代码，startListeningWithLanguageModelAtPath:dictionaryAtPath:languageModelIsJSGF方法需要知道所使用的语法文件，词典文件，以及该语法是否是JSGF。在单个语音识别循环中，只能使用JSGF或ARPA语法文件中的一种，而不能在两种类型中切换。

ARPA语法通常是.languagemodel或.DMP后缀的文件，而JSGF语法则是.gram后缀的文件。

如果你只是想识别某个单独的语音wav文件，可以使用以下方式：

   NSString *wavPath = [NSString stringWithFormat:@"%@/%@",[[NSBundle mainBundle] resourcePath], @"test.wav"];

   [self.pocketsphinxController runRecognitionOnWavFileAtPath:wavPath usingLanguageModelAtPath:self.pathToGrammarToStartAppWith dictionaryAtPath:self.pathToDictionaryToStartAppWith languageModelIsJSGF:FALSE];  // Starts the recognition loop.

 

示例中的方法适用于进行连续语音识别。

 

在viewDidLoad方法中主要是指定了startListening 方法中所使用的参数，然后调用了startListening方法和startDisplayingLevels方法。

这里使用的默认词典和语法是OpenEars1.dic和OpenEras1.languagemodel（在Frameworks文件中自带的）。

 

需要注意的是startDisplayingLevels方法是这个示例项目中特有的方法，这里就不详细介绍了。

 

此外就是OpenEarsEventsObserver的协议实现方法，稍作修改就可以在其它项目中使用。

当用户说出change model后，就会将词典和语法切换到动态生成的词典，也就是languageArray中的几个单词。 

在设备上运行项目后，首先看到如下界面：

默认的词典里面只支持Backward,change,forward,go,left,model,right,turn几个单词。当你说change model后，就切换到由程序数组动态生成的词典，就可以支持change,model,Monday,Tuesday,…Sunday, QUIDNUNC。

为了进一步测试，我尝试把viewDidLoad里面的词组更换为:
    NSArray *languageArray = [[NSArray alloc] initWithArray:[NSArray arrayWithObjects: // All capital letters.

@"APPLE",

@"Steve Jobs",

@"Tim Cook",

@"MICROSOFT",

@"FOOD",

@"MONEY",

@"GAME",

@"IPHONE",

@"SIRI",

nil]];

 

再次运行测试，当说出 change model 的指令后，程序对于新的词组都可以识别并输出，如图：

说明这个识别是与大小写无关的。

然后来测试对句子的识别，将viewDidLoad中的词组修改为如下：

NSArray *languageArray = [[NSArray alloc] initWithArray:[NSArray arrayWithObjects: // All capital letters.

@"APPLE",

@"Steve Jobs",

@"Tim Cook",

@"I love Apple",

@"I am hungry",

@"I really really need money",

@"I'm not a baby",

@"IPHONE",

@"SIRI",

nil]];

 

再次测试，基本上识别精度仍然很高，但连续识别的时候容易跟之前的句子弄混，不过这个体验问题不难解决。  

这样的话，示例项目的目的已经基本上达到。我们对示例项目做一些修改就可以为自己所用。