树莓派语音识别（二）麦克风ReSpeaker 4

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树莓派语音识别（二）麦克风ReSpeaker 4

2023-12-08 11:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

为啥选它：

那要先知道什么是麦克风阵列（Microphone array），学术上有个概念是“传声器阵列”，主要由一定数目的声学传感器组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

通俗的讲，就是麦克风阵列是由多个单麦克风按一定顺序排列的。你可以理解为一堆麦克风。我们常见的话筒（比如苹果手机话筒就是单麦克风的）。麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形的，严谨的应该说成一字、十字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。至于麦克风阵列的阵元数量，也就是麦克风数量，可以从2个到上千个不等。它们通过特定的排列（阵法），可以对声音接收有更好的效果。

语音交互应用最为普遍的就是以Siri为代表的智能手机，这个场景一般都是采用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是，若声源距离麦克风距离较远，并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响，导致拾取信号的质量下降，这会严重影响语音识别率。而且，单麦克风接收的信号，是由多个声源和环境噪声叠加的，很难实现各个声源的分离。

麦克风阵列由一组按一定几何结构（常用线形、环形）摆放的麦克风组成，对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理，实现噪声抑制、混响去除、人声干扰抑制、声源测向、声源跟踪、阵列增益等功能，进而提高语音信号处理质量，以提高真实环境下的语音识别率。

亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。机器人一般4个麦克风就够了，音箱建议还是选用6个以上麦克风，至于汽车领域，最好是选用其他结构形式的麦克风阵列，比如分布式阵列。

麦克风越多成本越高，所以我们选择4阵列的。

基于Raspberry Pi的ReSpeaker 4-Mic阵列是一款适用于AI和语音应用的Raspberry Pi的四通道麦克风扩展板。这意味着可以借助它构建一个集成Amazon Alexa语音服务，Google助手等，功能更强大，更灵活的语音产品。

区别于 ReSpeaker 2-Mics Pi HAT, 该板是基于AC108开发的，这是一款高度集成四通道ADC，具有用于高清晰度语音捕获，I2S / TDM输出，拾取3米半径的声音的语音设备。此外，这款4-Mics版本提供了超酷LED环，其中包含12个APA102可编程LED。就像Amazon Echo或 Google assist一样，使用4个麦克风和LED环，Raspberry Pi具有VAD（语音活动检测），DOA（到达方向），KWS（关键字搜索），并通过LED环显示方向灯功能。

硬件软件准备：

麦克风的淘宝链接（https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w13838425-11172345252.1.542035bczDBegW&id=557884254210）我买的这家的。

我的树莓派是Pi 4B,这个麦克风阵列兼容（Raspberry Pi Zero和Zero W，Raspberry Pi B +，Raspberry Pi 2 B和Raspberry Pi 3 B，Raspberry Pi 4 B，Raspberry Pi 3 B +）所以说用惯了3B的小伙伴也可以跟我一起做。

树莓派系统用的最新的系统：

树莓派系统安装步骤请参考（https://blog.csdn.net/Smile_h_ahaha/article/details/84997205）

安装引文与前言：

我会把最好的安装方法用手把手小白级别记录在下面。你要跟我一步一步来，肯定没毛病。

我把安装中遇到的坑还有解决方法记录在第七步中了。纪念一下我花了N天的安装心路历程。感兴趣的可以看一下。

现在是2020.09.24日，不排除在这个时间之后树莓派的源们又不支持的可能性，因为技术在刷新，兼容不并行。

我树莓派的SD卡状态为刚重装了系统（2020.02.13版本），并按照以下链接的方法设置的树莓派。

树莓派重装系统（https://blog.csdn.net/Smile_h_ahaha/article/details/84997205）

树莓派Putty与远程VNC（https://blog.csdn.net/Smile_h_ahaha/article/details/84997214）这里可以先不换源，无所谓，我后面都会说，你换了也没事。

如果在未来的时候安装有问题，欢迎在评论区给我留言。

下面是我的详细安装方法第一步，换源的必要性。

换源命令：

sudo nano /etc/apt/sources.list

用#注释第一句。然后在最下面复制下面句子：(换成清华源)

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib

继续换源：（这一步别忘啊。。。忘了的话，装pyaudio的时候，会出问题，别问我是怎么知道了，重装系统30次的男人）

sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list

操作同上并替换为：

deb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui deb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui

