摘要：代碼下載語音和自然語言控制智能家居輸出協議實例源碼注下載代碼后請仔細閱讀說明文檔。表示處理來自接口的語義結果錄音處理為文字處理為是和的數據傳遞媒介，中會將需要的控件傳過去用來處理智能家居的語法解析和命令輸出。

GitChat 作者：晶晶郭
原文：用語音和自然語言控制智能家居——實例分享
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ZigBee作為一種短距離、低功耗的無線通信局域網協議，其優點是超低功耗、安全性高和自組網，并且可容納多個設備，因此在智能家居控制中占有很大的優勢。

同時，隨著人工智能、語音識別、自然語義理解的發展，語音控制智能家居將成為一種趨勢，這里會以window java應用程序為例，講解如何通過語音識別控制智能家居，并輸出ZigBee3.0協議，也很方便和ZigBee協調器進行對接，實現語音直接控制硬件。

下面詳細介紹程序的功能和代碼實現，希望語音、語義理解今后能廣泛的應用在家居等控制領域。

語音和自然語言控制智能家居輸出Zibee3.0協議實例源碼

注：下載代碼后請仔細閱讀說明文檔。

APP 測試請查看第3節。

APP的工作流程如下圖所示，圖中虛線框部分均由OLAMI開發平臺提供，后面會具體介紹OLAMI開發平臺的使用方法。

其余部分由APP來完成

語音輸入

OLAMI的語音識別支持兩種格式：

WAV 格式的 PCM 錄音數據，單聲道（mono）、16K 采樣率（16 KHz Sample Rate）、16 bits 位深（Bit
Resolution）。
Speex 音頻壓縮，節省數據傳輸量，壓縮參數：Wideband 模式、Quality（壓縮比）= 10、單聲道（mono）、16K
采樣率（16 KHz Sample Rate）。

首先要確保硬件設備沒有問題，可以進行正常的語音錄入。在電腦上安裝好麥克風之后，在“開始菜單”中輸入“錄音機”。

然后在彈出的錄音機中點擊“開始錄音”，使用話筒錄音后點擊“停止錄音”后會彈出保存錄音結果的對話框，保存，聽聽聲音正常即可。當然，也可以使用QQ等第三方測試麥克風的軟件。

確定硬件設備無誤之后，只要通過javax.sound.sampled.TargetDataLine調用windows錄音功能,錄下符合OLAMI語音識別接口的聲音數據即可，我的錄音方式是一邊錄音，同時將原始數據通過speex壓縮的方式post給 OLAMI 語音識別的API接口。不是保存為wav文件之后再上傳，這樣能夠提高語音識別的效率。

文字輸入

文字輸入即直接文本輸入，比如“打開空調”，“把彩燈調成紅色”。

處理NLI輸出

即根據OLAMI NLI的語義輸出結果決定如何操作設備，比如當輸入為“打開燈”時，我們可以收到如下JSON數據：

    {
        "data": {
            "asr": {
                "result": "打開燈",
                "speech_status": 0,
                "final": true,
                "status": 0
            },
            "seg": "打開 燈 ",
            "nli": [
                {
                    "desc_obj": {
                        "status": 0
                    },
                    "semantic": [
                        {
                            "app": "smarthome",
                            "input": "打開燈",
                            "slots": [
                                {
                                    "modifier": [
                                        "open"
                                    ],
                                    "name": "control_obj",
                                    "value": "燈"
                                }
                            ],
                            "modifier": [],
                            "customer": "593664ad84ae0a0a3feec056"
                        }
                    ],
                    "type": "smarthome"
                }
            ]
        },
        "status": "ok"
    }

slots中的“control_obj”即要操作的設備，上面的結果可以看到需要操作的設備是"燈"，動作為"打開"。應用程序根據這兩個信息就可以在自己的設備中尋找“燈”這個設備，并發出“打開”命令。

輸出ZigBee 3.0 協議

根據NLI的輸出我們可以判定要控制的設備是燈，而燈的cluster我們選擇了ZCL_CLUSTER_ID_GEN_ON_OFF, 根據這個cluster以及等的device ID等輸出命令即可。

連接硬件

這里沒有提供驅動硬件的代碼，但基本流程就是，將ZigBee協調器的開發版通過串口和電腦相連，軟件發出的命令經串口發送給協調器，再由協調器控制ZigBee協議即可。

文字輸入

通過設備選擇可以切換不同的例句。同時，可以在例句的框里輸入其他控制語句，按回車可以重復輸入。比如：“請幫我打開燈”，“燈給我打開”，“開一下空調”，“空調的溫度提高一點”

