Kinect for Windows SDK開發(fā)入門(十三)：語音識別下

時間：2018-12-21 15:30:01

關(guān)鍵字： kinect Windows 入門嵌入式開發(fā) 語音識別

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1. 使用定向麥克風進行波速追蹤（Beam Tracking for a Directional Microphone）

可以使用這4個麥克風來模擬定向麥克風產(chǎn)生的效果，這個過程稱之為波束追蹤(beam tracking)，為此我們新建一個WPF項目，過程如下：

1. 創(chuàng)建一個名為KinectFindAudioDirection的WPF項目。

2. 添加對Microsoft.Kinect.dll和Microsoft.Speech.dll的引用。

3. 將主窗體的名稱改為“Find Audio Direction”

4. 在主窗體中繪制一個垂直的細長矩形。

界面上的細長矩形用來指示某一時刻探測到的說話者的語音方向。矩形有一個旋轉(zhuǎn)變換，在垂直軸上左右擺動，以表示聲音的不同來源方向。前端頁面代碼：

<Rectangle Fill="#1BA78B" HorizontalAlignment="Left" Margin="240,41,0,39" Stroke="Black" Width="10" RenderTransformOrigin="0.5,0">    <Rectangle.RenderTransform>        <TransformGroup>            <ScaleTransform/>            <SkewTransform/>            <RotateTransform Angle="{Binding BeamAngle}"/>            <TranslateTransform/>        </TransformGroup>    </Rectangle.RenderTransform></Rectangle>

上圖是程序的UI界面。后臺邏輯代碼和之前的例子大部分都是相同的。首先實例化一個KinectAudioSource對象，然后將主窗體的DataContext賦值給本身。將BeamAngleMode設(shè)置為Adaptive，使得能夠自動追蹤說話者的聲音。我們需要編寫KinectAudioSource對象的BeamChanged事件對應(yīng)的處理方法。當用戶的說話時，位置發(fā)生變化時就會觸發(fā)該事件。我們需要創(chuàng)建一個名為BeamAngle的屬性，使得矩形的RotateTransform可以綁定這個屬性。

public partial class MainWindow : Window, INotifyPropertyChanged{    public MainWindow()    {        InitializeComponent();        this.DataContext = this;        this.Loaded += delegate { ListenForBeamChanges(); };    }    private KinectAudioSource CreateAudioSource()    {        var source = KinectSensor.KinectSensors[0].AudioSource;        source.NoiseSuppression = true;        source.AutomaticGainControlEnabled = true;        source.BeamAngleMode = BeamAngleMode.Adaptive;        return source;    }    private void ListenForBeamChanges()    {        KinectSensor.KinectSensors[0].Start();        var audioSource = CreateAudioSource();        audioSource.BeamAngleChanged += audioSource_BeamAngleChanged;        audioSource.Start();    }    public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;    private void OnPropertyChanged(string propName)    {        if (PropertyChanged != null)            PropertyChanged(this, new PropertyChangedEventArgs(propName));    }    private double _beamAngle;    public double BeamAngle    {        get { return _beamAngle; }        set        {            _beamAngle = value;            OnPropertyChanged("BeamAngle");        }    }}

以上代碼中，還需要對BeamChanged事件編寫對應(yīng)的處理方法。每次當波束的方向發(fā)生改變時，就更改BeamAngle的屬性。SDK中使用弧度表示角度。所以在事件處理方法中我們需要將弧度換成度。為了能達到說話者移到左邊，矩形條也能夠向左邊移動的效果，我們需要將角度乘以一個-1。代碼如下：

void audioSource_BeamAngleChanged(object sender, BeamAngleChangedEventArgs e){    BeamAngle = -1 * e.Angle;}

運行程序，然后在房間里不同地方走動，可以看到矩形條會根據(jù)你的位置左右擺動。

2. 語音命令識別

在這一部分，我們將會結(jié)合KinectAudioSource和SpeechRecognitionEngine來演示語音命令識別的強大功能。為了展示語音命令能夠和骨骼追蹤高效結(jié)合，我們會使用語音命令向窗體上繪制圖形，并使用命令移動這些圖形到光標的位置。命令類似如下：

Create a yellow circle, there.

