隨著智慧家居概念的火熱，語音互動這一新時代的人機互動方式再度掀起了熱潮。移動網際網路應用在設計開發時也紛紛考慮加入語音識別功能，帶給使用者除傳統鍵盤或觸控互動方式外的更便捷互動體驗。中國移動近日推出的“靈犀雲”，作為新一代的智慧語音雲平臺，正致力於為應用提供全方位的智慧語音能力服務，帶給使用者高效、準確、智慧的互動體驗。

基於中移動與語音行業領軍者科大訊飛的深度戰略合作背景，靈犀雲的核心技術源自科大訊飛。憑藉電信級網路及4G服務的優勢，靈犀雲在語音服務質量上具備領先優勢。這也是繼雙方此前面向廣大使用者推出靈犀語音助手APP後，中移動向廣大應用開發者們呈獻的一大利器，助力應用進入智慧互動時代。

這篇文章主要介紹利用靈犀雲SDK實現語音識別（包括語音轉換為文字的“語音聽寫”，及語音”命令詞識別“）的方法：

1、註冊並登入中國移動開發者社群 http://dev.10086.cn（建議使用IE或IE核心瀏覽器）

2、登入成功後，點選下圖紅框指示的“申請能力應用”

3、點選“申請能力應用”按鈕

4、填寫您應用的基本資訊

5、語音服務AppID申請成功，之後點選下方按鈕下載SDK。

6、讓你下載的SDK用起來：

Step 1 匯入SDK

[1]在Eclipse中建立你的Android工程。

[2] 將開發工具包中libs目錄下的Msc.jar複製到新建工程的libs目錄中（如下圖所示）。

[3]將開發工具包中armeabi（armeabi-v7a,mips,x86）目錄下的libmsc.so複製到新建工程的armeabi目錄中（如下圖所示）。

[4]在你需要使用MSC服務的檔案中匯入相應的類。

例如新增聽寫功能：importcom.iflytek.cloud.SpeechRecognizer;

Step 2 新增使用者許可權

在工程AndroidManifest.xml檔案中新增如下許可權

<!--連線網路許可權，用於執行雲端語音能力 -->
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>
<!--獲取手機錄音機使用許可權，聽寫、識別、語義理解需要用到此許可權 -->
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO"/>
<!--讀取網路資訊狀態 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE"/>
<!--獲取當前wifi狀態 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE"/>
<!--允許程式改變網路連線狀態 -->
<uses-permission android:name="android.permission.CHANGE_NETWORK_STATE"/>
<!--讀取手機資訊許可權 -->
<uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE"/>
<!--讀取聯絡人許可權，上傳聯絡人需要用到此許可權 -->
<uses-permission android:name="android.permission.READ_CONTACTS"/>
 

注：如需打包或者生成APK的時候進行混淆，在proguard.cfg中新增如下程式碼

-keep class com.iflytek.**{*;}

Step 3 功能新增

[1] 初始化

建立使用者語音配置物件後才可以使用語音服務，建議在程式入口處呼叫。

// 將“12345678”替換成您申請的APPID，申請地址：http://dev.10086.cn/
SpeechUtility.createUtility(context, SpeechConstant.APPID +"=12345678");

[2] 語音聽寫

主要指將連續語音快速識別為文字的過程，能識別通用常見的語句、詞彙，不限制說法。

1.語音聽寫

//1.建立SpeechRecognizer物件
SpeechRecognizer mIat= SpeechRecognizer.createRecognizer(context, null);
//2.設定聽寫引數，詳見《CMCC MSC Reference Manual》SpeechConstant類
mIat.setParameter(SpeechConstant.DOMAIN, "iat");
mIat.setParameter(SpeechConstant.LANGUAGE, "zh_cn");
mIat.setParameter(SpeechConstant.ACCENT, "mandarin ");
//3.開始聽寫
mIat.startListening(mRecoListener);
//聽寫監聽器
private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener(){
//聽寫結果回撥介面(返回Json格式結果，使用者可參見文件末尾的附錄表)；
//一般情況下會通過onResults介面多次返回結果，完整的識別內容是多次結果的累加；
//關於解析Json的程式碼可參見MscDemo中JsonParser類；
//isLast等於true時會話結束。
public void onResult(RecognizerResult results, boolean isLast) {
			Log.d("Result:",results.getResultString ());
	}
//會話發生錯誤回撥介面
	public void onError(SpeechError error) {error.getPlainDescription(true) //獲取錯誤碼描述}
	//開始錄音
	public void onBeginOfSpeech() {}
	//音量值0~30
	public void onVolumeChanged(int volume){}
	//結束錄音
	public void onEndOfSpeech() {}
	//擴充套件用介面
	public void onEvent(int eventType,int arg1,int arg2,String msg) {}
};