語音輸入

點擊”開始錄音”，如果沒有點擊“停止錄音”，3秒之后會自動停止錄音。如果在這之前點擊了“停止錄音”，那么會及時停止錄音，并進行語音識別。

識別后的文字會顯示在按鈕的上方，如下圖所示：

設備模擬

如上圖所示，應用程序中會模擬彩燈的顏色和空調的溫度、模式、風力，其原理就是根據輸出的Zigbee3.0協議進行顯示。

命令輸出

即輸出ZigBee3.0的協議。下面列出例子中的幾種設備的協議信息。

燈

功能：僅支持打開和關閉

Device Dype: 0x100

命令：

Cluster ID: 0x0300

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_GEN_ON_OFF

彩燈

功能：打開，關閉，顏色調節（例子僅支持紅、橙、黃、綠、青、藍、紫），氛圍調節，色調調節。比如運動氛圍、浪漫氛圍、冷色調、暖色調等。

Device Dype:0x0102

命令：

Cluster ID: 0x0006

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_GEN_ON_OFF

Cluster ID: 0x0300

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_LIGHTING_COLOR_CONTROL

第一個參數的高八位表示R值。

第一個參數的低八位表示G值。

第二個參數的高八位表示B值。

第二個參數的低八位無意義。

電視

功能：打開，關閉，提高降低音量，換臺。

Device Dype:0x0006

命令：

Cluster ID: 0x0006

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_GEN_ON_OFF

Cluster ID: 0x0008

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_GEN_LEVEL_CONTROL

空調

功能：

開關功能，即打開和關閉空調。

切換模式，順序為“自動-制冷-除濕-送風-加熱”模式按順序循環切換，但不支持某個模式的設置。

風力切換，切換順序為“自動-低速-中低速-中速-中高速-高速-超強”。

其中，制冷和制熱模式支持上述7種風力切換。

送風和自動模式沒有“超強”風力

除濕無風力調節。

注意，僅支持切換，無風力設置。

升高溫度，切換一次，溫度上升一度，基礎范圍是16-30.

降低溫度，每切換一次，溫度下降一度，基礎范圍是16-30

狀態查詢，開關、溫度、風力、模式查詢。

Device Dype:0x0102

命令：

Cluster ID: 0x0300

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_LIGHTING_COLOR_CONTROL

窗簾

功能：

打開，關閉，停止運行，指定窗簾運行的位置。

Device Dype: 0x202

命令：

Cluster ID: 0x102

Cluster ID 的TI定義：ZCL_CLUSTER_ID_CLOSURES_WINDOW_COVERING

其余設備和傳感器的ZigBee 輸出協議不再一 一列出，可以直接在APP中測試。

代碼下載解壓之后，可以在根目錄找到 smarthome.jar,在windows7 環境下雙擊即可以運行。

應用程序支持的語料除了選項里的，其他的相似說法也支持。

因為APP調用了OLAMI的自然語言理解接口，所以首先是必須先寫語法，來匹配智能家居控制語句。比如：“打開燈”，“幫我打開空調”，必須在完成語法之后，才能從OLAMI的接口中獲取NLI結果。語法相關定義和寫法等請參考博客：告訴你如何使用OLAMI自然語言理解開放平臺API制作自己的智能對話助手

如果你希望修改語法，添加更多的句子支持，必須將語法文件導入到歐拉蜜NLI系統。

下載包解壓之后，根目錄找到smarthome.osl，這個就是智能家居支持的語法。然后注冊并登錄歐拉蜜官網,在自己的賬號下找到“應用管理”，并進入NLI系統。如下圖所示。

接著新增模塊，并將智能家居語法smarthome.osl導入，如下圖所示，點擊“新建”并輸入APP的名字“smarthome”,這個名字必須與smarthome.osl的名字相同，否則導入時會報錯。當然也可以修改，但同時要修改smarthome.ols中APP name相關字段。

模塊創建之后，選擇“上傳OSL文件”，然后選擇smarthome.osl并確認即可。上傳成功之后會進入該模塊內部，然后在例句庫中可以看到很多智能家居控制的句子，同時也可以查看Grammar,Rule等。至此OLAMI語法加載完畢。

如果希望獲取句子解析后的結果，必須在歐拉蜜平臺中創建自己的應用程序，名字任意，我的叫“smarthome”。

回到“應用管理”界面-----創建應用程序。

應用程序創建成功之后，還需要把剛才創建的smarthome 語法模塊添加到應用程序中，一個應用程序可以支持多個語法模塊。

點擊圖中的“測試”，輸入“打開燈”，就可以看到JSON格式的語義輸出結果了：

語法模塊配置好之后，點擊應用程序的”查看Key”的按鈕，可以看到平臺分配的APP Key和APP Secret.

源碼工程是demosourcecode.jar，解壓之后，添加入Eclispe工程，我的開發環境是JDK1.8.

Eclipse Version: Mars.2 Release (4.5.2).