Create a cyan triangle, there.

Put a magenta square, there.

Create a blue diamond, there.

Move that ... there.

Put that ... there.

Move that ... below that.

Move that ... west of the diamond.

Put a large green circle ... there.

程序界面大致如下：

和之前的應(yīng)用程序一樣，首先創(chuàng)建一下項目的基本結(jié)構(gòu)：

1. 創(chuàng)建一個名為KinectPutThatThere的WPF項目。

2. 添加對Microsoft.Kinect.dll和Microsoft.Speech.dll的引用。

3. 將主窗體的名稱改為“Put That There”

4. 添加一個名為CrossHairs.xaml的用戶自定義控件。

CrossHair用戶控件簡單的以十字光標形式顯示當前用戶右手的位置。下面的代碼顯示了這個自定義控件的XAML文件。注意到對象于容器有一定的偏移使得十字光標的中心能夠處于Grid的零點。

<Grid Height="50" Width="50" RenderTransformOrigin="0.5,0.5">    <Grid.RenderTransform>        <TransformGroup>            <ScaleTransform/>            <SkewTransform/>            <RotateTransform/>            <TranslateTransform X="-25" Y="-25"/>        </TransformGroup>    </Grid.RenderTransform>    <Rectangle Fill="#FFF4F4F5" Margin="22,0,20,0" Stroke="#FFF4F4F5"/>    <Rectangle Fill="#FFF4F4F5" Margin="0,22,0,21" Stroke="#FFF4F4F5"/>  </Grid>

在應(yīng)用程序的主窗體中，將根節(jié)點從grid對象改為canvas對象。Canvas對象使得將十字光標使用動畫滑動到手的位置比較容易。在主窗體上添加一個CrossHairs自定義控件。在下面的代碼中，我們可以看到將Canvas對象嵌套在了一個Viewbox控件中。這是一個比較老的處理不同屏幕分辨率的技巧。ViewBox控件會自動的將內(nèi)容進行縮放以適應(yīng)實際屏幕的大小。設(shè)置MainWindows的背景色，并將Canvas的顏色設(shè)置為黑色。然后在Canvas的底部添加兩個標簽。一個標簽用來顯示SpeechRecognitionEngine將要處理的語音指令，另一個標簽顯示匹配正確的置信度。CrossHair自定義控件綁定了HandTop和HandLeft屬性。兩個標簽分別綁定了HypothesizedText和Confidence屬性。代碼如下：

<Window x:Class="KinectPutThatThere.MainWindow"        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"        xmlns:local="clr-namespace:KinectPutThatThere"        Title="Put That There"  Background="Black">    <Viewbox>        <Canvas x:Name="MainStage" Height="1080" Width="1920" Background="Black" VerticalAlignment="Bottom">            <local:CrossHairs Canvas.Top="{Binding HandTop}" Canvas.Left="{Binding HandLeft}" />                <Label  Foreground="White"  Content="{Binding HypothesizedText}" Height="55"   FontSize="32" Width="965"  Canvas.Left="115" Canvas.Top="1025" />            <Label Foreground="Green" Content="{Binding Confidence}" Height="55"  Width="114" FontSize="32" Canvas.Left="0" Canvas.Top="1025"  />        </Canvas>    </Viewbox></Window>

在后臺邏輯代碼中，讓MainWindows對象實現(xiàn)INofityPropertyChanged事件并添加OnPropertyChanged幫助方法。我們將創(chuàng)建4個屬性用來為前臺UI界面進行綁定。

public partial class MainWindow : Window, INotifyPropertyChanged{    private double _handLeft;    public double HandLeft    {        get { return _handLeft; }        set        {            _handLeft = value;            OnPropertyChanged("HandLeft");        }    }    private double _handTop;    public double HandTop    {        get { return _handTop; }        set        {            _handTop = value;            OnPropertyChanged("HandTop");        }    }    private string _hypothesizedText;    public string HypothesizedText    {        get { return _hypothesizedText; }        set        {            _hypothesizedText = value;            OnPropertyChanged("HypothesizedText");        }    }    private string _confidence;    public string Confidence    {        get { return _confidence; }        set        {            _confidence = value;            OnPropertyChanged("Confidence");        }    }    public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;    private void OnPropertyChanged(string propertyName)    {        if (PropertyChanged != null)        {            PropertyChanged(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName));        }    }}