2.上傳聯絡人

上傳聯絡人可以提高聯絡人名稱識別率，也可以提高語義的效果，每個使用者終端裝置對應一個聯絡人列表，聯絡人格式詳見《CMCC MSC Reference Manual》ContactManager類。

//獲取ContactManager例項化物件
ContactManager mgr = ContactManager.createManager(context, mContactListener);	
//非同步查詢聯絡人介面，通過onContactQueryFinish介面回撥
mgr.asyncQueryAllContactsName();

//獲取聯絡人監聽器。
private ContactListener mContactListener = new ContactListener() {
	@Override
	public void onContactQueryFinish(String contactInfos, boolean changeFlag) {
		//指定引擎型別
mIat.setParameter(SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD);
		mIat.setParameter(SpeechConstant.TEXT_ENCODING,"utf-8");		
		ret = mIat.updateLexicon("contact", contactInfos, lexiconListener);
		if(ret != ErrorCode.SUCCESS){
			Log.d(TAG,"上傳聯絡人失敗：" + ret);
}
	}
};
//上傳聯絡人監聽器。
private LexiconListener lexiconListener = new LexiconListener() {
	@Override
	public void onLexiconUpdated(String lexiconId, SpeechError error) {
		if(error != null){
			Log.d(TAG,error.toString());
		}else{
			Log.d(TAG,"上傳成功！");
		}
	}
};

3.上傳使用者詞表

上傳使用者詞表可以提高詞表內詞彙的識別率，也可以提高語義的效果，每個使用者終端裝置對應一個詞表，使用者詞表的格式及構造方法詳見《CMCC MSC Reference Manual》UserWords類。

//上傳使用者詞表，userwords為使用者詞表檔案。
String contents = "您所定義的使用者詞表內容";
mIat.setParameter(SpeechConstant.TEXT_ENCODING,"utf-8");	
//指定引擎型別
mIat.setParameter(SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD);
ret = mIat.updateLexicon("userword", contents, lexiconListener);
if(ret != ErrorCode.SUCCESS){
	Log.d(TAG,"上傳使用者詞表失敗：" + ret);
}
//上傳使用者詞表監聽器。
private LexiconListener lexiconListener = new LexiconListener() {
	@Override
	public void onLexiconUpdated(String lexiconId, SpeechError error) {
		if(error != null){
			Log.d(TAG,error.toString());
		}else{
			Log.d(TAG,"上傳成功！");
		}
	}
};

//下載使用者詞表
DataDownloader dataDownloader = new DataDownloader(context);
dataDownloader.setParameter(SpeechConstant.SUBJECT, "spp");
dataDownloader.setParameter(SpeechConstant.DATA_TYPE, "userword");
dataDownloader.downloadData(downloadlistener);
//使用者詞表下載監聽器。
private SpeechListener downloadlistener = new SpeechListener(){
	//使用者詞表結果回撥
	public void onData(byte[] data) {}
	//使用者詞表完成回撥
	public void onCompleted(SpeechError error) {}
	//使用者詞表事件回撥

[3] 語法識別

主要指基於命令詞的識別，識別指定關鍵詞組合的詞彙，或者固定說法的短句。語法識別採用ABNF語法格式進行識別。

//1.建立SpeechRecognizer物件
SpeechRecognizer mAsr = SpeechRecognizer.createRecognizer(context, null);
// ABNF語法示例，可以說”北京到上海”
String mCloudGrammar = "#ABNF 1.0 UTF-8;
languagezh-CN; 
mode voice;
root $main;
$main = $place1 到$place2 ;
$place1 = 北京 | 武漢 | 南京 | 天津 | 天京 | 東京;
$place2 = 上海 | 合肥; ";
//2.構建語法檔案
mAsr.setParameter(SpeechConstant.TEXT_ENCODING, "utf-8");
ret = mAsr.buildGrammar("abnf", mCloudGrammar ,	grammarListener);
if (ret != ErrorCode.SUCCESS){
	Log.d(TAG,"語法構建失敗,錯誤碼：" + ret);
}else{
	Log.d(TAG,"語法構建成功");
}
//3.開始識別,設定引擎型別為雲端
mAsr.setParameter(SpeechConstant.ENGINE_TYPE, "cloud");
//設定grammarId
mAsr.setParameter(SpeechConstant.CLOUD_GRAMMAR, grammarId);
ret = mAsr.startListening(mRecognizerListener);
if (ret != ErrorCode.SUCCESS) {
	Log.d(TAG,"識別失敗,錯誤碼: " + ret);
}
//構建語法監聽器
private GrammarListener grammarListener = new GrammarListener() {
	@Override
	public void onBuildFinish(String grammarId, SpeechError error) {
		if(error == null){
			if(!TextUtils.isEmpty(grammarId)){
//構建語法成功，請儲存grammarId用於識別
			}else{
				Log.d(TAG,"語法構建失敗,錯誤碼：" + error.getErrorCode());
			}			
		}};