В прошлой статье мы смогли добиться получения изображения с наших веб-камер в виде снимков раз в секунду. Теперь пришла пора взяться за обещанное — распознавание и синтез голоса.
Начиная с этой статьи я начну описывать свое ПО, которое занимается координированием всех подсистем «умного дома». Считаю необходимым отметить, что уже ушел достаточно далеко от описываемого в этой статье кода, с более новыми и функциональными версиями можно ознакомиться через trac — ссылка. Распространение осуществляется под лицензией GNU GPLv3. Если кто-то пожелает присоединиться к разработке — милости прошу ;)
Как я уже писал в первой статье, для синтеза и распознавания голоса мы воспользуемся сервисами компании Google. Я думаю, многие сталкивались на мобильных устройствах под управлением ОС Android с голосовым поиском. Как дополнительная функцию, этот самый голосовой поиск был добавлен в браузер Google Chrome. Следует заметить, что официального API для этого сервиса компания еще не анонсировала, но благодаря открытым исходникам Chrome, народные умельцы нашли, что и куда посылается и что и как отдается в ответ. Выглядит это так:
Ответ представляет собой нечто вида:
Нас интересуют в ответе лишь два последних поля — utterance и confidence. Первое является искомой распознанной словом/фразой, второе — достоверностью распознавания. Если confidence будет более 0.5, можно считать, что распознавание достоверно.
Синтез речи будет так же осуществляться через сервис Google и к нему так же, насколько я знаю, не анонсировано официального API. Чтобы получить звуковую фразу из текста нужно произвести совсем не сложную комбинацию действий:
Как видите, тут все совсем не сложно. Теперь реализуем эту информацию программно.
Как я уже писал, заниматься централизованным управлением нашего «умного дома» будет специально написанный демон на perl. Заранее прошу за качество кода не бить ногами, ибо ваш покорный слуга всего лишь сисадмин :)
Итак, определимся с кругом задач, которое должно выполнять данное ПО:
Возможно, я что-то забыл или пропустил, но, как мне кажется, это основные задачи ПО «умный дом». Теперь начнем реализовывать все это.
Для создания на perl TCP/IP-демона воспользуемся модулем Net::Server::Fork. Я буду исходить из предположения, что язык perl вам уже знаком.
Чем же занимается функция toText()? Да собственно, распознаванием речи!
Теперь поговорим, откуда же появляются загадочные файлы в flac в директории data. Тут все просто — этим занимается отдельный скрипт:
Команда rec делает короткие 4х секундные записи с рандомным числом в имени, которые пережимаются программой flac. После этого происходит соединение к нашему главному демону и передается команда text тот_самый_рандомный_номер. Для чего же я пишу 4х секундные короткие записи? Все дело в том, как компьютер будет записывать наш голос. Тут возможны два решения:
Второй вариант мне не подошел по разным причинам, в том числе из-за плохих микрофонов ;) Разберем подробнее первый вариант с постоянной записью. Мы разбиваем нашу запись на множество мелких кусков, которые постоянно отправляем на сервер гугла для распознавания. Я нашел, что все мои команды пока входят максимум в 3-4 секунды. Если мы запустим несколько (предположим, 5) копий скрипта с интервалом в 1 секунду, получим непрерывное распознавание голоса. Добавим этот функционал к нашей основной программе:
srv.pl
mic.pl
Дадим права на запуск нашим скриптам:
Запускаем скрипт srv.pl, ожидаем запуска всех процессов, произносим, скажем, фразу: «Система! Раз два три!». Слышим через несколько секунд: «Ваша команда — раз два три». Нужно заметить, что наша команда будет попадать в несколько звуковых файлов и, соответственно, несколько раз исполняться. Чтобы этого избежать, нужно ввести проверку на последнюю команду. Добавим этот функционал в следующей части.
В этой статье мы реализовали базу нашего ПО для управления системой «умный дом». Пока оно почти ничего не умеет, кроме распознавания и синтеза речи, но это временно ;)
В следующей статье я расскажу, как прикрутить к этому всему web-интерфейс с некоторыми вкусными плюшками и просмотром камер.