添加CreateAudioSource方法，在該方法中，將KinectAudioSource對象的AutoGainControlEnabled的屬性設(shè)置為false。

private KinectAudioSource CreateAudioSource(){    var source = KinectSensor.KinectSensors[0].AudioSource;    source.AutomaticGainControlEnabled = false;    source.EchoCancellationMode = EchoCancellationMode.None;    return source;}

接下來實現(xiàn)骨骼追蹤部分邏輯來獲取右手的坐標，相信看完骨骼追蹤那兩篇文章后這部分的代碼應(yīng)該會比較熟悉。首先創(chuàng)建一個私有字段_kinectSensor來保存當前的KienctSensor對象，同時創(chuàng)建SpeechRecognitionEngine對象。在窗體的構(gòu)造函數(shù)中，對這幾個變量進行初始化。例外注冊骨骼追蹤系統(tǒng)的Skeleton事件并將主窗體的DataContext對象賦給自己。

KinectSensor _kinectSensor;SpeechRecognitionEngine _sre;KinectAudioSource _source;public MainWindow(){    InitializeComponent();    this.DataContext = this;    this.Unloaded += delegate    {        _kinectSensor.SkeletonStream.Disable();        _sre.RecognizeAsyncCancel();        _sre.RecognizeAsyncStop();        _sre.Dispose();    };    this.Loaded += delegate    {        _kinectSensor = KinectSensor.KinectSensors[0];        _kinectSensor.SkeletonStream.Enable(new TransformSmoothParameters()        {            Correction = 0.5f,            JitterRadius = 0.05f,            MaxDeviationRadius = 0.04f,            Smoothing = 0.5f        });        _kinectSensor.SkeletonFrameReady += nui_SkeletonFrameReady;        _kinectSensor.Start();        StartSpeechRecognition();    };}

在上面的代碼中，我們添加了一些TransformSmoothParameters參數(shù)來使得骨骼追蹤更加平滑。nui_SkeletonFrameReady方法如下。方式使用骨骼追蹤數(shù)據(jù)來獲取我們感興趣的右手的關(guān)節(jié)點位置。這部分代碼和之前文章中的類似。大致流程是：遍歷當前處在追蹤狀態(tài)下的骨骼信息。然后找到右手關(guān)節(jié)點的矢量信息，然后使用SkeletonToDepthImage來獲取相對于屏幕尺寸的X,Y坐標信息。

void nui_SkeletonFrameReady(object sender, SkeletonFrameReadyEventArgs e){    using (SkeletonFrame skeletonFrame = e.OpenSkeletonFrame())    {        if (skeletonFrame == null)            return;        var skeletons = new Skeleton[skeletonFrame.SkeletonArrayLength];        skeletonFrame.CopySkeletonDataTo(skeletons);        foreach (Skeleton skeletonData in skeletons)        {            if (skeletonData.TrackingState == SkeletonTrackingState.Tracked)            {                Microsoft.Kinect.SkeletonPoint rightHandVec = skeletonData.Joints[JointType.HandRight].Position;                var depthPoint = _kinectSensor.MapSkeletonPointToDepth(rightHandVec                    , DepthImageFormat.Resolution640x480Fps30);                HandTop = depthPoint.Y * this.MainStage.ActualHeight / 480;                HandLeft = depthPoint.X * this.MainStage.ActualWidth / 640;            }        }    }}

