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最近打算尝试一下OLAMI在游戏中应用的可能性，这里做一下记录。
unity官方教程中的几个项目很精简，但看起来很不错，里面有全套的资源。最后我选择了tanks-tutorial来做这个实验。
下载和修改项目
首先按照教程下好项目，把坦克移动和射击的代码加上。这时就已经可以称的上是一个“游戏”了，可以控制坦克在地图上环游，也可以开炮。虽然缺少了挨揍的敌人，但是对设想的用语音控制坦克移动和射击已经足够了。这里我把地图扩大了一些，把坦克的速度降了一些，这样不至于几下就开到了地图的边缘。
修改速度
准备语义理解服务
接下来就可以开始加入语音功能了。OLAMI官网有c#的示例，示例中分别有cloud-speech-recognition和natural-language-understanding两个部分，前者字面意思似乎是语音识别，后者看起来是自然语义理解，里面又分为speech-input和text-input两部分，只是speech-input是空的。看看readme，原来已经包含在cloud-speech-recognition了。由于在这里不关心语音识别，所以就把他俩当作一样使用了，一个对应语音理解，是我们需要的部分，一个对应文字理解，可以用来测试，正好。
把SpeechApiSample.cs和NluApiSample.cs拖入unity里，稍作修改就可以直接使用。
在移动和射击脚本中添加语音控制接口
因为打算实现的方案是语音和键盘混合输入，键盘输入能打断语音控制的输入，所以这里要保存一些状态，记录是否是通过语音在控制行动或转向，以及语音转向的角度和当前已经转过的角度。代码如下：
TankMovement.cs
// 语音控制中已经转过的角度
private float turnAmount = 0f;
// 语音控制中希望转到的角度
private float turnTarget = 0f;
// 记录是否是语音控制移动的状态
private bool voiceMove;
// 记录是否是语音转向的状态
private bool voiceTurn;
private void Update () {
// Store the value of both input axes.
float movement = Input.GetAxis (m_MovementAxisName);
if (movement != 0) {
voiceMove = false;
m_MovementInputValue = movement;
} else if (!voiceMove) {
m_MovementInputValue = 0f;
}
float turn = Input.GetAxis (m_TurnAxisName);
if (turn != 0) {
voiceTurn = false;
m_TurnInputValue = turn;
} else if (!voiceTurn) {
m_TurnInputValue = 0f;
}
EngineAudio ();
}
private void Turn () {
// Determine the number of degrees to be turned based on the input, speed and time between frames.
float turn = m_TurnInputValue * m_TurnSpeed * Time.deltaTime;
if (turnTarget != 0) {
turnAmount += turn;
if (turnTarget > 0) {
if (turnAmount > turnTarget) {
m_TurnInputValue = 0f;
turnTarget = 0f;
turnAmount = 0f;
voiceTurn = false;
}
} else {
if (turnAmount < turnTarget) {
m_TurnInputValue = 0f;
turnTarget = 0f;
turnAmount = 0f;
voiceTurn = false;
}
}
}
// Make this into a rotation in the y axis.
Quaternion turnRotation = Quaternion.Euler (0f, turn, 0f);
// Apply this rotation to the rigidbody's rotation.
m_Rigidbody.MoveRotation (m_Rigidbody.rotation * turnRotation);
}
public void VoiceMove(float movement) {
if (movement != 0) {
voiceMove = true;
m_MovementInputValue = movement;
} else {
voiceMove = false;
m_MovementInputValue = 0f;
}
}
public void VoiceTurn(float turn) {
if (turn == 0) {
voiceTurn = false;
return;
}
turnTarget = turn;
voiceTurn = true;
if (turn > 0) {
m_TurnInputValue = 1.0f;
} else {
m_TurnInputValue = -1.0f;
}
}
转向和移动稍有些不同，移动时只要模拟按键值一直是1就可以，转向就有一个转到多少度的问题。所以Turn的代码里加了一些处理。
TankShootin中就比较简单，直接添加方法：
public void VoiceFire() {
m_CurrentLaunchForce = m_MaxLaunchForce / 2;
Fire ();
}
考虑到语音输入本身需要时间，这里没有加入冷却的代码，而且蓄力直接定为满格的1/2。
为了方便之后在录音和输入文本后使用，将语音控制包装到TankVoiceControl中，并将脚本附加到tank上。
TankVoiceControl.cs
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class TankVoiceControl : MonoBehaviour {
TankMovement move;
TankShooting shooting;
// Use this for initialization
void Start () {
move = GetComponent<TankMovement> ();
shooting = GetComponent<TankShooting> ();
}
// Update is called once per frame
void Update () {
}
public void VoiceMove(float movement) {
move.VoiceMove (movement);
}
public void VoiceTurn(float turn) {
move.VoiceTurn (turn);
}
public void VoiceFire() {
shooting.VoiceFire ();
}
// 处理OLAMI解析出来的语义
public void ProcessSemantic(Semantic sem) {
if (sem.app == "game") {
string modifier = sem.modifier [0];
Slot[] slots = sem.slots;
switch (modifier) {
case "move":
{
string move = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "movement") {
move = slot.value;
}
}
VoiceMove (float.Parse (move));
}
break;
case "stop":
{
VoiceMove (0f);
}
break;
case "leftturn":
{
string turn = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "turn") {
turn = slot.value;
}
}
VoiceTurn (0 - float.Parse (turn));
