1. 背景介紹

智能語音助手作為物聯網領域的一個重要生態成員，是一種全新的交互方式，它能夠解放雙手，隨時提供服務，無須借助任何按鍵。想必很多開發者都有玩過天貓精靈、小愛同學或者小度吧，看到這些炫酷的人工智能產品，是不是很想搞清楚它到底怎么工作的沖動，是不是也想自己打造一臺專屬智能語音助手。僅僅通過說出“HaaS HaaS”、“天貓精靈”、或“小愛同學”，就可以喚醒語音助手并告訴它想要的信息。在商業領域的人工智能產品要么是C或者C++開發，工作量巨大。現在有了HaaS EDU K1，通過數100行Python代碼就可以輕松打造一款智能音箱。這種全新的開發方式，還不來體驗下！

開始學習之前我們先看一下案例效果：

涉及知識點

• HaaS小程序配網
• https網絡通信
• 本地喚醒AI推理引擎運用
• 云端智能語音交互平臺應用
• 云端智能對話機器人應用
• 模擬MIC聲音采樣
• 喇叭播放wav、mp3文件
• 文件系統應用
• OLED繪字

2. 方案介紹

本案例基于HaaS云端一體智能語音交互框架打造的。整個框架如下：

從框架可以看到，該案例是一個完整的云端語音交互全鏈路，包括了本地語音喚醒、回聲消除、降噪、ASR、NLP、TTS等。學完該案例讓你對智能語音助手有一個全新的認識。

2.1 軟件功能

整個方案支持：

1. HaaS小程序配網；
2. HaaS HaaS離線語音喚醒；
3. 云端智能語音交互；
4. 自定義問答、閑聊、多輪對話、知識庫等對話流管理。

3. 開發環境搭建

3.1 硬件準備

3.1.1 使用HaaS語音擴展板

HaaS語音擴展板是專門為HaaS EDU K1教育神器打造的，無縫對接，即查即用，不過目前沒有對外售賣，后續將在一些訓練營或活動中定向贈送。以下是使用HaaS語音擴展板的硬件圖，最終正式的版本比這個更小。

3.1.2 使用外接麥克風和喇叭

如果沒有HaaS語音擴展板也沒有關系，請按照如下步驟接入麥克風和喇叭：

麥克風接入MIC1_N接口，喇叭介入SPKLP接口。

HaaS EDU K1硬件排線圖請參考
https://help.aliyun.com/document_detail/205267.html

購買鏈接僅供參考！！我們不負責商家發貨的品質保障等問題！！

3.2 環境搭建

參考《HaaS EDU K1快速開始》中安裝HaaS Studio完成AliOS Things開發環境搭建。

3.2.1 Python固件編譯、燒錄

參考 《HaaS EDU K1快速上手》燒錄帶Python引擎的固件包。

打開串口

固件燒錄完成后，可以通過串口查看示例的運行結果，打開串口的具體方法可參考《HaaS EDU K1快速開始》查看日志章節。

3.2.2 Python案例代碼下載

該案例相關的源代碼下載可參考《創建工程》，該案例是Python案例。
其中：

選擇Python開發

選擇解決方案: “voice_assistant”

選擇開發板: HaaS EDU K1

4. 軟件架構

4.1 代碼結構

├── asr.py                            # 云端語音識別處理接口├── kws.py                            # 語音喚醒識別處理接口├── main.py                           # 主程序├── nlp.py                            # 云端智能對話交互處理接口├── tts.py                            # TTS語音合成處理接口├── oled.py                           # oled顯示接口├── player.py                         # TTS語音播報接口├── README.md                         # 使用文檔說明├── recorder.py                       # 錄音接口├── resource                          # 本地語料文件│   ├── network_connecting.mp3│   ├── network_fail.mp3│   ├── network_ok.mp3│   ├── noquestion.mp3│   ├── sorry.mp3│   ├── wakeup.mp3│   ├── welcome.mp3│   ├── get_token_fail.mp3└── └── wifi_smartconfig.mp3