UPD: Часть 4
Небольшое отступление
Начиная с этой статьи я начну описывать свое ПО, которое занимается координированием всех подсистем «умного дома». Считаю необходимым отметить, что уже ушел достаточно далеко от описываемого в этой статье кода, с более новыми и функциональными версиями можно ознакомиться через trac — ссылка. Распространение осуществляется под лицензией GNU GPLv3. Если кто-то пожелает присоединиться к разработке — милости прошу ;)
Немного информации
Распознавание речи
Как я уже писал в первой статье, для синтеза и распознавания голоса мы воспользуемся сервисами компании Google. Я думаю, многие сталкивались на мобильных устройствах под управлением ОС Android с голосовым поиском. Как дополнительная функцию, этот самый голосовой поиск был добавлен в браузер Google Chrome. Следует заметить, что официального API для этого сервиса компания еще не анонсировала, но благодаря открытым исходникам Chrome, народные умельцы нашли, что и куда посылается и что и как отдается в ответ. Выглядит это так:
- Записываем wav-файл с частотой дискретизации звука 16000 Гц, моно
- Перекодируем получившийся файл в формат flac
- Отсылаем файл по адресу https://www.google.com/speech-api/v1/recognize?xjerr=1&client=chromium&lang=ru-RU, представлясь гуглу клиентом Chrome
- Получаем ответ в формате JSON
Ответ представляет собой нечто вида:
{"status":0,"id":"84e03bf4efe17fa7856333560d6faba4-1","hypotheses":[{"utterance":"раз два три","confidence":0.85437811}]}
Нас интересуют в ответе лишь два последних поля — utterance и confidence. Первое является искомой распознанной словом/фразой, второе — достоверностью распознавания. Если confidence будет более 0.5, можно считать, что распознавание достоверно.
Синтез речи
Синтез речи будет так же осуществляться через сервис Google и к нему так же, насколько я знаю, не анонсировано официального API. Чтобы получить звуковую фразу из текста нужно произвести совсем не сложную комбинацию действий:
- Отправить запрос вида: http://translate.google.com/translate_tts?tl=ru&q=текст, представлясь браузером Google Chrome в заголовках
- Получить ответом поток в MP3-кодировании
Как видите, тут все совсем не сложно. Теперь реализуем эту информацию программно.
Немного кода
Как я уже писал, заниматься централизованным управлением нашего «умного дома» будет специально написанный демон на perl. Заранее прошу за качество кода не бить ногами, ибо ваш покорный слуга всего лишь сисадмин :)
Итак, определимся с кругом задач, которое должно выполнять данное ПО:
- Принимать запросы на распознавание звуковых файлов
- Определять состояния устройств, подавать им команды
- Выполнять какие-то действия, если обнаружена командная последовательность
- Реагировать заданным образом на данные с датчиков и камер
- Вести статистику, учет и логи
- Иметь удобный web-интерфейс для просмотра состояния, камер, дачи команд и пр.
Возможно, я что-то забыл или пропустил, но, как мне кажется, это основные задачи ПО «умный дом». Теперь начнем реализовывать все это.
Для создания на perl TCP/IP-демона воспользуемся модулем Net::Server::Fork. Я буду исходить из предположения, что язык perl вам уже знаком.
#!/usr/bin/perl -w
package iON;
use strict;
use utf8;
use base qw(Net::Server::Fork);
sub process_request
{
my $self = shift;
while (<STDIN>)
{
if (/text (\d+)/) { toText($1); next; }
if (/quit/i) { print "+OK - Bye-bye ;)\n\n"; last; }
print "-ERR - Command not found\n";
logSystem("Неизвестная команда: $_", 0);
}
}
iON->run(port => 16000, background => undef, log_level => 4, host => 'localhost');
1;
Кратко пробежимся, по тому, что тут написано. Мы объявляем себя модулем с именем iON на базе модуля Net::Server::Fork и запускаем сервер на порту 16000 на localhost с максимальным уровнем детализации логов и без режима «демон». Далее, перегружаем функцию process_request(). Она отвечает за обработку полученных данных от клиента. В нашем случае, если сервер видит текст формата text число — выполняется функция toText c параметрами в виде числа, которое послал нам клиент. С командой quit, думаю все ясно.Чем же занимается функция toText()? Да собственно, распознаванием речи!
