科大讯飞语音无限制录音、识别功能的实现：Android studio(一)

最近想要做一款语音听写APP，在网上搜索关于如何使用科大讯飞语音的Demo少之又少，又或者是只是单纯的按照文档来实现简单的语音听写，远远不能满足需求，看了几天的文档和自己搜索的一些资料，还有这几天中遇到的一些问题，觉得有必要做一个笔记，能给初学者一些帮助，也顺便理一下这些天的一些收获，本人只是一个初学者，假如有写得不对或者不好的地方，还望大家指出~~

1、首先当然是创建应用，我这里只是使用了语音听写的功能，创建完成后下载SDK，打开是这样子的：

2、导入SDK：

将开发工具包中libs目录下的Msc.jar和Sunflower.jar复制到Android工程的libs目录中，将online文件夹里面的子文件粘贴到工程目录src/main/jniLibs（这是Android studio 和eclipse的不同之处）。假如你要使用它自带的UI动画对话框录音，请将assets文件夹以及里面的子文件粘贴到工程目录src/main/下面，完成后如下图：

3、添加权限：

<!--连接网络权限，用于执行云端语音能力 -->
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"></uses-permission>
<!--获取手机录音机使用权限，听写、识别、语义理解需要用到此权限 -->
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO"></uses-permission>
<!--读取网络信息状态 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE"></uses-permission>
<!--获取当前wifi状态 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE"></uses-permission>
<!--允许程序改变网络连接状态 -->
<uses-permission android:name="android.permission.CHANGE_NETWORK_STATE"></uses-permission>
<!--读取手机信息权限 -->
<uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE"></uses-permission>
<!--读取联系人权限，上传联系人需要用到此权限 -->
<uses-permission android:name="android.permission.READ_CONTACTS"></uses-permission>
<!--假如我们要保存录音,还需要以下权限-->
<!-- 在SDCard中创建与删除文件权限 -->
<uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS"></uses-permission>
<!-- SD卡权限  -->
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"></uses-permission>
<!-- 允许程序读取或写入系统设置 -->
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SETTINGS"></uses-permission>

4、初始化：

//将“12345678”替换成您申请的APPID，申请地址：http://open.voicecloud.cn

SpeechUtility.createUtility(this, "appid=123456789");

数据收集接口：

说明:
1.确保在所有的 activity 中都调用 FlowerCollector.onResume() 和 FlowerCollector.onPause()方法。这两个调用将不会阻塞应用程序的主线程,也不会影响应用程序的性能。
2.注意,如果您的 Activity 之间有继承或者控制关系请不要同时在父和子 Activity 中重复添加onPause 和 onResume 方法,否则会造成重复统计(eg:使用 TabHost、TabActivity、ActivityGroup 时)。3.一个应用程序在多个 activity 之间连续切换时,会被视为同一个 session(启动)。4.当用户两次使用之间间隔超过 30 秒时,将被认为是两个的独立的 session(启动)。例如:用户回到home,或进入其他程序,经过一段时间后再返回之前的应用。
5.所有日志收集工作均在 onResume 之后进行,在 onPause 之后结束。（ps：其实我也不懂这是干嘛的，猜想是为了收集数据的，还有一些参数设置我就不罗列了，有兴趣的同学可以去看，因为我发现就算没设置它们我也能进行语音听写，反正收集的数据我看不懂）

@Override
protected void onResume() {// 开放统计 移动数据统计分析FlowerCollector.onResume(MainActivity.this);super.onResume();
}@Override
protected void onPause() {// 开放统计 移动数据统计分析FlowerCollector.onPause(MainActivity.this);super.onPause();
}

5、语音听写的使用(采取云端听写的引擎模式，暂时未考虑本地集成)

注意导包：com.iflytek.cloud而不是android.speech.SpeechRecognizer

1)使用自带UI语音对话框

优点：简单方便、美观

缺点：端点超时会自动停止识别（不理解的往下看设置参数说明）默认前段点：5000 后端点：1800

这是使用语音识别最简单的方法，在点击事件上调用start()方法就好了

public void start() {//1.创建SpeechRecognizer对象，第二个参数：本地听写时传InitListeneriatDialog = new RecognizerDialog(this, initListener);//2.设置听写参数iatDialog.setParameter(SpeechConstant.DOMAIN, "iat");iatDialog.setParameter(SpeechConstant.LANGUAGE, "zh_cn");iatDialog.setParameter(SpeechConstant.ACCENT, "mandarin ");//3.设置回调接口iatDialog.setListener(new RecognizerDialogListener() {@Overridepublic void onResult(RecognizerResult recognizerResult, boolean b) {if (!b) {String json = recognizerResult.getResultString();String str = JsonParser.parseIatResult(json);System.out.println("说话内容:"+str);textView.setText(str);}}@Overridepublic void onError(SpeechError speechError) {Log.d("error", speechError.toString());}});
//4.开始听写iatDialog.show();}

