机器人通过机器视觉看到色彩斑斓的世界，但是人类最美好的不只是看到的，还有听到的，让机器人听懂人类的语音，同样是一样非常美妙的事情。

机器听觉，简单来说就是让机器人能听懂人说的话，以便更好的服务于人类。将语音——人类最自然的沟通和交换信息的媒介应用到智能机器人控制中，在机器人系统上增加语音接口，用语音代替键盘输入，并进行人机对话，不仅是将语音识别从理论转化为实用的有效证明，同时也是机器人智能化的重要标志之一。

一、语音识别原理

语音识别分为两步：

第一步是根据识别系统的类型选择能够满足要求的一种识别方法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求额度语音特征参数，这些参数作为标准模式存储起来，这一过程称为“学习”或“训练”。

第二步就是“识别”或“检测”阶段。根据实际需要选择语音特征参数，这些特征参数的时间序列构成了测试模版，将其与已存在的参考模版逐一进行比较，进行测度估计，最后经由专家知识库判决，最佳匹配的参考模版即为识别结果。

原理图如下：

二、让机器人听懂你说的话

ROS中集成了CMU Sphinx和Festival开源项目中的代码，发布了独立的语音识别功能包。

2.1 安装pocketsphinx功能包

首先，我们需要安装pocketsphinx功能包和其依赖的其他声音功能库。 

sudo apt-get install gstreamer0.10-pocketsphinx
sudo apt-get install gstreamer0.10-gconf
sudo apt-get install ros-indigo-pocketsphinx
sudo apt-get install ros-indigo-audio-common
sudo apt-get install libasound2

    该功能包中的核心节点是recognizer.py文件。这个文件通过麦克风收集语音信息，然后调用语音识别库进行识别生成文本信息，通过/recognizer/output消息发布，其他节点就可以订阅该消息然后进行相应的处理了。

安装完成后我们就可以运行测试了。

首先，插入你的麦克风设备，然后在系统设置里测试麦克风是否有语音输入。

然后，运行包中的测试程序:

roslaunch pocketsphinx robocup.launch

   此时，在终端中会看到一些加载功能包的信息。尝试说一些指定的语句，当然，必须是英语，例如：bring me the glass，come with me。在运行的终端中，你应该可以看到识别后的文本信息：

  该识别后的消息也会通过/recognizer/output话题发布，我们也可以直接看ROS最后发布的结果消息：

rostopic echo /recognizer/output

   从之前的原理介绍上，我们语音识别是将输入的语音与模版进行对比。pocketsphinx

功能包是一种离线的语音识别功能，默认支持的模版有限，我们可以通过下面的命令来查看暂时支持的所有语音指令：

roscd pocketsphinx/demo
more robocup.corpus

    如果输入其他模版中不存在的语音信息，语音识别只能匹配最为接近的模版并输出。当然，你会觉得这些模版无法满足你的需求，在下一节中我们会学习如何添加自己需要的语音模版。

2.2       创建语音库

      语音库中的可识别信息使用txt文档存储，使用如下命令查看功能包中设计的语音指令：

roscd rbx1_speech/config
more nav_commands.txt

      你应该可以看到如下可识别的指令：

你可以根据需求，对以上文件进行修改和添加。

然后我们要把这个文件在线生成语音信息和库文件，这一步需要登陆网站http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html，根据网站的提示上传文件，然后在线编译生成库文件。

点击“选择文件”，然后选择nav_commands.txt文件，再点击“Compile Knowledge Base”按键进行编译。编译完成后，下载“COMPRESSED TARBALL”压缩文件，解压至config文件夹下，这些解压出来的”.dic”和“.lm”文件就是根据我们设计的语音识别指令生成的语音模版库。我们可以给这些文件改个名字：

roscd rbx1_speech/config
rename -f 's/3026/nav_commands/' * 

在rbx1_speech/launch文件夹下看看voice_nav_commands.launch这个文件：

<launch> 
  <node name="recognizer" pkg="pocketsphinx" type="recognizer.py" output="screen"> 
    <param name="lm" value="$(find rbx1_speech)/config/nav_commands.lm"/> 
    <param name="dict" value="$(find rbx1_speech)/config/nav_commands.dic"/> 
  </node> 
</launch>

    可以看到，这个launch文件在运行recognizer.py节点的时候使用了我们生成的语音识别库和文件参数，这样就可以实用我们自己的语音库来进行语音识别了。

    通过之前的命令来测试一下效果如何吧：

roslaunch rbx1_speech voice_nav_commands.launch 
rostopic echo /recognizer/output

三、让机器人说话

现在机器人已经可以按照我们说的话行动了，要是机器人可以和我们对话就更好了。再之前的安装过程中，ros-indigo-audio-common元功能包已经包含了文本转语音的（Text-to-speech，TTS）的功能包sound_play。如果你还没有安装，可以使用下边的命令进行安装：

sudo apt-get install ros-indigo-audio-common
sudo apt-get install libasound2

      然后我们来测试一下。在一个终端中运行sound_play的主节点：

rosrun sound_play soundplay_node.py

    在另外一个终端中输入需要转化成语音的文本信息：

rosrun sound_play say.py "Greetings Humans. Take me to your leader."

