探索使用科大讯飞语音包控制机器狗（三）--控制小狗移动（语音识别移植）

上一章进行了初步的源码阅读以及简单修改移植，本章的目标是将SDK文件同机器狗的控制文件相结合，达到语音控制小狗运动的效果。

python编写订阅器发布器

考虑到大部分机器狗的控制脚本都是用python编写的，之前代码的编写都是基于c++，所以在这一部分先学习一下python脚本实现订阅器发布器的功能。

发布器

参考教程

• 代码解析

import rospy #导入rospy模块
from std_msgs.msg import String#导入String类，字符串类型

def talker():#talker函数
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)#发布消息，话题是“chatter",类型是string，消息大小queue_size
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)#初始化节点，匿名
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz，发布消息的频率
    while not rospy.is_shutdown():#定义循环，在没有接收到关闭信号时一直执行循环
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)#这个loginfo（str）有3个作用，第一，打印消息，第二，被写入节点日志文件中，第三，被写入rosout中（这样就可以通过rqt_console查看）
        pub.publish(hello_str)#发布消息
        rate.sleep()#sleep函数，等待到下一次发布时间。（10HZ，也就是等1/10秒）

if __name__ == '__main__':#主函数
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

订阅器

• 代码解析

import rospy
from std_msgs.msg import String

def callback(data):#回调函数，打印信息
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + 'I heard %s', data.data)

def listener():

    # In ROS, nodes are uniquely named. If two nodes with the same
    # name are launched, the previous one is kicked off. The
    # anonymous=True flag means that rospy will choose a unique
    # name for our 'listener' node so that multiple listeners can
    # run simultaneously.
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)

    rospy.Subscriber('chatter', String, callback)

    # spin() simply keeps python from exiting until this node is stopped
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()

尝试python订阅器接收c++发布器的消息

我的计划是对于发布器，采用语音识别本来的c++脚本，对于订阅器直接在机器狗控制脚本的python文件中进行修改，所以，首先尝试编写最简单的文件实现两者的通信。移植也很简单，只需要简单修改订阅话题即可。

• 在功能包下创建新文件夹script并编写listener.py
  
• 修改话题

 rospy.Subscriber('voiceWords', String, callback)

• 运行效果
  

移植代码到树莓派下

之前一直是在pc端跑的程序，机器狗是使用的树莓派3b，所以将语音识别进行移植，不过移植过程中出现了几个问题。为了方便我使用FileZilla进行文件传递。

• 问题1
  这是因为缺少软件包导致的。
  
• 解决办法

 sudo apt-get install libasound2-dev

• 问题2
  根据问题描述我们可以看出，不能识别libmsc.so文件。是因为交叉编译的原因
  
• 解决办法
  我们先查看现在的文件格式。

file /home/liuda/spotmicro/src/spotMicro/robot_voice/libs/x64/libmsc.so

我们发现是x86-64版本的，而我们树梅派是ARM架构的。所以自然不会识别。

然而，爆炸。

官网中没有给可以在ARM架构中使用的库文件，不过这怎能挡得住我们探索的脚步，网上最不缺的就是资源，我们只需要下载一个树莓派的库即可。下载链接，将下载后的文件中的RaspberryPi文件夹上传到树莓派中的libs文件夹下，并修改相应的编译文件即可成功编译。

• 验证功能性
  遇到一个问题，这问题以前也出现过，主要原因是因为登陆失败，授权不成功，需要修改appid。可能是因为我修改了库文件，导致我申请的appid超出权限，登录失败。
  
• 解决办法
  解决办法也相当简单，修改appid即可，我直接在网上找了一个博主的56ee43d0，实测可以使用。
• 识别不到声音
  出现一个新问题，识别不到声音

• 问题分析
  识别不到声音我考虑是有可能是两个方面的原因，首先是音频输入声音太小，识别不到；其次是科大讯飞语音库SDK移植得有问题，导致不工作。我怀疑是第二种问题的可能性比较大，因此，移植一个不需要外部输入音频的文件进行功能的分析。
  遇到了找不到库文件的问题：
  
  解决方法比较简单：直接将库文件复制到/usr/local/lib文件夹下。

然而，调用识别音频文件的功能包还是可以正常识别的（自动忽略“？”乱码），识别结果中美数控还是正常的。由此推断，语音识别功能是正常的，所以问题应该是出现在音频输入收声的部分。

考虑的解决办法是购买一个usb麦克风进行收声，具体效果有待验证。