}
break;
case "rightturn":
{
string turn = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "turn") {
turn = slot.value;
}
}
VoiceTurn (float.Parse (turn));
}
break;
case "fire":
{
VoiceFire ();
}
break;
}
return;
}
}
}
ProcessSemantic方法用来处理OLAMI接口返回的语义。
在OLAMI平台添加语义
其实我的语义是在ProcessSemantic之前就写好了的，不过先规划好语义再去OLAMI添加也没什么问题。
添加语义
加完之后别忘了发布，再在应用管理页面配置上刚加的NLI模块。
用文本来测试语义解析
现在可以来测试一下语义能不能起作用了。这里是场景增加一个InputField，on end edit的回调函数中调用NluApiSample的GetRecognitionResult方法的。当然这其中少不了一些封装。
on end edit的回调函数
public void OnSubmitText(string text) {
string result = VoiceService.GetInstance().sendText (text);
VoiceResult voiceResult = JsonUtility.FromJson<VoiceResult> (result);
if (voiceResult.status.Equals ("ok")) {
Nli[] nlis = voiceResult.data.nli;
if (nlis.Length != 0) {
foreach (Nli nli in nlis) {
if (nli.type == "game") {
foreach (Semantic sem in nli.semantic) {
voiceControl.ProcessSemantic (sem);
return;
}
}
}
}
}
}
VoiceService的sendText方法
public string sendText(string text) {
return nluApi.GetRecognitionResult ("nli", text);
}
保存脚本，测试。文本的语义理解速度非常快，虽然是通过http请求的方式拿结果，但在我的机器上测试时感觉不到延时，坦克的转向、移动都很顺畅。
增加录音功能
unity中提供了一个Microphone类来实现麦克风的功能，可以直接得到AudioClip对象。这里采用按下F1开始录音，松开结束录音的方式。录音长度暂定为5秒。由于olami接口支持的是wav格式的PCM录音，所以在github上找到一个WavUtility来做转换。
VoiceController.cs
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine.UI;
using UnityEngine;
using System;
using System.Threading;
public class VoiceController : MonoBehaviour {
AudioClip audioclip;
bool recording;
[SerializeField]
TankVoiceControl voiceControl;
// Use this for initialization
void Start () {
}
// Update is called once per frame
void Update () {
if (Input.GetKeyDown (KeyCode.F1)) {
recording = true;
} else if (Input.GetKeyUp(KeyCode.F1)) {
recording = false;
}
}
void LateUpdate() {
if (recording) {
if (!Microphone.IsRecording (null)) {
// 开始录音
audioclip = Microphone.Start (null, false, 5, 16000);
}
} else {
if (Microphone.IsRecording(null)) {
Microphone.End (null);
if (audioclip != null) {
// WavUtility中有方法必须在主线程中执行，所以只能放在这里转换
byte[] audiodata = WavUtility.FromAudioClip (audioclip);
// 将发送录音的过程放到新线程里，减少主线程卡顿
Thread thread = new Thread (new ParameterizedThreadStart(process));
thread.Start ((object) audiodata);
}
}
}
}
void process(object obj) {
byte[] audiodata = (byte[]) obj;
string result = VoiceService.GetInstance ().sendSpeech (audiodata);
audioclip = null;
Debug.Log (result);
VoiceResult voiceResult = JsonUtility.FromJson<VoiceResult> (result);
if (voiceResult.status.Equals ("ok")) {
Nli[] nlis = voiceResult.data.nli;
if (nlis != null && nlis.Length != 0) {
foreach (Nli nli in nlis) {
if (nli.type == "game") {
foreach (Semantic sem in nli.semantic) {
voiceControl.ProcessSemantic (sem);
}
}
}
}
}
}
}
// 下面的几个class用于解析json数据。
[Serializable]
public class VoiceResult {
public VoiceData data;
public string status;
}
[Serializable]
public class VoiceData {
public Nli[] nli;
}
[Serializable]
public class Nli {
public DescObj desc;
public Semantic[] semantic;
public string type;
}
[Serializable]
public class DescObj {
public string result;
public int status;
}
[Serializable]
public class Semantic {
public string app;
public string input;
public Slot[] slots;
public string[] modifier;
public string customer;
}
[Serializable]
public class Slot {
public string name;
public string value;
public string[] modifier;
}
测试
现在可以启动游戏，试试语音的控制了。在我的机器上，从录音结束到坦克开始行动大概要一两秒的时间。不过说前进，后退之后不用一直按着按键，感觉还是不错的。还可以说“左转1800度”来看坦克傻傻的转圈。
总结
总的来说，虽然是在线语义理解，但OLAMI还是可以用在游戏中实时性要求不是特别高的场景，比如自动向前跑动。OLAMI在文本语义理解上的速度表现更是出乎意料的好。如果能提高语音识别的速度，例如提供离线包，相信语音控制应用的范围会更大一些。这个游戏后续我还会继续完善，敬请期待。
附录
游戏试玩下载连接：
链接:
http://pan.baidu.com/s/1pLDgq9t
密码: dmxx
源码下载：
链接:
http://pan.baidu.com/s/1qYWcuYC
密码: gh3n
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