4.2 程序主體

100行Python代碼搞定程序主體：

def main():    # 初始化聲卡驅動    print("enter main function/n")    Snd.install_codec_driver()    Snd.init()    # 打開語音擴展板PA，PIN23: GPIO19    gpio = GPIO()    gpio.open("GPIO19")    gpio.write(1)    gpio.close()    # 初始化oled    oledInit()    #初始化播放器    audioPlayerInit()    # 錄音初始化    audioRecorderInit()    # 連接WiFi    connectWifi()    # get_wifi_status()    sessionId = None    is_session_finished = True    # 初始化kws喚醒詞    global wakeup, count    wakeup = False    # 播報歡迎語料    oledShowText("I am your HaaS", 6, 18, 1, True)    oledShowText("voice assistant!", 4, 30, 1, False)    audioPlay(welcome_file)    while True:        if is_session_finished == True: # 非多輪對話時播放提示音            oledShowText("I am your HaaS", 6, 18, 1, True)            oledShowText("voice assistant!", 4, 30, 1, False)            kwsEnable(kwsCb)            while wakeup == False:                time.sleep(0.2)            kwsDisable()            # 播放喚醒提示音            oledShowText("Host, i am here!", 2, 24, 1, True)            audioPlay(wakeup_file)        wakeup = False        is_session_finished = True        # record 3sec pcm data        oledShowText("Please speak...", 8, 24, 1, True)        rframes, length = audioRecord(duration)        # ASR識別        oledShowText("Recognizing...", 12, 24, 1, True)        # 動態獲取token        token_resp = ucloud_ai.get_token_id(access_key, access_secret, domain, region_id)        print("token_resp: %s" %token_resp)        if token_resp == None:            audioPlay(token_fail_file)            continue        token_resp = ujson.loads(token_resp)        if token_resp != None:            if token_resp.get("ErrMsg") != "":                audioPlay(token_fail_file)                continue            asr_token = token_resp.get("Token").get("Id")        else:            print("get token fail")            asr_token = asr_default_token            if asr_token == None:                audioPlay(sorry_file)                continue        asr_text = asrProcess(app_key, asr_token, "pcm", rframes, length)        if asr_text == None:            oledShowText("Answering...", 12, 24, 1, True)            audioPlay(sorry_file) # 抱歉，我沒有聽清楚，請重新說一次試試            continue        # NLP自然語音處理        is_session_finished, sessionId, intentName, text = nlpProcess(access_key, access_secret, instance_id, sessionId, asr_text)        if text == None:            oledShowText("Answering...", 12, 24, 1, True)            audioPlay(noquestion_file) # 抱歉，沒有找到你問的問題，請換一個試試            continue        # TTS合成        # text = "今天天氣很好"        tts_resp = ttsProcess(app_key, asr_token, 3, 16000, "siqi", 100, 0, 0, text, tts_file)        oledShowText("Answering...", 12, 24, 1, True)        # 根據意圖執行設備端動作        doIntent(intentName)        if tts_resp == True:            # 播放tts            print("start to audioPlay tts/n")            audioPlay("fs:" + tts_file)        else:            print("tts resposne fail")            audioPlay(network_fail_file)    # 釋放kws資源    kwsDisable()    # 釋放播放器    audioPlayerUninit()    # 釋放錄音資源    audioRecordUninit()    # 釋放聲卡驅動    Snd.uninstall_codec_driver()    Snd.deinit()

