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

測試語音辨識

pocketsphinx package 中含有一個 node recognizer.py，可以處理音訊接收與辨識，並把辨識到的結果以 std_msgs/String 發布到 /recognizer/output 這個 topic。安裝完畢之後就先來做個簡單的測試，把電腦接上麥克風之後，執行：

roslaunch pocketsphinx robocup.launch

接著嘗試說一些 robocup 中設定的字詞，例如 bring me the glass, go to the kitchen, come with me 等等，順利的話就能在視窗中看到結果了。

詞彙製作

因為 recognizer.py 是把音訊分析之後的結果拿去與一個字庫做比對，然後從字庫裡選出一個最接近的結果當作辨識結果，例如上面的例子，用到的字即是別人為了 robocup 設計的。所以自定義字庫是非常必要的，畢竟如果只需要幾條簡單的命令，用太大範圍的字庫反而會降低辨識的成功率，依照自己的需求來制定字庫才能達到最佳的效果。製作方式非常簡單，先新增一個文字檔，例如 hexapod_command.txt，產生之後輸入自己需要的字詞，例如：

stop
move forward
move backward
move left
move right
half speed
full speed

完成之後要使用 online CMU language model(lm) tool 來將 hexapod_command.txt 轉成 .dic 與 .lm 檔，以提供給 recognizer.py 當作參數使用。下載網頁產生出來的檔案之後，放到一個自己心儀的資料夾裡，接著在 pocketsphinx package 裡面新增一個 launch file：

<launch>
  <node name="recognizer" pkg="pocketsphinx" type="recognizer.py" output="screen">
    <param name="lm" value="PATH OF HEXAPOD_COMMAND/hexapod_command.lm"/>
    <param name="idct" value="PATH OF HEXAPOD_COMMAND/hexapod_command.dic"/>
  </node>
</launch>

之後執行這個 launch file，recognizer 就可以運用 hexapod_command.txt 的內容來辨識囉！

動作控制

本動作是採用 86ME Mk-II 的預設專案 86Hexapod.rbm 的步行動作，你可以在 C:\ProgramData\86ME\examples 裡面找到它。
開啟專案後記得要根據每台86小六足去微調它的 offset 值，可以校正一些伺服機上的小誤差。

硬體配置方面是 86Hexapod + ESP8266，透過 Rosserial86 來與 ROS 連線，控制程式是由 86ME 產生出來的小六足控制程式下去修改的，利用一個 callback function 把 /recognizer/output 中的字串接出來，然後讓程式判斷要觸發哪個動作，這樣就完成聲控小六足了（範例程式），記得 setup() 中 wifi 的相關設定要修改成符合自己環境的設定。

成果展示

— DEMO影片 —

參考資料

[1] R. Patrick Goebel. ROS By Example, vol. 1, ch. 9.

自造遊樂園主頁面

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86Duino

聲控86小六足

專案起源

功能說明

準備材料

環境架設

安裝 pocketsphinx 套件