一、前言

我们都知道现在聊天对话机器是一个很有意思的东西，比如说苹果siri，比如说微软的小冰。

聊天对话机器的应用场景也很广泛，比如说：银行的自助办卡机器人、展会讲解解说等等。

我们对机器人说句话，机器人从听取，到语义识别，认知转换，到最后调出我们所想要的东西，这个过程看似简单，其实内藏许多黑科技，让我们来一一解析一下。

1、我们对机器人说句话：我想看一下今天的天气？

技术实现：不论是语音、文字，机器首先要采集到我们的问题，语音还需要语音转换的一个过程，且内容转换结果必须准确，否则就有点像不同语言体系的人在对话，有种鸡同鸭讲的感觉，结果肯定也是一个大坑了。

2、语义识别

技术实现：通常这个阶段，已经将内容转换为一段文字，程序会对文字进行分词，结合关键字截取拼接语义（这里需要AI的训练）

3、认知转换

技术实现：上述的那就话中，今天是个关键词，天气是个关键词，  在训练库中需要提炼词槽，将可能语句尽可能提供给机器人

4、调用结果

当认知转换完成后，需要对关键词进行规则判断，比如说， 想看 + 今天+ 天气，组成时候，自动调用查询天气接口

上述的结果，更多需要我们对机器人进行训练，让它学习，要不然结果肯定不是那么友好的。

二、技术需求

通过文字输入问题，动态理解转化，识别内容，进行机器解答和语音提示。

PS：上述的需求基本可以理解为你叫机器人做一件事，机器人领悟，按照你的要求执行。

进阶：可以采用语音输入，转换为文字，之后的序列一样。（需要阵列麦克风）

三、技术选型

1、采用C# winform 作为程序主题

2、采用win7 TTS 作为语音朗读功能

3、采用百度理解交互技术 UNIT 作为识别基础

本篇的重点在于如何对机器UNIT 进行配置与训练（机器识别会理解错误，需要进行纠错），最后的winform 只是调用结果显示，不作为重点关注。

四、实现

1、新建winform 窗体

2、添加TTS，引用System.Speech

3、进行 语音朗读测试

SpeechSynthesizer voice = new SpeechSynthesizer(); //创建语音实例
           voice.Rate = 2; //设置语速,[-10,10]
           voice.Volume = 100; //设置音量,[0,100]
           voice.SpeakAsync(“您好！”);  //播放指定的字符串,这是异步朗读

PS:有些win7 系统TTS 有问题，需要自己百度查找，下载TTS 进行安装。目前上述支持中文，输入英文，只会念字母，因为需要朗读类别做转换，详细请百度speech 操作。

4、结合百度理解与交互技术

百度提供的sdk 目前只支持android 和IOS，但有提供http API，所以笔者采用C#实现了。

先去官网注册成为百度开发者。

（1） 创建应用

（2） 创建场景，场景编号是后面需要用到的

（3）新建单元，官方提供对话单元和问答单元，我们选择创建对话单元

（4）、对对话单元进行配置，新建词藻

新建词藻

词藻词典有自定义的，也有系统的，本文中选择系统通用的。也可以下载自定义模板，写入自己的自定义词典

这个对话单元中，有文本回复和执行函数，我们这里选文本回复

触发的规则：会话规则中，上述的词藻已填充，那么文本内容才会出现

保存完成，后再次新建对话单元，主要说明介绍我们的公司

跳转到数据中心，进行新建对话样本

添加

依法将公司介绍关键词添加

来的训练与验证板块

输入打开菜单，一开始输入，可能得到错误答案，你要 @UNIT 纠正意图与词槽，手动将关键词和意图、取词、词藻匹配上

完成后的结果：

（1）、

配置基本参数

/// <summary>

/// 理解与交互技术UNIT

/// </summary>

public class ConfigUnit

{

/// <summary>

/// Api key

/// </summary>

public static String clientId = "";

// 百度云中开通对应服务应用的 Secret Key

public static String clientSecret = "";

//场景Id

public static string clientSceneId = "";

}

部分解析实体model

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

namespace BaiduAIAPI.Model.UnitModel

{

public class UnitModel

{

public long log_id { get; set; }

public string error_code { get; set; }

public string error_msg { get; set; }

public UnitResult result { get; set; }

public bool IsSuccess { get; set; }

public string returnSay { get; set; }

}

public class UnitResult

{

public string session_id { get; set; }

public List<UnitAction_list> action_list { get; set; }

public object schema { get; set; }

public object qu_res { get; set; }

}

public class UnitAction_list

{

public string action_id { get; set; }

public object action_type { get; set; }

public object arg_list { get; set; }

public object code_actions { get; set; }

public float confidence { get; set; }

public object exe_status { get; set; }

public string main_exe { get; set; }

public string say { get; set; }

public object hint_list { get; set; }

}

/// <summary>

/// 其余的model 还没补充完整

/// </summary>

public class UnitSchema {

}

}

错误信息定义

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

namespace BaiduAIAPI.Type

{

public class BaiduUnitType

{

public static string GetErrorCodeToDescription(string errorCode)

{

string errorDecrition = "";

switch (errorCode)

