300行代码让外婆实现语音搜索购物功能

“阿强，手写板怎么又不见了？”

最近，程序员阿强的那位勇于尝试新事物的外婆，又迷上了网购。在不太费劲儿地把购物软件摸得门儿清之后，没想到，本以为顺畅的网购之路，卡在了搜索物品上。

在手写输入环节，要么误操作，无意中更换到不熟悉的输入法；要么误按了界面上抽象的指令字符……于是阿强也经常收到外婆发来的求助。

其实，不止是购物应用，时下智能手机里装载的大部APP，都是倾斜于年轻群体的交互设计，老年人想要体验学会使用，很难真香。

在一次次耐心指导外婆完成操作后，阿强，这个成熟coder给自己提了个需求：提升外婆的网购体验。不是一味让她适应输入法，而是让输入法迎合外婆的使用偏好习惯。

手动输入易出错，那就写个语音转文字的输入方法，只要启动录音按钮，实时语音识别输入，简单又快捷，外婆用了说直说好！

效果示例

应用场景

实时语音识别和音频转文字有着丰富的应用的场景。

游戏应用中的运用：当你在联机游戏场组队开黑时，通过实时语音识别跟队友无阻沟通，不占用双手的同时，也避免了开麦露出声音的尴尬。

办公应用中的运用：职场里，耗时长的会议，手打码字记录即低效，还容易漏掉细节，凭借音频文件转文字功能，转写会议讨论内容，会后对转写的文字进行梳理润色，事半功倍。

学习应用中的运用：时下越来越多的音频教学材料，一边观看一边暂停做笔记，很容易打断学习节奏，破坏学习过程的完整性，有了音频文件转写，系统的学习完教材后，再对文字进行复习梳理，学习体验更佳。

实现原理

华为机器学习服务提供实时语音识别和音频文件转写能力。

实时语音识别

支持将实时输入的短语音（时长不超过60秒）转换为文本，识别准确率可达95%以上。目前支持中文普通话、英语、中英混说、法语、德语、西班牙语、意大利语、阿拉伯语的识别。

• 支持实时出字。
• 提供拾音界面、无拾音界面两种方式。
• 支持端点检测，可准确定位开始和结束点。
• 支持静音检测，语音中未说话部分不发送语音包。
• 支持数字格式的智能转换，例如语音输入“二零二一年”时，能够智能识别为“2021年”。

音频文件转写

可将5小时内的音频文件转换成文字，支持输出标点符号，形成断句合理、易于理解的文本信息。同时支持生成带有时间戳的文本信息，便于后续进行更多功能开发。当前版本支持中英文的转写。

开发步骤

开发前准备

1. 配置华为Maven仓地址并将agconnect-services.json文件放到app目录下：
打开Android Studio项目级“build.gradle”文件。

添加HUAWEI agcp插件以及Maven代码库。

• 在“allprojects > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。
• 在“buildscript > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。
• 如果App中添加了“agconnect-services.json”文件则需要在“buildscript > dependencies”中增加agcp配置。

buildscript {
  repositories {
    google()
    jcenter()
    maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
  }
  dependencies {
    classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.5.4'
    classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
    // NOTE: Do not place your application dependencies here; they belong
    // in the individual module build.gradle files
  }
}

allprojects {
  repositories {
    google()
    jcenter()
    maven { url 'https://developer.huawei.com/repo/' }
  }
}

参见云端鉴权信息使用须知，设置应用的鉴权信息。

2. 添加编译SDK依赖：

dependencies {
  //音频文件转写能力 SDK
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-aft:2.2.0.300'
  // 实时语音转写 SDK.
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-asr:2.2.0.300'
  // 实时语音转写 plugin.
  implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-asr-plugin:2.2.0.300'
  ...
}
apply plugin: 'com.huawei.agconnect' // HUAWEI agconnect Gradle plugin

3.在app的build中配置签名文件并将签名文件(xxx.jks)放入app目录下：

signingConfigs {
  release {
    storeFile file("xxx.jks")
    keyAlias xxx
    keyPassword xxxxxx
    storePassword xxxxxx
    v1SigningEnabled true
    v2SigningEnabled true
  }

}

buildTypes {
  release {
    minifyEnabled false
    proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
  }

  debug {
    signingConfig signingConfigs.release
    debuggable true
  }
}

4.在Manifest.xml中添加权限：

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" />
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" />

<application
  android:requestLegacyExternalStorage="true"
 ...
</application>

接入实时语音识别能力

1.进行权限动态申请：

if (ActivityCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.RECORD_AUDIO) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
  requestCameraPermission();
}

private void requestCameraPermission() {
  final String[] permissions = new String[]{Manifest.permission.RECORD_AUDIO};
  if (!ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(this, Manifest.permission.RECORD_AUDIO)) {
    ActivityCompat.requestPermissions(this, permissions, Constants.AUDIO_PERMISSION_CODE);
    return;
  }
}