有没有听见声音！ROS通过识别我们输入的文本，让机器人读了出来。发出这个声音的人叫做kal_diphone，如果不喜欢，我们也可以换一个人来读：

 sudo apt-get install festvox-don  
 rosrun sound_play say.py "Welcome to the future" voice_don_diphone

四、与机器人对话

    接下来我们再玩点更高级的，综合使用前边学习的pocketsphinx和sound_play功能包，再加入一点简单的人工智能，让机器人具备简单的自然语言理解能力，能够和我们进行简单的交流，就像苹果手机上的Siri助手一样。

4.1 人工智能标记语言——AIML

AIML（Artificial Intelligence Markup Language，人工智能标记语言）是一种创建自然语言软件代理的XML语言，由Richard Wallace和世界各地的自由软件社区在1995年至2002年发明。AIML主要用于实现机器人的语言交流功能，用户可以与机器人说话，而机器人通过一个自然语言的软件代理，也可以给出一个聪明的回答。目前AIML已经有了Java，Ruby，Python， C ，C#，Pascal等语言的版本。

AIML文件包含一系列已定义的标签。我们通过一个简单的实例学习一下AIML的语法规则。

<aiml version="1.0.1" encoding="UTF-8">
  <category>
    <pattern> HOW ARE YOU </pattern>
    <template> I AM FINE </template>
  </category>
</aiml>

1.        <aiml>标签：所有的aiml代码都需要介于<aiml>和</aiml>标签之间，该标签包含文件的版本号和编码格式。

2.        <category>标签：表示一个基本的知识块，包含一条输入语句和一条输出语句，用来匹配机器人和人交流过程中的一问一答和一问多种应答，但不允许多种提问匹配。

3.        <pattern>标签：表示用户的输入语句的匹配，在上边的例子中，用户一旦输入 “How are you” ，机器人就会找到这个匹配。注意，<pattern>标签内的语句必须大写。

4.        <template>标签：表示机器人应答语句，机器人找到相应的匹配语句之后，会输出匹配语句对应的应答语句。

有了这几个简单的元素理论上就可以写出任意匹配模式，达到一定智能，但实际应用当中只有这些元素是不够的，我们在通过另一个示例略微深入的理解一下AIML。 

<aiml version="1.0.1" encoding="UTF-8">
  <category>
    <pattern> WHAT IS A ROBOT? </pattern>
    <template>
    A ROBOT IS A MACHINE MAINLY DESIGNED FOR EXECUTING REPEATED TASK WITH SPEED AND PRECISION.
    </template>
  </category>
  <category>
    <pattern> DO YOU KNOW WHAT A * IS ? </pattern>
    <template>
      <srai> WHAT IS A <star/> </srai>
    </template>
  </category>
</aiml>

1.      <star/>标签：表示*，这里pattern元素里的匹配模式是用*号表示任意匹配的，但在其他元素里面不能用*号，而用<star/>这个元素来表示。在该示例中，当用户输入“Do you know what a robot is?”后，机器人会使用*匹配输入的“robot”，然后将<star/>替换为“robot”。

2.      <srai>标签：表示<srai>里面的话会被当作是用户输入，从新查找匹配模式，直到找到非<srai>定义的回复。用户输入 “Do you know what a robot is?”后，机器人会把“what is a robot”作为用户输入，然后查找到匹配的输出是“A ROBOT IS A MACHINE MAINLY DESIGNED FOR EXECUTING REPEATED TASK WITH SPEED AND PRECISION.”

当然，AIML支持的标签和用法远远不止这些，这里只作为背景知识进行了简单的介绍，如果你想深入的了解、学习AIML，可以访问网站http://www.alicebot.org/aiml.html。

4.2 Python中的AIML解析器

Python有针对AIML的开源解析模块—— PyAIML，该模块可以通过扫描AIML文件，建立一个定向模式树，然后通过深度搜索来匹配用户的输入。我们会使用该模块解析AIML文件，构建我们的机器人AI平台，所以先对该模块进行简单的介绍。

在ubuntu14.04上安装PyAIML的方法很简单，一句话搞定：

 sudo apt-get install python-aiml

想要确定PyAIML是否安装成功，在python终端中输入“import aiml”，如果没有初相任何错误，则安装成功。

>>> import aiml

aiml模块中最重要的类是Kernel()，我们必须创建一个aiml.Kernel()对象，来进行对AIML文件的操作。

>>> mybot = aiml.Kernel()

下一步我们来加载一个AIML文件：

>>> mybot.learn('sample.aiml')

如果是加载多个AIML文件，可以在使用下边的命令：

>>> mybot.learn('startup.xml')

<aiml version="1.0">
    <category>
        <pattern>LOAD AIML B</pattern>
        <template>
        <!-- Load standard AIML set -->
            <learn>*.aiml</learn>
        </template>
    </category>
</aiml>

我们需要出发一条指令，这个命令会把当前路径下的所有aiml文件加载，并且生成模式匹配树。

>>> mybot.respond("load aiml b")

现在系统已经记住了所有的匹配语句，我们尝试出发一条定义的输入语句：

>>> while True: print k.respond(raw_input("> "))

OK，现在你应该可以看到机器人匹配到了我们输入的语句，并且输出了对应的回复：

4.3 来和机器人对话吧

OK，如果有兴趣的话，可以把上边两部分的内容连接到一起，就可以完成与机器人的简单对话了！