上面是多有設(shè)計到手部追蹤的代碼。一旦我們設(shè)置好HandTop和HandLeft屬性后，UI界面上的十字光標位置就會自動更新。

接下來我們需要實現(xiàn)語音識別部分的邏輯。SpeechRecognitionEngine中的StartSpeechRecognition方法必須找到正確的語音識別庫來進行語音識別。下面的代碼展示了如何設(shè)置語音識別庫預計如何將KinectAudioSource傳遞給語音識別引起。我們還添加了SpeechRecognized，SpeechHypothesized以及SpeechRejected事件對應(yīng)的方法。SetInputToAudioStream中的參數(shù)和前篇文章中的含義一樣，這里不多解釋了。注意到SpeechRecognitionEngine和KinectAudioSource都是Disposable類型，因此在整個應(yīng)用程序的周期內(nèi)，我們要保證這兩個對象都處于打開狀態(tài)。

private void StartSpeechRecognition(){    _source = CreateAudioSource();    Func<RecognizerInfo, bool> matchingFunc = r =>    {        string value;        r.AdditionalInfo.TryGetValue("Kinect", out value);        return "True".Equals(value, StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase)            && "en-US".Equals(r.Culture.Name, StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase);    };    RecognizerInfo ri = SpeechRecognitionEngine.InstalledRecognizers().Where(matchingFunc).FirstOrDefault();    _sre = new SpeechRecognitionEngine(ri.Id);    CreateGrammars(ri);    _sre.SpeechRecognized += sre_SpeechRecognized;    _sre.SpeechHypothesized += sre_SpeechHypothesized;    _sre.SpeechRecognitionRejected += sre_SpeechRecognitionRejected;    Stream s = _source.Start();    _sre.SetInputToAudioStream(s,                                new SpeechAudioFormatInfo(                                    EncodingFormat.Pcm, 16000, 16, 1,                                    32000, 2, null));    _sre.RecognizeAsync(RecognizeMode.Multiple);}

要完成程序邏輯部分，我們還需要處理語音識別時間以及語音邏輯部分，以使得引擎能夠直到如何處理和執(zhí)行我們的語音命令。SpeechHypothesized以及SpeechRejected事件代碼如下，這兩個事件的邏輯很簡單，就是更新UI界面上的label。SpeechRecognized事件有點復雜，他負責處理傳進去的語音指令，并對識別出的指令執(zhí)行相應(yīng)的操作。另外，該事件還負責創(chuàng)建一些GUI對象（實際就是命令模式），我們必須使用Dispatcher對象來發(fā)揮InterpretCommand到主UI線程中來。

void sre_SpeechRecognitionRejected(object sender, SpeechRecognitionRejectedEventArgs e){    HypothesizedText += " Rejected";    Confidence = Math.Round(e.Result.Confidence, 2).ToString();}void sre_SpeechHypothesized(object sender, SpeechHypothesizedEventArgs e){    HypothesizedText = e.Result.Text;}void sre_SpeechRecognized(object sender, SpeechRecognizedEventArgs e){    Dispatcher.BeginInvoke(new Action<SpeechRecognizedEventArgs>(InterpretCommand), e);}

現(xiàn)在到了程序核心的地方。創(chuàng)建語法邏輯并對其進行解析。本例中的程序識別普通的以“put”或者“create”開頭的命令。前面是什么我們不關(guān)心，緊接著應(yīng)該是一個顏色，然后是一種形狀，最后一個詞應(yīng)該是“there”。下面的代碼顯示了創(chuàng)建的語法。

private void CreateGrammars(RecognizerInfo ri){    var colors = new Choices();    colors.Add("cyan");    colors.Add("yellow");    colors.Add("magenta");    colors.Add("blue");    colors.Add("green");    colors.Add("red");    var create = new Choices();    create.Add("create");    create.Add("put");    var shapes = new Choices();    shapes.Add("circle");    shapes.Add("triangle");    shapes.Add("square");    shapes.Add("diamond");    var gb = new GrammarBuilder();    gb.Culture = ri.Culture;    gb.Append(create);    gb.AppendWildcard();    gb.Append(colors);    gb.Append(shapes);    gb.Append("there");    var g = new Grammar(gb);    _sre.LoadGrammar(g);    var q = new GrammarBuilder{ Culture = ri.Culture };    q.Append("quit application");    var quit = new Grammar(q);    _sre.LoadGrammar(quit);}

