ros实例_百度语音+图灵

1 百度语音模块

参考http://blog.csdn.net/u011118482/article/details/55001444

1.1 百度语音识别包

git clonehttps://github.com/DinnerHowe/simple_voice.git 

在catkin下编译

1.2 安装pyaudio播放器

sudo apt-get install python-pyaudio 

1.3 安装python所需环境

sudo apt-get install vlc

1.4 测试安装

roslaunch simple_voicesimple_voice.launch 

测试语音合成

rostopic pub /speak_string std_msgs/String-- '请让一下'

会在home中生成Xbot文件，里面按合成的语句的固定字节截断作为名字存放下载的合成语音。如果两段话前几句相同，会相互覆盖。

roslaunch simple_voice simple_voice.launch

1.5 建议

可以改写成服务比节点好。

2 图灵聊天机器人模块

图灵机器人只支持一轮对话，而且不提供sdk，如果有条件可以自己开发聊天机器人。

目前聊天机器人基本还是模板匹配，依靠检索问答，使用通配符或者文本相似度。

目前免费，收费版也很便宜，免费版有次数限制。

1.1 注册

1.2 机器人个性

设置一些属性，以及在线训练。

1.3 私有语料库

语料库基于相似度匹配，但有时智障，一摸一样的句子，它会回答自己的语料库，而不是你的私有语料库

1.4 机器人技能

机器人的一些技能拓展。

1.5 后台分析

1.6 图灵聊天机器人原理

问句输入后，进入筛选器，筛出机器人技能，就是计算和天气之类的，匹配使用文本相似度。中间可以使用一些特定命令进入一些成语接龙游戏。

以检索式结构为主，应用一些机器学习处理。

数据来源是爬取的百度知道，百科，可能有各大论坛，和以前人人网小黄鸡的语料。

3 聊天机器人搭建

在百度语音包中新建start.py。之后运行

rosrun baidu_speech start.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import rospy
from std_msgs.msg import String
from simple_voice.srv import *
import urllib
import json

state = 0
LAN = 0
file_strs =[]

def getHtml(url):
    page = urllib.urlopen(url)
    html = page.read()
    return html

def listener():
    rospy.Subscriber("Rog_result", String, callback)

    rospy.spin()

def str_fix(str):
    global file_strs
    result = ""
    for file_str in file_strs:
        file_strs_left= file_str.split('|')[0]
        strs = file_strs_left.split(',')
        b = True
        for ele in strs:
            if ele not in str:
                b=False
                break
        if b:
	    pub_msg(file_str.split('|')[2])
            return file_str.split('|')[1]
    return str
def callback(data):

    words=data.data
    if words !='识别错误':
        s=get_ans(words)
        pub.publish(s)
        rospy.loginfo(s)

def get_ans(info):
    key = '###############此处为密钥###################'
    api = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key=' + key + '&info='
    request = api + info
    response = getHtml(request)
    dic_json = json.loads(response)
    result = dic_json['text']
    return result

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node("Main")
    rospy.loginfo('开始')
    pub = rospy.Publisher('speak_string', String, queue_size=10)

    # str=raw_input("press to publish")
listener()

4 案例源码

https://github.com/fengmao31/ros-demo