注意：導入工程后，如果出現文字報錯，請將默認編碼修改為UTF-8,方法 Project->Properties->Resource

代碼結構：

替換KEY

在smarthome packge中的NLIProcess.java中，替換之前創建語法應用時的APP Key和APP Secreat:

    // * Replace your APP KEY with this variable.
           private static String appKey = "*****your APP Key******";
            
    // * Replace your APP SECRET with this variable.
            private static String appSecret = "****your APP Secret*****";

程序入口：

程序入口為smarthome packge下的window.java,可以安裝windows Builder插件，直接操作界面。

smarthome packge：

smarthome包里的源碼包括了APP應用的基本框架，其中：

window.java為APP入口，即界面。

NLIProces.java表示處理來自OLAMI NLI接口的語義結果.

錄音處理為：getSemanticBySpeech()

文字處理為：getSemanticByText(String inputText)

windowVariable.java是window.java和NLIProces.java的數據傳遞媒介， window.java中會將
NLIProcess.java 需要的控件傳過去:

    private void initialize() {
            nliwindowdata.setCmdTable(cmd_table);
            nliwindowdata.setcolortext(color_text);
            nliwindowdata.setAnswerText(answer_Text);
            nliwindowdata.setModetext(mode_text);
            nliwindowdata.setTempetext(tempe_text);
            nliwindowdata.setVoicetext(voice_text);
            nliwindowdata.setWindtext(wind_text);
            nliwindowdata.setisRed(isred);
            nliprocess.SetAnswerConfigCom(nliwindowdata);

smartHomeApp.java用來處理智能家居APP的語法解析和命令輸出。是NLIProces.java中其中一個小模塊。 你還可以在NLI處理中添加其他處理模塊，比如天氣查詢、詩歌背誦等等。目前NLIprocess.java中僅處理了smarthome相關的NLI輸出：

    private void ProcessNLIResults(NLIResult[] nliResults) {
        // TODO Auto-generated method stub
        String  answer="對不起，你說的話我還不能理解";
        boolean isnormal=false;
        for(int i=0;i
APPSlotEntry.java----處理NLI返回的JSON數據中slots相關信息
OutputMap.java------存放smartHomeApp.java返回給NLIProcess.java的輸出語句和命令。
Smarthome.definition  packge
該包是智能家居處理中用到的定義和設備狀態解析。
Demo中模擬了燈，彩燈，電視，空調，傳感器等設備，初始化數據見smartHomeApp.java的InitDeviceData()。
所有設備信息通過ClientHomeAutomation.java解析并存儲。
    //key is deviceID
        Map addedDeviceMapNew=new ConcurrentHashMap();
Smarthome.util
DataBuffer.java 和Microphone.java用來進行麥克風錄音；錄音格式按照歐拉蜜平臺的要求,參數為16位深采樣率，16KHZ頻率，單聲道。
源碼為
    public Microphone() {
    
            this.sampleRate = 16000;
            this.bigEndian = false;
            this.signed = true;
    
            this.desiredFormat = new AudioFormat
                    (sampleRate, 16, 1, signed, bigEndian);
    
            //this.closeBetweenUtterances = closeBetweenUtterances;
            this.msecPerRead = 100;
            //this.keepDataReference = keepLastAudio;
            //this.stereoToMono = stereoToMono;
            //this.selectedChannel = selectedChannel;
            //this.selectedMixerIndex = selectedMixerIndex;
            this.audioBufferSize = 9600;
            
            recorderData = new DataBuffer();
        }

麥克風的錄音開始和停止通過線程監控完成。直到沒有聲音錄入時，錄音線程才會觸發錄音停止機制，因此希望停止錄音時必須通Microphone.stopRecording()關閉錄音，程序才能停止錄音。
因此錄音時最好設置默認的錄音時長或者通過標志來停止錄音，并調用Microphone.stopRecording()，我這里的默認錄音時長為3s.
代碼見NLIProcess.java的
    //最多錄3秒數據，因為采樣頻率是16000點每秒，每個點占兩個字節。
        // readcount<=0表示錄音結束
         int num=0;
         int srcint=0;
        while(readcount > 0 ) 
        {           
            if(total_count >= 48000*2||needstop)
                break;
    
            num++;
            System.out.println("數據"+(num+1));
            total_count += readcount;
            System.out.println("單數"+readcount);
                 
            speechrecoginzer.appendAudioFramesData(databytes);
       
            readcount = mic.getData(databytes, 0, temsize);
        }
    
        mic.stopRecording();

WaveFileWriter.java可以為錄音數據添加wav頭。
和硬件設備對接
和硬件設備對接，需要串口或者USB等將輸出的ZigBee協議發給協調器，由協調器控制各智能設備做出反應。

實錄：《晶晶郭：用語音快速控制智能家居實戰解析》

彩蛋
重磅 Chat 分享：《一場 Chat 讓你搞清 BAT 程序員的技術職級》
分享人：
勝洪宇，一線互聯網公司前端技術組長，掘金簽約作者，前端博客博主，所講課程幫助超過20萬前端小伙伴學習。
Chat簡介：
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