{

case "1": errorDecrition = "服务器内部错误，请再次请求， 如果持续出现此类错误，请通过QQ群（224994340）联系技术支持团队。"; break;

case "2": errorDecrition = "服务暂不可用，请再次请求， 如果持续出现此类错误，请通过QQ群（224994340）或工单联系技术支持团队。"; break;

case "3": errorDecrition = "调用的API不存在，请检查后重新尝试。"; break;

case "4": errorDecrition = "集群超限额。"; break;

case "6": errorDecrition = "无权限访问该用户数据。"; break;

case "14": errorDecrition = "IAM鉴权失败，建议用户参照文档自查生成sign的方式是否正确，或换用控制台中ak sk的方式调用。"; break;

case "17": errorDecrition = "每天请求量超限额。"; break;

case "18": errorDecrition = "QPS超限额。"; break;

case "19": errorDecrition = "请求总量超限额。"; break;

case "100": errorDecrition = "无效的access_token参数，请检查后重新尝试。"; break;

case "110": errorDecrition = "access token无效。"; break;

case "111": errorDecrition = "access token过期。"; break;

case "282004": errorDecrition = "请求参数格式不正确。"; break;

case "282900": errorDecrition = "必传字段为空。"; break;

case "282901":

errorDecrition = "场景ID校验失败，请确认console中app和场景是否关联了：https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/unit/app/list。"; break;

case "282902":

errorDecrition = "UNIT环境启动中，请稍后再试；如果持续出现此类错误，请通过QQ群（224994340）联系技术支持团队。"; break;

case "282903":

errorDecrition = "UNIT系统异常；如果持续出现此类错误，请通过QQ群（224994340）联系技术支持团队。"; break;

case "282000": errorDecrition = "服务器内部错误，如果您使用的是高精度接口，报这个错误码的原因可能是您上传的图片中文字过多，识别超时导致的，建议您对图片进行切割后再识别，其他情况请再次请求， 如果持续出现此类错误，请通过QQ群（631977213）或工单联系技术支持团队。"; break;

default: errorDecrition = "未知的错误！"; break;

}

return errorDecrition;

}

}

}

封装的接口方法

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Web.UI.WebControls;

using AOP.Common;

using BaiduAIAPI.Model.UnitModel;

using BaiduAIAPI.Type;

namespace BaiduAIAPI.UNIT

{

public class UnderstandingAndInteractiveTechnology

{

// unit对话接口

public static UnitModel Unit_Utterance(string token, string sceneId, string query)

{

UnitModel result = new UnitModel();

#region 基础校验

string error = "";

if (string.IsNullOrWhiteSpace(token))

{

error += "token不能为空！";

}

if (string.IsNullOrWhiteSpace(sceneId))

{

error += "场景编号不能为空！";

}

if (string.IsNullOrWhiteSpace(query))

{

error += "询问问题不能为空！";

}

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(error))

{

result.error_msg = error;

return result;

}

#endregion

string host = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/solution/v1/unit_utterance?access_token=" + token;

string str = "{\"scene_id\":" + sceneId + ",\"query\":\"" + query + "\", \"session_id\":\"\"}"; // json格式

var tempResult = HttpRequestHelper.Post(host, str);

result=Json.ToObject<UnitModel>(tempResult);

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(result.error_code))

{

result.error_msg = BaiduUnitType.GetErrorCodeToDescription(result.error_code);

result.IsSuccess = false;

}

else

{

result.IsSuccess = true;

result.returnSay = result.result.action_list[0].say;

}

return result;

}

}

}

首先用单元测试结果：

using System;

using BaiduAIAPI;

using BaiduAIAPI.UNIT;

using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;

namespace AIAPIUnitTestProject.BaiduAIAPI

{

[TestClass]

public class BaiduUnitTest

{

[TestMethod]

public void TestChat()

{

var accessTokenModel = Access_Token.GetAccessToken(ConfigUnit.clientId, ConfigUnit.clientSecret);

if (accessTokenModel.IsSuccess)

{

string queryString = "今天天气怎么样？";

var tempUnitResult = UnderstandingAndInteractiveTechnology.Unit_Utterance(accessTokenModel.SuccessModel.access_token, ConfigUnit.clientSceneId, queryString);

}

}

}

}

确定接口没有问题，结合到我们的Demo程序中，界面代码如下：

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Windows.Forms;

using System.Speech.Synthesis;

using BaiduAIAPI;

using BaiduAIAPI.UNIT;

using BaiduAIAPI.Model.UnitModel;

namespace SpeechDemo

{

public partial class Form1 : Form

{

public Form1()

{

InitializeComponent();

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

if (tb_YourSay.Text.Trim() == "")

{

MessageBox.Show("请你输入你要说的话！");

return;

}

UnitModel result = new UnitModel();

var accessTokenModel = Access_Token.GetAccessToken(ConfigUnit.clientId, ConfigUnit.clientSecret);

if (accessTokenModel.IsSuccess)

{

string queryString = tb_YourSay.Text.Trim();

result = UnderstandingAndInteractiveTechnology.Unit_Utterance(accessTokenModel.SuccessModel.access_token, ConfigUnit.clientSceneId, queryString);

}

else

{

result.returnSay = result.error_msg;

}

tb_RobotSay.Text = result.returnSay;

SpeechSynthesizer voice = new SpeechSynthesizer();   //创建语音实例

voice.Rate = 2; //设置语速,[-10,10]

voice.Volume = 100; //设置音量,[0,100]

voice.SpeakAsync(result.returnSay);  //播放指定的字符串,这是异步朗读

}

}

}

结果展示

评价

理解和交互需要做大量的对话样本和语言交互纠错，才可以实现相对比较精准的回答。

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原文地址:http://www.cnblogs.com/linbin524/p/8136799.html

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