上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建一個Choices對象，這個對象會在命令解析中用到。在程序中我們需要顏色和形狀對象。另外，第一個單詞是“put”或者“create”，因此我們也創(chuàng)建Choices對象。然后使用GrammarBuilder類將這些對象組合到一起。首先是”put”或者“create”然后是一個占位符，因為我們不關(guān)心內(nèi)容，然后是一個顏色Choices對象，然后是一個形狀Choices對象，最后是一個“there”單詞。

我們將這些語法規(guī)則加載進語音識別引擎。同時我們也需要有一個命令來停止語音識別引擎。因此我們創(chuàng)建了第二個語法對象，這個對象只有一個”Quit”命令。然后也將這個語法規(guī)則加載到引擎中。

一旦識別引擎確定了要識別的語法，真正的識別工作就開始了。被識別的句子必須被解譯，出別出來想要的指令后，我們必須決定如何進行下一步處理。下面的代碼展示了如何處理識別出的命令，以及如何根據(jù)特定的指令來講圖形元素繪制到UI界面上去。

private void InterpretCommand(SpeechRecognizedEventArgs e){    var result = e.Result;    Confidence = Math.Round(result.Confidence, 2).ToString();    if (result.Confidence < 95 && result.Words[0].Text == "quit" && result.Words[1].Text == "application")    {        this.Close();    }    if (result.Words[0].Text == "put" || result.Words[0].Text == "create")    {        var colorString = result.Words[2].Text;        Color color;        switch (colorString)        {            case "cyan": color = Colors.Cyan;                break;            case "yellow": color = Colors.Yellow;                break;            case "magenta": color = Colors.Magenta;                break;            case "blue": color = Colors.Blue;                break;            case "green": color = Colors.Green;                break;            case "red": color = Colors.Red;                break;            default:                return;        }        var shapeString = result.Words[3].Text;        Shape shape;        switch (shapeString)        {            case "circle":                shape = new Ellipse();                shape.Width = 150;                shape.Height = 150;                break;            case "square":                shape = new Rectangle();                shape.Width = 150;                shape.Height = 150;                break;            case "triangle":                var poly = new Polygon();                poly.Points.Add(new Point(0, 0));                poly.Points.Add(new Point(150, 0));                poly.Points.Add(new Point(75, -150));                shape = poly;                break;            case "diamond":                var poly2 = new Polygon();                poly2.Points.Add(new Point(0, 0));                poly2.Points.Add(new Point(75, 150));                poly2.Points.Add(new Point(150, 0));                poly2.Points.Add(new Point(75, -150));                shape = poly2;                break;            default:                return;        }        shape.SetValue(Canvas.LeftProperty, HandLeft);        shape.SetValue(Canvas.TopProperty, HandTop);        shape.Fill = new SolidColorBrush(color);        MainStage.Children.Add(shape);    }}

方法中，我們首先檢查語句識別出的單詞是否是”Quit”如果是的，緊接著判斷第二個單詞是不是”application”如果兩個條件都滿足了，就不進行繪制圖形，直接返回。如果有一個條件不滿足，就繼續(xù)執(zhí)行下一步。

InterpretCommand方法然后判斷第一個單詞是否是“create”或者“put”，如果不是這兩個單詞開頭就什么也不執(zhí)行。如果是的，就判斷第三個單詞，并根據(jù)識別出來的顏色創(chuàng)建對象。如果第三個單詞沒有正確識別，應(yīng)用程序也停止處理。否則，程序判斷第四個單詞，根據(jù)接收到的命令創(chuàng)建對應(yīng)的形狀。到這一步，基本的邏輯已經(jīng)完成，最后第五個單詞用來確定整個命令是否正確。命令處理完了之后，將當前受的X,Y坐標賦給創(chuàng)建好的對象的位置。

運行程序后，按照語法設(shè)定的規(guī)則就可以通過語音以及骨骼追蹤協(xié)作來創(chuàng)建對象了。