十一月份，得到了一个树莓派开发板，可以研究基于树莓派的语音识别等等人工智能项目，人工智能是最近比较火的，所以让我们看看到底这个小玩意可以干点什么！

购买的链接如下：树莓派，此外，还购买了16G内存卡一张，PS3Playstation3 EYE麦克风一个用于语音识别，基本的东西就是这些。

系统方面，首先采用的是百度的DuerOS Raspberry系统，方便与接下来用的 Python SDK相结合，GitHub地址如下：DuerOS-Python-Client

接下来就是激动人心的首次唤醒了，唤醒之前，还要进行一些环境包的配置

开始

1. 停止现有小度功能，因为会占用MIC资源

sudo systemctl disable duer

sudo systemctl stop duer

2. 安装依赖包

sudo apt-get install python-dateutil

sudo apt-get install gir1.2-gstreamer-1.0

sudo apt-get install python-pyaudio

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install python-dev

sudo pip install tornado

sudo pip install hyper

hyper库用来支持http2.0 client, pyaudio用来支持录音，tornado用来完成oauth认证。

3. 下载编译好的openssl和Python安装包，进行安装。

sudo tar -zxvf openssl1.1.tar.gz -C /usr

sudo tar -zxvf python2.7.14.tar.gz -C /usr/local/

sudo rm -rf /usr/bin/python

sudo ln -s /usr/local/python2.7.14/bin/python /usr/bin/python

4. 下载Python SDK和参考示例代码

git clone https://github.com/MyDuerOS/DuerOS-Python-Client.git

cd DuerOS-Python-Client

git checkout raspberry-dev

运行和测试

1. 授权

./auth.sh

直接运行使用默认的client_id和client_secret，开发者可以替换成自己在DuerOS开放平台申请的client_id和client_secret，进而实现在控制台自定义的配置属性。

app/auth.py

app/auth.py

其中，需要在开放平台中“安全设置”的“授权回调页"，设置成

http://127.0.0.1:3000/authresponse

授权回调页设置

授权回调页设置

1. 唤醒加识别

./wakeup_trigger_start.sh

2. enter按键触发识别

./enter_trigger_start.sh

唤醒以及基本测试

接下来就是第一次唤醒了，演示视频如下：

1.基本测试

测试一些基本功能，包括系统画像和聊天功能

2.唤醒词修改

接下来进行唤醒词的修改，你可以将唤醒词改为大白，或者像我一样改为Jarvis，很酷，不是吗？

首先，我们需要训练自己的唤醒词，训练的语料越多，识别准确率也就越高。

选择在snowboy平台训练自己的唤醒词

先附上snowboy的官方地址：snowboy

登陆

登陆入口

创建自定义的唤醒词

自定义唤醒词创建

下载唤醒模型

在线训练完成后，下载训练模型（本例中我的训练唤醒词为“小白”）

唤醒模型下载

下载的模型为"小白.pmdl"

下载snowboy python接口代码

snowboy GitHub地址: snowboy GitHub

Clone snowboy接口代码

git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git

生成平台代码

在snowboy/swig/Python目录执行“make”命令，

平台代码生成

snowboy GitHub README.md

获得snowboy python接口组件

将snowboy/examples目录下的Python目录更名为snowboy

image.png

3 Python DuerOS SDK代码更新

有了上面的定制唤醒模型（小白.pmdl）和snowboy python接口组件，下面就可以更新Python DuerOS SDK的代码了。

Python DuerOS 中的app/snowboy目录内容更新

先删除Python DuerOS中的app/snowboy文件夹，然后再将步骤2中生成的snowboy文件夹拷贝到app/目录下，然后，将训练好的唤醒模型（小白.pmdl）拷贝到app/snowboy目录中。

snowboy目录

修改app/snowboy/snowboydecoder.py

[1]修改__ init __（）函数

注释掉self.audio和self.stream_in

__init__

[2] 添加feed_data()方法

添加feed_data()方法

[3] 修改terminate()方法

更新terminate()方法

修改app/wakeup_trigger_main.py

在main()方法中更新唤醒模型，

唤醒模型更新

注意事项

经过上面的步骤，我们便能够更新成自己喜欢的唤醒词。但我们自定义的唤醒词还不是完美的。在测试中会发现唤醒率并不高。根本的原因在于我们自定义的唤醒词，训练语料条太少了（可能只有1组，3条）。要达到一个很好的唤醒率，需要进行大量丰富的语音样本训练才行。

训练样本

视频展示

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