sub toText
{
my $num = shift;
print "+OK - Trying recognize text\n";
my $curl = WWW::Curl::Easy->new;
$curl->setopt(CURLOPT_HEADER,1);
$curl->setopt(CURLOPT_POST,1);
#$curl->setopt(CURLOPT_VERBOSE, 1);
my @myheaders=();
$myheaders[0] = "Content-Type: audio/x-flac; rate=16000";
$curl->setopt(CURLOPT_HTTPHEADER, \@myheaders);
$curl->setopt(CURLOPT_URL, 'https://www.google.com/speech-api/v1/recognize?xjerr=1&client=chromium&lang=ru-RU');
my $curlf = WWW::Curl::Form->new;
$curlf->formaddfile("data/input-$num.flac", 'myfile', "audio/x-flac");
$curl->setopt(CURLOPT_HTTPPOST, $curlf);
my $response_body;
$curl->setopt(CURLOPT_WRITEDATA,\$response_body);
# Starts the actual request
my $retcode = $curl->perform;
# Looking at the results...
if ($retcode == 0) {
$response_body =~ /\n\r\n(.*)/g;
my $json = $1;
my $json_xs = JSON::XS->new();
$json_xs->utf8(1);
my @hypo = $json_xs->decode($json)->{'hypotheses'};
my $dost = $hypo[0][0]{'confidence'};
my $text = $hypo[0][0]{'utterance'};
$dost = 0.0 if !defined $dost;
$text = "" if !defined $text;
print "+OK - Text is: \"$text\", confidence is: $dost\n";
if($dost > 0.5)
{
checkcmd($text);
}
{
print "+ERR - Confidence is lower, then 0.5\n";
#sayText("Комманда не распознана!");
}
} else {
# Error code, type of error, error message
print("+ERR - $retcode ".$curl->strerror($retcode)." ".$curl->errbuf);
}
system("rm data/input-$num.flac");
}
В деталях описывать не буду — тут реализуется именно те действия, которые нужны для распознавания текста. Гуглу скармливается файл из субдиректории data с именем input-число.flac. Как он там образуется, чуть позже. После — читается ответ, и если его достоверность выше 0.5, распознанный текст передается в качестве параметра функции checkcmd(). В конец всего, звуковой файл удаляется. Отмечу, что необходимо будет установить программу curl и добавить еще модули в начало нашего скрипта:use WWW::Curl::Easy;
use WWW::Curl::Form;
use JSON::XS;
Теперь о синтезе речи. Этим будет заниматься функция под названием sayText() в качетстве параметра, принимающая собственно тот текст, который необходимо будет озвучить. Но для начала добавим некоторые недостающие модули и глобальные переменные:require Encode;
use URI::Escape;
use LWP::UserAgent;
our $mp3_data;
Теперь сам код:sub sayText
{
my $text = shift;
print "+OK - Speaking \"$text\"\n";
my $url = "http://translate.google.com/translate_tts?tl=ru&q=".uri_escape_utf8($text);
my $ua = LWP::UserAgent->new(
agent => "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/15.0.872.0 Safari/535.2");
$ua->get($url, ':content_cb' => \&callback);
open (MP3, "|padsp splay -M") or die "[err] Can't save: $!\n";
print MP3 $mp3_data;
close(MP3);
$mp3_data = undef;
print "+OK - Done!\n";
return;
}
sub callback {
my ($data, $response, $protocol) = @_;
$mp3_data .= $data; #
}
Как видно, ответ сервера в виде потока обрабатывается функцией callback(), которая добавляет данные в переменную $mp3_data. Данные передаются через пайп на программу splay которая запущена через программу padsp, отвечающую за эмулирование OSS (в Ubuntu OSS был выпилен). Ключ -M заставляет программу проигрывать данные со стандартного входа.Теперь поговорим, откуда же появляются загадочные файлы в flac в директории data. Тут все просто — этим занимается отдельный скрипт:
#!/usr/bin/perl
use strict;
use IO::Socket;
while (1)
{
my $rnd = int(rand(1000));
`rec -q -c 1 -r 16000 ./data/input-$rnd.wav trim 0 4`;
`flac -f -s ./data/input-$rnd.wav -o ./data/input-$rnd.flac`;