增加if(!b)的判断是因为每次说话结束之后，返回数据的最后一次是返回一个标点符号"。"或者"！"之类的，当然你也可以设置不返回标点符号。

//设置是否带标点符号 0表示不带标点，1则表示带标点。
mIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_PTT, "0");

2)不使用自带UI对话框

优点：可以设置自己想要的参数

缺点：使用比较麻烦，对于初学者来讲，根据讲话音量大小自定义麦克风效果的View简直是噩梦（我不会，哪位大神做出来了求分享~~）

简单的用法：

1.创建对象：

<span style="font-size:18px;">//1.创建SpeechRecognizer对象，第二个参数：本地听写时传InitListener
mIat = SpeechRecognizer.createRecognizer(this, null);</span>

   2.设置参数（听写这三个参数是必须的，下面设置时不再提示）：

mIat.setParameter(SpeechConstant.DOMAIN, "iat");
// 简体中文:"zh_cn", 美式英文:"en_us"
mIat.setParameter(SpeechConstant.LANGUAGE, "zh_cn");
//普通话：mandarin(默认)
//粤 语：cantonese
//四川话：lmz
//河南话：henanese
mIat.setParameter(SpeechConstant.ACCENT, "mandarin ");

   3.实例化监听对象

private RecognizerListener recognizerListener = new RecognizerListener() {@Overridepublic void onVolumeChanged(int i, byte[] bytes) {}@Overridepublic void onBeginOfSpeech() {System.out.println("开始识别");}@Overridepublic void onEndOfSpeech() {System.out.println("识别结束");}@Overridepublic void onResult(RecognizerResult recognizerResult, boolean b) {String str=JsonParser.parseIatResult(recognizerResult.getResultString());System.out.println("识别结果"+str);}@Overridepublic void onError(SpeechError speechError) {System.out.println("识别出错");}@Overridepublic void onEvent(int i, int i1, int i2, Bundle bundle) {}};

   4.添加监听

mIat.startListening(recognizerListener);

官方Demo给出的解析Json的类：

package com.hxl.voicetest1;import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.json.JSONTokener;/*** Json结果解析类*/
public class JsonParser {public static String parseIatResult(String json) {StringBuffer ret = new StringBuffer();try {JSONTokener tokener = new JSONTokener(json);JSONObject joResult = new JSONObject(tokener);JSONArray words = joResult.getJSONArray("ws");for (int i = 0; i < words.length(); i++) {// 转写结果词，默认使用第一个结果JSONArray items = words.getJSONObject(i).getJSONArray("cw");JSONObject obj = items.getJSONObject(0);ret.append(obj.getString("w"));//如果需要多候选结果，解析数组其他字段//for(int j = 0; j < items.length(); j++)//{//JSONObject obj = items.getJSONObject(j);//ret.append(obj.getString("w"));//}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return ret.toString();}public static String parseGrammarResult(String json) {StringBuffer ret = new StringBuffer();try {JSONTokener tokener = new JSONTokener(json);JSONObject joResult = new JSONObject(tokener);JSONArray words = joResult.getJSONArray("ws");for (int i = 0; i < words.length(); i++) {JSONArray items = words.getJSONObject(i).getJSONArray("cw");for (int j = 0; j < items.length(); j++) {JSONObject obj = items.getJSONObject(j);if (obj.getString("w").contains("nomatch")) {ret.append("没有匹配结果.");return ret.toString();}ret.append("【结果】" + obj.getString("w"));ret.append("【置信度】" + obj.getInt("sc"));ret.append("n");}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();ret.append("没有匹配结果.");}return ret.toString();}
}

到这里，科大讯飞语音最简单的听写Demo就算完成了。这时你们会想：WTF？就这些我还不如自个儿看文档.....