注意清华源里面的buster对应的是debian10, 在2019.6月的版本以后都是debian10了。以前的版本是debian9(对应的是stretch),你的系统若是以前的版本，注意这个后缀别写错了。建议你下个新版本用，这个没什么兼容问题。兼容问题主要是麦克风支持python2，不支持3的问题。

换源直接决定了安装Seeed话筒驱动的成功与否，你用树莓派自带内核的话（此时不换清华源或阿里源），有很大概率能成功的安装话筒驱动（树莓派版本2020-02-13-raspbian-buster-full.img（比它还新的版本更没有问题了））。但是在安装成功后，你不换清华源的话，就会安装失败“Voice engine”。所以换源是必要的。

在引文部分的攻略中（包括官网）都有个错误：声卡安装没有强调compat kernel。因为2019.06.22版本以后树莓派内核移除了kernel（内核认为对于全局来说it is not necessary 于是移除了，WTF？？？）。

下图为树莓派安装失败的提示：它让你在“sudo ./install.sh”命令后加入 “ --compat-kernel”

所以说直接按照下图所示代码，在cd /home/pi 中逐一键入：

sudo apt-get update #源更新 sudo apt-get upgrade #已安装软件更新 git clone https://github.com/respeaker/seeed-voicecard.git #下载声卡驱动包 cd seeed-voicecard #新建声卡驱动文件夹 sudo ./install.sh --compat-kernel #安装声卡驱动 reboot #重启

然后，成功了。重启

安装pyaudio

sudo apt-get install libportaudio0 libportaudio2 libportaudiocpp0 portaudio19-dev sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio pip3 install pyaudio 第二步，检查声卡是否安装成功。

输入命令：

cd cd seeed-voicecard arecord -L

然后出来下图一堆，说明话筒可以用了。

输入命令

alsamixer

可以调节话筒音量。

用F6选择seeed-4mic的声卡设备，调节音量。

安装个能录音的软件：

sudo apt update sudo apt install audacity audacity // 运行 audacity

打开软件后，把mic设置为4，这样你就有四个声道一起录音了。

生成.wav文件，保存在树莓派当地。可以用它作为你的应答词。

输入sudo raspi-config打开控制面板，

把5.Interfacing Options中的SPI 和 SSH 和I2C 都使能Enable

把7.Advanced Options 中的A4 Audio 选择你自己喜欢的音响输出端口。第一个是HDMI音频输出，第二个是3.5mm直径的耳机孔。

如果你想用HDMI连接的显示屏发声就选第一个，如果是用耳机线连接的外置音响，就选第二个Head...(3.5mm)。

以上问题不大，你也可以手动配置音频的声卡card号。

输入以下，查声卡号。

arecord -l

声卡是输入（Input）就是你的录音话筒。只要你用的是4-mic的那个Seeed话筒，那我们就是一样的。把这个号记住。

这个号，在程序中，表示为“hw:2,0”。当然如果你用的别的USB麦克风，你不用装Seeed驱动,直接也是记住声卡号就行了。普通的单声道麦克风不如四阵列清晰。

输入以下，查音响号（Output）:

aplay -l

这个号，在程序中，表示为“hw:0,0”。

输入以下代码，用nano重新手动设置“默认声卡程序”中的变量：

sudo nano /home/pi/.asoundrc

下图为打开后的文件

按照下图所示改你自己的代码。下图为我的改动。你对照上下文改。我的是：

Input改为hw:2,0

Output改成hw:0,0

pcm.output 那的 card 0 输出音频号为card 0

ct1.default那是 card 0 默认优先选择HDMI显示屏作为输出音频

pcm.!default { type asym playback.pcm { type plug slave.pcm "hw:0,0" } capture.pcm { type plug slave.pcm "hw:2,0" } } pcm.output { type hw card 0 } ctl.!default { type hw card 0 }

然后Ctrl+X 然后Y然后Enter退出。

输入以下代码，在home/pi下创建一个叫demo.wav的录音文件，你说3秒话，它会录音。

arecord -d 3 demo.wav

输入以下代码，播放刚才录的音：

aplay demo.wav

然后你就听到很清晰的声音了。你可以用它录回答的音频。

以上是安装Seeed驱动的教程，就BB到这了。下面将介绍Snowboy关键词识别的项目安装步骤。

（已规避所有坑，本博文更新时间2020年9月24日02:09:00am）如果你的话筒是4-mics Pi HAT的，请直接跳到第四步跟着做，如果你的话筒是普通的，那就跟着第三步做。第三步与第四步安装流程不能重叠。第三步是我试了好几次，百分百兼容级别的安装教程。（因为我把我的备份都给你们了，肯定能成功）第四步比第三步多了点4-mics Pi HAT他们家的独家例程。区别不大。第5步包含了在线语音识别的安装与激活，第五步是兼容第四步的。