`rm ./data/input-$rnd.wav`;
my $sock = new IO::Socket::INET(
PeerAddr => "localhost",
PeerPort => 16000,
Proto => 'tcp') || next;
print $sock "text ".$rnd;
undef $rnd;
}
Как мы можем видеть, запись и преобразование форматов выполняют несколько вызываемых из скрипта программ:- rec (из дистрибутива программы sox)
- flac
Команда rec делает короткие 4х секундные записи с рандомным числом в имени, которые пережимаются программой flac. После этого происходит соединение к нашему главному демону и передается команда text тот_самый_рандомный_номер. Для чего же я пишу 4х секундные короткие записи? Все дело в том, как компьютер будет записывать наш голос. Тут возможны два решения:
- Постоянная запись
- Запись файла при превышении определенной громкости
Второй вариант мне не подошел по разным причинам, в том числе из-за плохих микрофонов ;) Разберем подробнее первый вариант с постоянной записью. Мы разбиваем нашу запись на множество мелких кусков, которые постоянно отправляем на сервер гугла для распознавания. Я нашел, что все мои команды пока входят максимум в 3-4 секунды. Если мы запустим несколько (предположим, 5) копий скрипта с интервалом в 1 секунду, получим непрерывное распознавание голоса. Добавим этот функционал к нашей основной программе:
for(1..5)
{
system("perl mic.pl &>/dev/null");
sleep 1;
}
Теперь нам осталось только реализовать функцию checkcmd() для того чтобы проверить работу всего комплекса. Нам нужно также адресное обращение, чтобы исключить ложные срабатывания. sub checkcmd
{
my $text = shift;
if($text =~ /система/)
{
sayText("Ваша команда - $text"); # if $text eq "раз два три";
}
}
Теперь, соберем это все в одну кучу. У нас получилось два скрипта, назовем их srv.pl и mic.pl, а так же субдиректория data для хранения наших звуковых файлов.srv.pl
#!/usr/bin/perl -w
package iON;
use strict;
use utf8;
use WWW::Curl::Easy;
use WWW::Curl::Form;
use JSON::XS;
use URI::Escape;
use LWP::UserAgent;
require Encode;
use base qw(Net::Server::Fork);
## Инициализация
################################
$|=1;
our $parent = $$;
our $mp3_data;
################################
for(1..5)
{
system("perl mic.pl &>/dev/null");
sleep 1;
}
## Параметры запуска сервера
###############################
iON->run(port => 16000, background => undef, log_level => 4, host => 'localhost');
################################
################################
sub DESTROY
{
if($$ == $parent)
{
system("killall perl");
system("rm data/*.flac && rm data/*.wav");
}
}
## Процесс обработки команды
################################
sub process_request
{
my $self = shift;
while (<STDIN>)
{
if (/text (\d+)/) { toText($1); next; }
if (/quit/i) { print "+OK - Bye-bye ;)\n\n"; last; }
print "-ERR - Command not found\n";
}
}
###############################
###############################
sub toText
{
my $num = shift;
print "+OK - Trying recognize text\n";
my $curl = WWW::Curl::Easy->new;
$curl->setopt(CURLOPT_HEADER,1);
$curl->setopt(CURLOPT_POST,1);
#$curl->setopt(CURLOPT_VERBOSE, 1);
my @myheaders=();
$myheaders[0] = "Content-Type: audio/x-flac; rate=16000";
$curl->setopt(CURLOPT_HTTPHEADER, \@myheaders);
$curl->setopt(CURLOPT_URL, 'https://www.google.com/speech-api/v1/recognize?xjerr=1&client=chromium&lang=ru-RU');
my $curlf = WWW::Curl::Form->new;
$curlf->formaddfile("data/input-$num.flac", 'myfile', "audio/x-flac");
$curl->setopt(CURLOPT_HTTPPOST, $curlf);
my $response_body;
$curl->setopt(CURLOPT_WRITEDATA,\$response_body);
# Starts the actual request
my $retcode = $curl->perform;