2.创建Intent，用于设置实时语音识别参数。

//设置您应用的鉴权信息
MLApplication.getInstance().setApiKey(AGConnectServicesConfig.fromContext(this).getString("client/api_key"));
 通过intent进行识别设置。
Intent intentPlugin = new Intent(this, MLAsrCaptureActivity.class)
    // 设置识别语言为英语，若不设置，则默认识别英语。支持设置："zh-CN":中文；"en-US":英语等。
    .putExtra(MLAsrCaptureConstants.LANGUAGE, MLAsrConstants.LAN_ZH_CN)
    // 设置拾音界面是否显示识别结果
    .putExtra(MLAsrCaptureConstants.FEATURE, MLAsrCaptureConstants.FEATURE_WORDFLUX);
startActivityForResult(intentPlugin, "1");

3.覆写“onActivityResult”方法，用于处理语音识别服务返回结果。

@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, @Nullable Intent data) {
  super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
  String text = "";
  if (null == data) {
    addTagItem("Intent data is null.", true);
  }
  if (requestCode == "1") {
    if (data == null) {
      return;
    }
    Bundle bundle = data.getExtras();
    if (bundle == null) {
      return;
    }
    switch (resultCode) {
      case MLAsrCaptureConstants.ASR_SUCCESS:
        // 获取语音识别得到的文本信息。
        if (bundle.containsKey(MLAsrCaptureConstants.ASR_RESULT)) {
          text = bundle.getString(MLAsrCaptureConstants.ASR_RESULT);
        }
        if (text == null || "".equals(text)) {
          text = "Result is null.";
          Log.e(TAG, text);
        } else {
          //将语音识别结果设置在搜索框上
          searchEdit.setText(text);
          goSearch(text, true);
        }
        break;
      // 返回值为MLAsrCaptureConstants.ASR_FAILURE表示识别失败。
      case MLAsrCaptureConstants.ASR_FAILURE:
        // 判断是否包含错误码。
        if (bundle.containsKey(MLAsrCaptureConstants.ASR_ERROR_CODE)) {
          text = text + bundle.getInt(MLAsrCaptureConstants.ASR_ERROR_CODE);
          // 对错误码进行处理。
        }
        // 判断是否包含错误信息。
        if (bundle.containsKey(MLAsrCaptureConstants.ASR_ERROR_MESSAGE)) {
          String errorMsg = bundle.getString(MLAsrCaptureConstants.ASR_ERROR_MESSAGE);
          // 对错误信息进行处理。
          if (errorMsg != null && !"".equals(errorMsg)) {
            text = "[" + text + "]" + errorMsg;
          }
        }
        //判断是否包含子错误码。
        if (bundle.containsKey(MLAsrCaptureConstants.ASR_SUB_ERROR_CODE)) {
          int subErrorCode = bundle.getInt(MLAsrCaptureConstants.ASR_SUB_ERROR_CODE);
          // 对子错误码进行处理。
          text = "[" + text + "]" + subErrorCode;
        }
        Log.e(TAG, text);
        break;
      default:
        break;
    }
  }
}

接入音频文件转写能力

1.申请动态权限。

private static final int REQUEST_EXTERNAL_STORAGE = 1;
private static final String[] PERMISSIONS_STORAGE = {
    Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE,
    Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE };
public static void verifyStoragePermissions(Activity activity) {
  // Check if we have write permission
  int permission = ActivityCompat.checkSelfPermission(activity,
      Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE);
  if (permission != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
    // We don't have permission so prompt the user
    ActivityCompat.requestPermissions(activity, PERMISSIONS_STORAGE,
        REQUEST_EXTERNAL_STORAGE);
  }
}

2.新建音频文件转写引擎并初始化；新建音频文件转写配置器。

// 设置 ApiKey.
MLApplication.getInstance().setApiKey(AGConnectServicesConfig.fromContext(getApplication()).getString("client/api_key"));
MLRemoteAftSetting setting = new MLRemoteAftSetting.Factory()
    // 设置转写语言编码，使用BCP-47规范，当前支持中文普通话、英文转写。
    .setLanguageCode("zh")
    // 设置是否在转写输出的文本中自动增加标点符号,默认为false。
    .enablePunctuation(true)
    // 设置是否连带输出每段音频的文字转写结果和对应的音频时移，默认为false（此参数仅小于1分钟的音频需要设置）。
    .enableWordTimeOffset(true)
    // 设置是否输出句子出现在音频文件中的时间偏移值,默认为false。
    .enableSentenceTimeOffset(true)
    .create();

// 新建音频文件转写引擎。
MLRemoteAftEngine engine = MLRemoteAftEngine.getInstance();
engine.init(this);
// 将侦听器回调传给第一步中定义的音频文件转写引擎中
engine.setAftListener(aftListener);

3.新建侦听器回调，用于处理音频文件转写结果:

短语音转写：适用于时长小于1分钟的音频文件

private MLRemoteAftListener aftListener = new MLRemoteAftListener() {
  public void onResult(String taskId, MLRemoteAftResult result, Object ext) {
    // 获取转写结果通知。
    if (result.isComplete()) {
      // 转写结果处理。
    }
  }
  @Override
  public void onError(String taskId, int errorCode, String message) {
    // 转写错误回调函数。
  }
  @Override
  public void onInitComplete(String taskId, Object ext) {
    // 预留接口。
  }
  @Override
  public void onUploadProgress(String taskId, double progress, Object ext) {
    // 预留接口。
  }
  @Override
  public void onEvent(String taskId, int eventId, Object ext) {
    // 预留接口。
  }
};