第三步，安装Snowboy引擎（仅能离线关键字语音识别）

输入命令，新建个叫snowboy的文件夹，并打开：

cd mkdir snowboy cd snowboy

在上图所示的路径下，把以下代码一口气的复制粘贴到树莓派终端中（我在每行的命令后加了&&，它可以让每行命令挨个执行）

以下代码是让你安装 pyaudio, numpy and snowboy的，还要安装个virtual python environment.（Python的虚拟环境）。

sudo apt install python-pyaudio python-numpy python-virtualenv && sudo apt-get install swig python-dev libatlas-base-dev build-essential make && git clone --depth 1 https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git && cd snowboy && virtualenv --system-site-packages env && source env/bin/activate && python setup.py build && python setup.py bdist_wheel && pip install dist/snowboy*.whl

如下图所示，粘贴后点击回车安装。

我解释一下每行代码啥意思吧，下面的代码不要安装了，你看看就好：

sudo apt install python-pyaudio python-numpy python-virtualenv #安装python支持的pyaudio,numpy,virtual env虚拟机 sudo apt-get install swig python-dev libatlas-base-dev build-essential make #安装python库文件到SWIG文件夹中，这是github上的更新与补充 git clone --depth 1 https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git #下载Snowboy引擎包 cd snowboy #打开Snowboy文件夹 virtualenv --system-site-packages env #安装python虚拟机 source env/bin/activate #激活虚拟机，这是你以后，运行代码前必要的一步。 #输入命令deactivate可以退出虚拟机 python setup.py build #编译python库 python setup.py bdist_wheel #编译Snowboy的python库 pip install dist/snowboy*.whl #下载安装Snowboy的KWS关键词库

当你看到下图，说明Snowboy工具包安装成功了

其实装到这里就以及可以使用Snowboy的关键字语音识别了。以上安装应该是肯定没有问题的。这个时候大家可以直接把我写好的NBoy的文件夹拷贝到home/pi中，然后

cd NBoy python3 demo.py 你的关键字.pmdl

你的关键字直接保存进Nboy中即可。在demo中添加你自己的功能，比如控制GPIO开个灯之类的。Nboy文件下载链接

（https://download.csdn.net/download/Smile_h_ahaha/12889142）

那，你现在应该是说出关键词之后听到Ding的声音了。成功的话点个赞再走吧O(∩_∩)O哈哈~

第四步，奥利给4-MICS家专属例程安装（上接第二步）实现在线语音识别

（参考这个链接https://wiki.seeedstudio.com/cn/ReSpeaker_Mic_Array_v2.0/#free-avs做了一些改动。如果你的麦克风是别的型号，以下操作会有不同，要注意card值设置，采样率设置.你可以参考以下步骤改你自己的配置，去实现在线语音识别）

step 1. 配置和安装相关依赖

git clone https://github.com/respeaker/4mics_hat.git cd ~/4mics_hat sudo apt install libatlas-base-dev # 安装 snowboy dependencies sudo apt install python-pyaudio # 安装pyaudio音频处理包 pip install ./snowboy*.whl # 安装 snowboy for KWS pip install ./webrtc*.whl # 安装 webrtc for DoA cd ~/ git clone https://github.com/voice-engine/voice-engine #write by seeed cd voice-engine/ sudo python setup.py bdist_wheel pip install dist/*.whl cd ~/ git clone https://github.com/respeaker/avs cd avs # install Requirements sudo python setup.py install pip install avs==0.5.3 sudo apt install libgstreamer1.0-0 sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly sudo apt install gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc gstreamer1.0-tool sudo apt install gstreamer1.0-plugins-good sudo apt install python-gi gir1.2-gstreamer-1.0 pip install tornado==5.1.1 sudo apt install mpg123

step 2. 取得授权

在终端运行 alexa-auth ，然后登陆获取alexa的授权，或者运行 dueros-auth 获取百度的授权。授权的文件保存在/home/pi/你的安装路径/avs/.avs.json。