5. 案例體驗

本案例不支持打斷功能，所以在喚醒后等待語音播報完成在進行問答，屏幕上有對應的提示。

5.1 云端功能開通

5.1.1 阿里云賬號開通及訪問控制

參考《爆肝一周，用Python在物聯網設備上寫了個智能語音助手-創建阿里云賬號》完成以下兩個步驟：

1. 注冊阿里云賬號
2. 獲取AccessKey和Secret

5.1.2 智能語音交互開通及配置

參考《爆肝一周，用Python在物聯網設備上寫了個智能語音助手-阿里云智能語音交互》完成以下三個主要步驟：

1. 智能語音交互功能開通
2. 完成語音識別和語音合成功能進行配置
3. 獲取智能語音交互Appkey

5.1.3 智能對話機器人開通及配置

參考《爆肝一周，用Python在物聯網設備上寫了個智能語音助手-阿里云智能對話機器人》完成以下四個主要步驟：

1. 創建會話機器人
2. 配置機器人知識庫
3. 發布機器人
4. 在機器人管理頁獲取對話機器人實例ID

5.2 設備端代碼配置

5.2.1 賬號信息配置

在上述5.1云端功能開通完成后，將獲取到的AccessKey/Access Secret/Appkey/機器人ID填入到main.py中：

# 阿里云訪問賬號access_key = "Your-Access-Key"access_secret = "Your-Access-Secret"# 智能語音交互app_key = "Your-App-Key"# 登陸https://nls-portal.console.aliyun.com/overview# 查看你創建的項目功能配置旁邊的appkey# Chatbot對話機器人實例IDinstance_id = "chatbot-cn-XXXXXXX"# 登陸https://chatbot.console.aliyun.com/yunme.htm#/beebot_preview/overview# 查看您創建的機器人ID

5.2.2 開關燈意圖匹配

在5.1.3 智能對話機器人開通及配置中介紹了如何創建開關燈對話流，設備端events中的名稱需與對話流中的意圖名稱保持一致。設備端對意圖的處理代碼位于main.py中，代碼如下：

def doIntent(intentName):    if intentName == None:        return    print("intentName: %s" %intentName)    leds=("led_r", "led_g", "led_b")    events = [                {"light_on": "leds", "value": 1},                {"light_off": "leds", "value": 0},                {"red_light_on": "led_r", "value": 1},                {"red_light_off": "led_r", "value": 0},                {"green_light_on": "led_g", "value": 1},                {"green_light_off": "led_g", "value": 0},                {"blue_light_on": "led_b", "value": 1},                {"blue_light_off": "led_b", "value": 0},    ]    gpio = GPIO()    for event in events:        led = event.get(intentName)        if led != None:            value = event.get("value")            if led == "leds":                for led in leds:                    gpio.open(led)                    gpio.write(value)                    gpio.close()            else:                gpio.open(led)                gpio.write(value)                gpio.close()

當匹配意圖為red_light_on時，設備端將GPIO led_r拉高置1點亮紅燈。其他意圖類似處理，如果有特殊需求，可以根據需要修改意圖，比如控制其他GPIO或者PWM等操作。

5.3 Python代碼推送

參考《Python 輕應用開發工具 HaaS-Studio》推送本案例Python代碼包到設備中。

注意事項

如果遇到代碼推送結束時報錯，請確保設備/data/目錄下，除python相關文件外，沒有其他不必要的文件，如有，請刪除再重試。

5.4 HaaS小程序配網

1. 確認OLED上顯示"Enter WiFi Smart Config..."；
2. 打開手機支付寶，搜索HaaS小程序，同時打開手機藍牙功能；
3. 點擊掃描待配網設備；
4. 選擇Wi-Fi SSID；
5. 填入Wi-Fi密碼；
6. 點擊發起配網；
7. 等待設備端連接Wi-Fi，當聽到語音播報“網絡連接成功！”或OLED看到“WiFi Connected!”表示網絡連接成功。

注意事項

如果已經連接過WiFi，想要重新配網，請進入串口按"Ctrl+C"，然后按“Ctrl+D”退出Python，再rm /data/wifi.conf后重啟進入配網。

5.5 語音交互體驗

聯網成功后，說出“HaaS HaaS“后，設備喚醒?？梢蚤_始向HaaS小助手提問了，讓她幫你查天氣，開關燈等。當然前提是你在智能對話機器人中已經配置好對話策略?？靵泶蛟炷愕闹悄苷Z音助手吧！