长语音转写：适用于时长大于1分钟的音频文件

private MLRemoteAftListener asrListener = new MLRemoteAftListener() {
  @Override
  public void onInitComplete(String taskId, Object ext) {
    Log.e(TAG, "MLAsrCallBack onInitComplete");
    // 长语音初始化完成，开始转写
    start(taskId);
  }
  @Override
  public void onUploadProgress(String taskId, double progress, Object ext) {
    Log.e(TAG, " MLAsrCallBack onUploadProgress");
  }
  @Override
  public void onEvent(String taskId, int eventId, Object ext) {
    // 用于长语音
    Log.e(TAG, "MLAsrCallBack onEvent" + eventId);
    if (MLAftEvents.UPLOADED_EVENT == eventId) { // 文件上传成功
      // 获取转写结果
      startQueryResult(taskId);
    }
  }
  @Override
  public void onResult(String taskId, MLRemoteAftResult result, Object ext) {
    Log.e(TAG, "MLAsrCallBack onResult taskId is :" + taskId + " ");
    if (result != null) {
      Log.e(TAG, "MLAsrCallBack onResult isComplete: " + result.isComplete());
      if (result.isComplete()) {
        TimerTask timerTask = timerTaskMap.get(taskId);
        if (null != timerTask) {
          timerTask.cancel();
          timerTaskMap.remove(taskId);
        }
        if (result.getText() != null) {
          Log.e(TAG, taskId + " MLAsrCallBack onResult result is : " + result.getText());
          tvText.setText(result.getText());
        }
        List<MLRemoteAftResult.Segment> words = result.getWords();
        if (words != null && words.size() != 0) {
          for (MLRemoteAftResult.Segment word : words) {
            Log.e(TAG, "MLAsrCallBack word text is : " + word.getText() + ", startTime is : " + word.getStartTime() + ". endTime is : " + word.getEndTime());
          }
        }
        List<MLRemoteAftResult.Segment> sentences = result.getSentences();
        if (sentences != null && sentences.size() != 0) {
          for (MLRemoteAftResult.Segment sentence : sentences) {
            Log.e(TAG, "MLAsrCallBack sentence text is : " + sentence.getText() + ", startTime is : " + sentence.getStartTime() + ". endTime is : " + sentence.getEndTime());
          }
        }
      }
    }
  }
  @Override
  public void onError(String taskId, int errorCode, String message) {
    Log.i(TAG, "MLAsrCallBack onError : " + message + "errorCode, " + errorCode);
    switch (errorCode) {
      case MLAftErrors.ERR_AUDIO_FILE_NOTSUPPORTED:
        break;
    }
  }
};
// 上传转写任务
private void start(String taskId) {
  Log.e(TAG, "start");
  engine.setAftListener(asrListener);
  engine.startTask(taskId);
}
// 获取转写结果
private Map<String, TimerTask> timerTaskMap = new HashMap<>();
private void startQueryResult(final String taskId) {
  Timer mTimer = new Timer();
  TimerTask mTimerTask = new TimerTask() {
    @Override
    public void run() {
      getResult(taskId);
    }
  };
  // 10s轮训获取长语音转写结果
  mTimer.schedule(mTimerTask, 5000, 10000);
  // 界面销毁前要清除 timerTaskMap
  timerTaskMap.put(taskId, mTimerTask);
}

4.获取音频，上传音频文件到转写引擎中：

//获取音频文件的uri
Uri uri = getFileUri();
//获取音频时间
Long audioTime = getAudioFileTimeFromUri(uri);
//判断音频时间是否超过60秒
if (audioTime < 60000) {
  // uri为从本地存储或者录音机读取到的语音资源，仅支持时长在1分钟之内的本地音频
  this.taskId = this.engine.shortRecognize(uri, this.setting);
  Log.i(TAG, "Short audio transcription.");
} else {
  // longRecognize为长语音转写接口，用于转写时长大于1分钟，小于5小时的语音。
  this.taskId = this.engine.longRecognize(uri, this.setting);
  Log.i(TAG, "Long audio transcription.");
}

private Long getAudioFileTimeFromUri(Uri uri) {
  Long time = null;
  Cursor cursor = this.getContentResolver()
      .query(uri, null, null, null, null);
  if (cursor != null) {

    cursor.moveToFirst();
    time = cursor.getLong(cursor.getColumnIndexOrThrow(MediaStore.Video.Media.DURATION));
  } else {
    MediaPlayer mediaPlayer = new MediaPlayer();
    try {
      mediaPlayer.setDataSource(String.valueOf(uri));
      mediaPlayer.prepare();
    } catch (IOException e) {
      Log.e(TAG, "Failed to read the file time.");
    }
    time = Long.valueOf(mediaPlayer.getDuration());
  }
  return time;
}

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