如果我们在 alexa-auth 和 dueros-auth之间切换, 请先删除 /home/pi/你的安装路径/.avs.json 。这个是隐藏文件，请用 ls -la 显示文件。

step 3. 让我们High起来!

cd ~/4mics_hat sudo nano ns_kws_doa_alexa_with_light.py #编辑文件改配置

按照下面的信息更新下面代码的设置:（如果你的麦克风是4-mic HAT那就不用改以下配置，如果不是，我把要改的地方标出来了）

""" Hands-free Voice Assistant with Snowboy and Alexa Voice Service. Requirement: sudo apt-get install python-numpy pip install webrtc-audio-processing pip install spidev """ import time import logging from voice_engine.source import Source from voice_engine.channel_picker import ChannelPicker from voice_engine.kws import KWS from voice_engine.ns import NS from voice_engine.doa_respeaker_4mic_array import DOA from avs.alexa import Alexa def main(): logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) src = Source(rate=16000, channels=1, device_name='plughw:1,0') #你是几声道的就把channels的值改成几 ch1 = ChannelPicker(channels=1, pick=1) ns = NS(rate=16000, channels=1) #rate是采样率，这个值去查你话筒的芯片手册，给他匹配最合适的采样频率 kws = KWS(model='snowboy') #把这里的snowboy替换成你的关键词路径 #例如/home/pi/NBoy/DaBai.pmdl doa = DOA(rate=16000) alexa = Alexa() def on_detected(keyword): direction = doa.get_direction() logging.info('detected {} at direction {}'.format(keyword, direction)) alexa.listen() kws.on_detected = on_detected src.link(ch1) ch1.link(ns) ns.link(kws) kws.link(alexa) src.link(doa) src.recursive_start() while True: try: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: break src.recursive_stop() if __name__ == '__main__': main()

假如需要使用mic-array作为音频输出口的话则如下图进行设置

运行PLAYER=mpg123 python ns_kws_doa_alexa_with_light.py, 我们会在终端看到很多 debug 的消息. 当我们看到status code: 204的时候, 请说snowboy来唤醒 respeaker。接下来 respeaker 上的 led 灯亮起来, 我们可以跟他对话, 比如问，"谁是最帅的?" 或者 "播放刘德华的男人哭吧哭吧不是罪"。小伙伴，尽情的 High 起来吧。

第五步，怎样用Snowboy自定义唤醒词？（这步从2021.03.18开始用不了Snowboy网站了，他们家关闭服务器了，你可以去Github上下载别人训练的关键词，拿来用：https://github.com/Kitt-AI/snowboy 当然也可以直接下载我之前训练的：https://download.csdn.net/download/Smile_h_ahaha/16662655 然后再继续阅读第五步中的设置方法）

去这个Snowboy官网（https://snowboy.kitt.ai/dashboard）点击创建新的关键词

然后点击Save and Download, 下载你的自定义声音文件“DaBai.pmdl”.

然后打开树莓派，把这个文件保存自你想保存的路径下。我的是“/home/pi/NBoy”。

然后找到“demo.py”文件。这个文件不同的人安装路径可能不同，但是文件名肯定没错，毕竟是Snowboy大佬写的。我的安装路径在“/home/pi/NBoy”下。

用文本编辑器/sudo nano打开“demo.py”文件，找到如下所示命令：

kws=KWS(model='snowboy')

把它注释掉，并用如下代码替换（实际上就是把唤醒词的调取路径换了）

#kws=KWS(model='snowboy') kws=KWS(model='/home/pi/NBoy/DaBai.pmdl')

如果你的唤醒词文件名叫别的什么，你也可以改。库路径随便放哪，你让kws调用的时候找的到就行。

然后保存，文本。

回到树莓派的命令窗口。

挨个输入以下命令

cd ~/home/pi/NBoy source ~/env/bin/activate python3 demo.py DaBai.pmdl

等见到命令窗口显示“204”，“On ready”的时候，就可以对麦克风说"大白(●—●)"了。你也成了吧，点个赞吧~

第六步，如何更改代码添加GPIO输出（LED灯定义）

用GPIO12和13举例. 我们可以调用python和RPi.GPIO来读取状态。

sudo pip install rpi.gpio // install RPi.GPIO library sudo nano ledGpio.py // copy the following code in button.py import RPi.GPIO as GPIO import time BUTTON = 12 LED = 13 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(BUTTON, GPIO.IN) GPIO.setup(LED, GPIO.OUT) while True: state = GPIO.input(BUTTON) if state: print("on") GPIO.output(LED, GPIO.HIGH) else: print("off") GPIO.output(LED, GPIO.LOW) time.sleep(1)