当然了，既然写这篇博客，肯定不仅仅是简单介绍科大讯飞语音听写的使用而已。

我想要的效果是：无限制时间录音，并且我想知道我在第几秒说了什么话，回放录音的时候，播放到哪就显示相应的文字，还可以对识别错误的字段进行纠错修改。

我们来看一下一些常用的设置参数(个人认为)，我们可以根据我们的需求来设置相应的参数

        // 清空参数mIat.setParameter(SpeechConstant.PARAMS, null);//短信和日常用语：iat (默认)  视频：video  地图：poi  音乐：musicmIat.setParameter(SpeechConstant.DOMAIN, "iat");// 简体中文:"zh_cn", 美式英文:"en_us"mIat.setParameter(SpeechConstant.LANGUAGE, "zh_cn");//普通话：mandarin(默认)//粤 语：cantonese//四川话：lmz//河南话：henanese<span style="font-family: Menlo;">     </span>
mIat.setParameter(SpeechConstant.ACCENT, "mandarin ");// 设置听写引擎 "cloud", "local","mixed"  在线  本地  混合//本地的需要本地功能集成mIat.setParameter(SpeechConstant.ENGINE_TYPE, "cloud");// 设置返回结果格式 听写会话支持json和plainmIat.setParameter(SpeechConstant.RESULT_TYPE, "json");//设置是否带标点符号 0表示不带标点，1则表示带标点。mIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_PTT, "0");//只有设置这个属性为1时,VAD_BOS  VAD_EOS才会生效,且RecognizerListener.onVolumeChanged才有音量返回默认：1mIat.setParameter(SpeechConstant.VAD_ENABLE,"1");// 设置语音前端点:静音超时时间，即用户多长时间不说话则当做超时处理1000~10000mIat.setParameter(SpeechConstant.VAD_BOS, "5000");// 设置语音后端点:后端点静音检测时间，即用户停止说话多长时间内即认为不再输入， 自动停止录音0~10000mIat.setParameter(SpeechConstant.VAD_EOS, "1800");// 设置音频保存路径，保存音频格式支持pcm、wav，设置路径为sd卡请注意WRITE_EXTERNAL_STORAGE权限// 注：AUDIO_FORMAT参数语记需要更新版本才能生效mIat.setParameter(SpeechConstant.AUDIO_FORMAT, "wav");//设置识别会话被中断时（如当前会话未结束就开启了新会话等），//是否通 过RecognizerListener.onError(com.iflytek.cloud.SpeechError)回调ErrorCode.ERROR_INTERRUPT错误。//默认false    [null,true,false]mIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_INTERRUPT_ERROR,"false");//音频采样率  8000~16000  默认:16000mIat.setParameter(SpeechConstant.SAMPLE_RATE,"16000");//默认:麦克风(1)(MediaRecorder.AudioSource.MIC)//在写音频流方式(-1)下，应用层通过writeAudio函数送入音频；//在传文件路径方式（-2）下，SDK通过应用层设置的ASR_SOURCE_PATH值， 直接读取音频文件。目前仅在SpeechRecognizer中支持。mIat.setParameter(SpeechConstant.AUDIO_SOURCE, "-1");//保存音频文件的路径   仅支持pcm和wavmIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_SOURCE_PATH, Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "test.wav");

我首先想到当然就是设置音频保存路径了啊，这还不简单

mIat.setParameter(SpeechConstant.AUDIO_FORMAT, "wav");
mIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_SOURCE_PATH, "要保存的路径");

时间戳这个好办，根据录音开始时记录当前时间startTime，在RecognizerListener的onResult方法获取当前时间currentTime,然后用currentTime-startTime 就是第几秒说的话了(由于云端识别会有延迟，这个秒数其实是不正确的，这里先忽略这个问题)。

结束了？

不是，我们再来看一下科大讯飞的说明文档中：

科大讯飞对语音听写做了限制，端点超时最大也只能设置10秒，超过这个时间识别自动终止，不再对后续的语音部分进行识别。假如我们要长时间录音，不可能让用户每10秒钟就要说一句话，而且还有一个是值得我们注意的：