# Looking at the results...
if ($retcode == 0) {
$response_body =~ /\n\r\n(.*)/g;
my $json = $1;
my $json_xs = JSON::XS->new();
$json_xs->utf8(1);
my @hypo = $json_xs->decode($json)->{'hypotheses'};
my $dost = $hypo[0][0]{'confidence'};
my $text = $hypo[0][0]{'utterance'};
$dost = 0.0 if !defined $dost;
$text = "" if !defined $text;
print "+OK - Text is: \"$text\", confidence is: $dost\n";
if($dost > 0.5)
{
checkcmd($text);
}
{
print "+ERR - Confidence is lower, then 0.5\n";
}
} else {
# Error code, type of error, error message
print("+ERR - $retcode ".$curl->strerror($retcode)." ".$curl->errbuf);
}
system("rm data/input-$num.flac");
}
###############################
## Проверка на комманды
###############################
sub checkcmd
{
my $text = shift;
chomp $text;
$text =~ s/ $//g;
print "+OK - Got command \"$text\" (Length: ".length($text).")\n";
if($text =~ /система/)
{
sayText("Ваша команда - $text");
}
return;
}
## Озвучивание
###############################
sub sayText
{
my $text = shift;
print "+OK - Speaking \"$text\"\n";
my $url = "http://translate.google.com/translate_tts?tl=ru&q=".uri_escape_utf8($text);
my $ua = LWP::UserAgent->new(
agent => "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/15.0.872.0 Safari/535.2");
$ua->get($url, ':content_cb' => \&callback);
open (MP3, "|padsp splay -M") or die "[err] Can't save: $!\n";
print MP3 $mp3_data;
close(MP3);
$mp3_data = undef;
print "+OK - Done!\n";
return;
}
sub callback {
my ($data, $response, $protocol) = @_;
$mp3_data .= $data; #
}
########################################
########################################
1;
mic.pl
#!/usr/bin/perl
use strict;
use IO::Socket;
while (1)
{
my $rnd = int(rand(1000));
`rec -q -c 1 -r 16000 ./data/input-$rnd.wav trim 0 3`;
`flac -f -s ./data/input-$rnd.wav -o ./data/input-$rnd.flac`;
`rm ./data/input-$rnd.wav`;
my $sock = new IO::Socket::INET(
PeerAddr => "localhost",
PeerPort => 16000,
Proto => 'tcp') || next;
print $sock "text ".$rnd;
undef $rnd;
}
Что получилось
Дадим права на запуск нашим скриптам:
chmod 755 srv.pl mic.pl
Запускаем скрипт srv.pl, ожидаем запуска всех процессов, произносим, скажем, фразу: «Система! Раз два три!». Слышим через несколько секунд: «Ваша команда — раз два три». Нужно заметить, что наша команда будет попадать в несколько звуковых файлов и, соответственно, несколько раз исполняться. Чтобы этого избежать, нужно ввести проверку на последнюю команду. Добавим этот функционал в следующей части.
Итого
В этой статье мы реализовали базу нашего ПО для управления системой «умный дом». Пока оно почти ничего не умеет, кроме распознавания и синтеза речи, но это временно ;)
В следующей статье я расскажу, как прикрутить к этому всему web-интерфейс с некоторыми вкусными плюшками и просмотром камер.
UPD: Часть 4