Python轻应用：如何用几行Python代码在物联网设备上实现语音AI自动识别？_python开发的人工智能模型怎么在硬件实现

 

1、背景

      Python语言如今已成为非常火的语言，尤其是在人工智能领域，但是它在嵌入式领域目前还应用较少。本文将对HaaS平台的Python轻应用快速实现语音自动识别的例子，介绍HaaS平台的云端一体特点以及软硬件积木高效的特点。

本文将分为几个部分介绍语音自动识别的全过程：

• 实现效果
• 实现原理
• 未来展望
   

2、语音自动识别案例效果

案例拓扑结构

本案例的硬件示意图如下所示。

软件原理如下图所示。

案例过程

案例实验过程主要分为4个步骤：

1、搭建硬件平台

2、编写python代码

3、录音采集上传

4、查看语音结果识别

 

1、搭建硬件平台

 

 

2、编写python代码

 

       代码主要做了3件事，采集录音，上传录音，获取返回结果。其中几个关键点在：

录音采集：

get_stream(readBuf, read_size)

上传录音：        

client.set_data(data,audio_length)
 
client.set_header(header)

这些都是目前python轻应用封装好的接口可以直接使用。

需要注意的是，上传录音需要开通阿里云的智能语音服务，具体可以参考如下文档：

开通语音服务

 

详细代码参考如下：

from audio import Player, Snd, Recorder
import sdcard
import http
 
 
Snd.install_codec_driver()
Snd.init()
 
 
r0 = Recorder()
r0.create()
 
 
format = 1
read_samples = 640
channels = 1
rate = 16000
bits = 16
 
 
r0.set_sink(format, rate, channels, bits, read_samples, 0, None)
 
 
read_size = int(read_samples * channels * bits / 8)
readBuf = bytearray(read_size)
 
 
sdcard.open('/data/mic1.pcm', 'w')
index = 0
 
 
audio_length = 122880
 
url = 'http://nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com/stream/v1/asr?appkey=yourtestappkeyXL8OZEpmRC&format=pcm&sample_rate=16000&enable_punctuation_prediction=true&enable_inverse_text_normalization=true'
 
header = "X-NLS-Token: yourtesttokencb3572fc55b1a423b38\r\nContent-type: application/octet-stream\r\n"
 
#注意需要修改token和appkey
 
 
r0.start()
 
 
while index < 101:
    if (index == 100):
        r0.stop()
        r0.release()
        sdcard.close()
        data = bytearray(audio_length)
        sdcard.open('/data/mic1.pcm','r')
        sdcard.read(data,audio_length)
        client=http.client()
        client.set_data(data,audio_length)
        client.set_header(header)
        client.post(url)
        response = client.get_response()
 
    else:
        rsize = r0.get_stream(readBuf, read_size)
        sdcard.write(readBuf, rsize)
        index += 1

 
3、录音采集上传

      该过程启动脚本后，对着麦克风说话。

 

4、查看语音结果识别

3、自动识别背后实现原理

Python轻应用平台介绍

      语音自动识别的工具平台使用的是Python轻应用，它是以MicroPython作为运行引擎，它继承了python优美简洁的语法特点，同时提供了便捷的嵌入式硬件操作库，极大的降低了嵌入式开发的门槛。

      Python轻应用目前主要部署在阿里云Iot推出的HaaS系统开发板上，以HaaS EDK为例，它不仅提供了各种丰富的硬件操作接口，同时提供了阿里云物联网平台的连接控制以及云/端AI相关的能力。

      通过Python轻应用，可以轻松便捷的搭建各种功能丰富案例和产品，让IoT应用开发轻松实现跨平台热更新。

 

Python轻应用的优势:

 

1.便捷的开发调试方法

2.丰富的硬件开发和外设控制能力

3.简洁的阿里云物联网平台连接接口

4.丰富的达摩院150+ AI算法

更多的Python轻应用请参见链接：https://g.alicdn.com/HaaSAI/PythonDoc/quickstart/index.html

 

语音识别组件介绍

      本次使用了Snd（语音相关驱动模块）、Recorder（录音模块）、sdcard（sd卡模块）、http（网络模块）等多个组件，更多信息和接口介绍，参见python轻应用指导手册：https://g.alicdn.com/HaaSAI/PythonDoc/quickstart/index.html

 

阿里云智能语音交互平台

      阿里云智能语音交互平台提供了语音识别、语音合成、自然语言理解等技术。本文是使用了其中的一句话识别功能。

      所谓的一句话识别是指对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别，适用于较短的语音交互场景，如语音搜索、语音指令、语音短消息等，可集成在各类App、智能家电、智能助手等产品中。更多信息，请参见接口说明。

 

4、未来展望

      本案例基于Python轻应用和阿里云智能语音交互平台以及HaaS平台，快速搭建一个自动语音识别系统，未来HaaS平台将持续提供高效快捷的软硬件积木，不断打造物联网设备云端一体Low-code开发框架。

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