也就是说，就算我们连续不停的讲话，音频录制最多也就是60秒而已，怎么办？

这时候我就想，我用自己的方法录音，用科大讯飞的去识别，这是个好方法，我立马在百度输入框敲上 ”Android录音“

这里推荐一个大神封装的录音类：http://www.cnblogs.com/Amandaliu/archive/2013/02/04/2891604.html

考虑到科大讯飞只支持wav、pcm文件，我只是把AudioRecordFunc类copy过来，考虑到科大讯飞对音频文件识别的要求：

上传音频的采样率与采样精度：A：采样率16KHZ或者8KHZ，单声道，采样精度16bit的PCM或者WAV格式的音频

我将代码进行了部分修改。

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;import android.media.AudioFormat;
import android.media.AudioRecord;public class AudioRecordFunc {// 缓冲区字节大小  private int bufferSizeInBytes = 0;//AudioName裸音频数据文件 ，麦克风private String AudioName = "";//NewAudioName可播放的音频文件  private String NewAudioName = "";private AudioRecord audioRecord;private boolean isRecord = false;// 设置正在录制的状态  private static AudioRecordFunc mInstance;private AudioRecordFunc() {}public synchronized static AudioRecordFunc getInstance() {if (mInstance == null)mInstance = new AudioRecordFunc();return mInstance;}public int startRecordAndFile() {//判断是否有外部存储设备sdcardif (AudioFileFunc.isSdcardExit()) {if (isRecord) {return ErrorCode.E_STATE_RECODING;} else {if (audioRecord == null)creatAudioRecord();audioRecord.startRecording();// 让录制状态为true  isRecord = true;// 开启音频文件写入线程  new Thread(new AudioRecordThread()).start();return ErrorCode.SUCCESS;}} else {return ErrorCode.E_NOSDCARD;}}public void stopRecordAndFile() {close();}public long getRecordFileSize() {return AudioFileFunc.getFileSize(NewAudioName);}private void close() {if (audioRecord != null) {System.out.println("stopRecord");isRecord = false;//停止文件写入  audioRecord.stop();audioRecord.release();//释放资源  audioRecord = null;}}private void creatAudioRecord() {// 获取音频文件路径AudioName = AudioFileFunc.getRawFilePath();NewAudioName = AudioFileFunc.getWavFilePath();// 获得缓冲区字节大小  bufferSizeInBytes = AudioRecord.getMinBufferSize(AudioFileFunc.AUDIO_SAMPLE_RATE,AudioFormat.CHANNEL_IN_STEREO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);// 创建AudioRecord对象（修改处）audioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC, 16000, AudioFormat.CHANNEL_ IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, bufferSizeInBytes);}class AudioRecordThread implements Runnable {@Overridepublic void run() {writeDateTOFile();//往文件中写入裸数据copyWaveFile(AudioName, NewAudioName);//给裸数据加上头文件}}/*** 这里将数据写入文件，但是并不能播放，因为AudioRecord获得的音频是原始的裸音频* 如果需要播放就必须加入一些格式或者编码的头信息。但是这样的好处就是你可以对音频的 裸数据进行处理* 比如你要做一个爱说话的TOM猫在这里就进行音频的处理，然后重新封装 所以说这样得到的音频比较容易做一些音频的处理。*/private void writeDateTOFile() {// new一个byte数组用来存一些字节数据，大小为缓冲区大小byte[] audiodata = new byte[bufferSizeInBytes];FileOutputStream fos = null;int readsize = 0;try {File file = new File(AudioName);if (file.exists()) {file.delete();}fos = new FileOutputStream(file);// 建立一个可存取字节的文件} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}while (isRecord == true) {readsize = audioRecord.read(audiodata, 0, bufferSizeInBytes);if (AudioRecord.ERROR_INVALID_OPERATION != readsize && fos != null) {try {fos.write(audiodata);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}try {if (fos != null)fos.close();// 关闭写入流} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}// 这里得到可播放的音频文件private void copyWaveFile(String inFilename, String outFilename) {FileInputStream in = null;FileOutputStream out = null;long totalAudioLen = 0;long totalDataLen = totalAudioLen + 36;long longSampleRate = AudioFileFunc.AUDIO_SAMPLE_RATE;int channels = 2;long byteRate = 16 * AudioFileFunc.AUDIO_SAMPLE_RATE * channels / 8;byte[] data = new byte[bufferSizeInBytes];try {in = new FileInputStream(inFilename);out = new FileOutputStream(outFilename);totalAudioLen = in.getChannel().size();totalDataLen = totalAudioLen + 36;WriteWaveFileHeader(out, totalAudioLen, totalDataLen, longSampleRate, channels, byteRate);while (in.read(data) != -1) {out.write(data);}in.close();out.close();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}/*** 这里提供一个头信息。插入这些信息就可以得到可以播放的文件。      * 为我为啥插入这44个字节，这个还真没深入研究，不过你随便打开一个wav* 音频的文件，可以发现前面的头文件可以说基本一样哦。每种格式的文件都有自己特有的头文件。*/private void WriteWaveFileHeader(FileOutputStream out, long totalAudioLen, long totalDataLen, long longSampleRate, int channels, long byteRate) throws IOException {byte[] header = new byte[44];header[0] = 'R'; // RIFF/WAVE headerheader[1] = 'I';header[2] = 'F';header[3] = 'F';header[4] = (byte) (totalDataLen & 0xff);header[5] = (byte) ((totalDataLen >> 8) & 0xff);header[6] = (byte) ((totalDataLen >> 16) & 0xff);header[7] = (byte) ((totalDataLen >> 24) & 0xff);header[8] = 'W';header[9] = 'A';header[10] = 'V';header[11] = 'E';header[12] = 'f'; // 'fmt ' chunkheader[13] = 'm';header[14] = 't';header[15] = ' ';header[16] = 16; // 4 bytes: size of 'fmt ' chunkheader[17] = 0;header[18] = 0;header[19] = 0;header[20] = 1; // format = 1header[21] = 0;header[22] = (byte) channels;header[23] = 0;header[24] = (byte) (longSampleRate & 0xff);header[25] = (byte) ((longSampleRate >> 8) & 0xff);header[26] = (byte) ((longSampleRate >> 16) & 0xff);header[27] = (byte) ((longSampleRate >> 24) & 0xff);header[28] = (byte) (byteRate & 0xff);header[29] = (byte) ((byteRate >> 8) & 0xff);header[30] = (byte) ((byteRate >> 16) & 0xff);header[31] = (byte) ((byteRate >> 24) & 0xff);header[32] = (byte) (2 * 16 / 8); // block alignheader[33] = 0;header[34] = 16; // bits per sampleheader[35] = 0;header[36] = 'd';header[37] = 'a';header[38] = 't';header[39] = 'a';header[40] = (byte) (totalAudioLen & 0xff);header[41] = (byte) ((totalAudioLen >> 8) & 0xff);header[42] = (byte) ((totalAudioLen >> 16) & 0xff);header[43] = (byte) ((totalAudioLen >> 24) & 0xff);out.write(header, 0, 44);}
}

然后在录音按钮里的点击事件里写了这么两行行代码：

                //开始进行语音听写mIat.startListening(mRecoListener);//开始录音并且保存录音到sd卡audioRecordFunc.startRecordAndFile();

这里会发生一个很奇怪的现象，能听写的时候不能录音，能录音的时候不能听写，录音的两个类MediaRecorder、AudioRecord中MediaRecorder的start()方法中有这么一句话：The apps should  not start another recording session during recording.

（一个app不应该在录音期间开启另外一个录音），原因我大致理解为麦克风被占用了

既然不能一边录音一边识别，那我们只好录完音后再上传去识别，嗯，回头看了一下设置的参数

        mIat.setParameter(SpeechConstant.AUDIO_SOURCE, "-2");mIat.setParameter(SpeechConstant.ASR_SOURCE_PATH, ”要识别的音频绝对路径“);

有两个解决方法：

1、自己重新写一个类继承科大讯飞里面的类，重写里面的方法

2、通过流的方式去控制，假如文件流读取没完成，音频不再识别，那就重新激活，直到文件流读取完毕

  两秒钟之后我立马放弃了第一种解决方案，源码是长这样子的：

那就只能采用第二种方案了，此时我们要进行相应的参数设置：

设置好参数之后

然而，事情往往没有那么简单，还是回到了原始的问题，也就是前后端点超时或者一分钟过后的音频不再识别！！！

mIat.startListening(mRecoListener);

这下可以了，保存的音频文件可以识别，而且识别的速度和讲话的时候是一样的，也就是说，你在第5秒说的话，就是在第五秒开始识别（不考虑网络延迟的时候），这样，就可以实现了我们的需求。

mIat.setParameter(SpeechConstant.AUDIO_SOURCE, "-1");
//开始进行语音听写
mIat.startListening(mRecoListener);
//然后在进行音频流输入
mIat.writeAudio(bytes, 0, bytes.length);

录完音后，根据音频文件读取流。代码我就不粘贴出来了，因为这个方法行不通，原因是因为流读取的速度太快，几分钟的文件一下子就读取完了,端点超时问题还是会出现（ps：希望有个人告诉流能否控制其读取速度，怎么控制），而且就算能控制速度，假如用户录音一个小时的，你不可能又要花一个小时去识别音频吧，这不现实！！

未完待续...

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上传音频的采样率与采样精度：A：采样率16KHZ或者8KHZ，单声道，采样精度16bit的PCM或者WAV格式的音频

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