第七步，安装中遇到的问题，归纳总结。

Q1: 内置算法的参数（高级玩家以后用得到）

pi@raspberrypi:~/usb_4_mic_array $ python tuning.py -p name type max min r/w info ------------------------------- AECFREEZEONOFF int 1 0 rw Adaptive Echo Canceler updates inhibit. 0 = Adaptation enabled 1 = Freeze adaptation, filter only AECNORM float 16 0.25 rw Limit on norm of AEC filter coefficients AECPATHCHANGE int 1 0 ro AEC Path Change Detection. 0 = false (no path change detected) 1 = true (path change detected) AECSILENCELEVEL float 1 1e-09 rw Threshold for signal detection in AEC [-inf .. 0] dBov (Default: -80dBov = 10log10(1x10-8)) AECSILENCEMODE int 1 0 ro AEC far-end silence detection status. 0 = false (signal detected) 1 = true (silence detected) AGCDESIREDLEVEL float 0.99 1e-08 rw Target power level of the output signal. [−inf .. 0] dBov (default: −23dBov = 10log10(0.005)) AGCGAIN float 1000 1 rw Current AGC gain factor. [0 .. 60] dB (default: 0.0dB = 20log10(1.0)) AGCMAXGAIN float 1000 1 rw Maximum AGC gain factor. [0 .. 60] dB (default 30dB = 20log10(31.6)) AGCONOFF int 1 0 rw Automatic Gain Control. 0 = OFF 1 = ON AGCTIME float 1 0.1 rw Ramps-up / down time-constant in seconds. CNIONOFF int 1 0 rw Comfort Noise Insertion. 0 = OFF 1 = ON DOAANGLE int 359 0 ro DOA angle. Current value. Orientation depends on build configuration. ECHOONOFF int 1 0 rw Echo suppression. 0 = OFF 1 = ON FREEZEONOFF int 1 0 rw Adaptive beamformer updates. 0 = Adaptation enabled 1 = Freeze adaptation, filter only FSBPATHCHANGE int 1 0 ro FSB Path Change Detection. 0 = false (no path change detected) 1 = true (path change detected) FSBUPDATED int 1 0 ro FSB Update Decision. 0 = false (FSB was not updated) 1 = true (FSB was updated) GAMMAVAD_SR float 1000 0 rw Set the threshold for voice activity detection. [−inf .. 60] dB (default: 3.5dB 20log10(1.5)) GAMMA_E float 3 0 rw Over-subtraction factor of echo (direct and early components). min .. max attenuation GAMMA_ENL float 5 0 rw Over-subtraction factor of non-linear echo. min .. max attenuation GAMMA_ETAIL float 3 0 rw Over-subtraction factor of echo (tail components). min .. max attenuation GAMMA_NN float 3 0 rw Over-subtraction factor of non- stationary noise. min .. max attenuation GAMMA_NN_SR float 3 0 rw Over-subtraction factor of non-stationary noise for ASR. [0.0 .. 3.0] (default: 1.1) GAMMA_NS float 3 0 rw Over-subtraction factor of stationary noise. min .. max attenuation GAMMA_NS_SR float 3 0 rw Over-subtraction factor of stationary noise for ASR. [0.0 .. 3.0] (default: 1.0) HPFONOFF int 3 0 rw High-pass Filter on microphone signals. 0 = OFF 1 = ON - 70 Hz cut-off 2 = ON - 125 Hz cut-off 3 = ON - 180 Hz cut-off MIN_NN float 1 0 rw Gain-floor for non-stationary noise suppression. [−inf .. 0] dB (default: −10dB = 20log10(0.3)) MIN_NN_SR float 1 0 rw Gain-floor for non-stationary noise suppression for ASR. [−inf .. 0] dB (default: −10dB = 20log10(0.3)) MIN_NS float 1 0 rw Gain-floor for stationary noise suppression. [−inf .. 0] dB (default: −16dB = 20log10(0.15)) MIN_NS_SR float 1 0 rw Gain-floor for stationary noise suppression for ASR. [−inf .. 0] dB (default: −16dB = 20log10(0.15)) NLAEC_MODE int 2 0 rw Non-Linear AEC training mode. 0 = OFF 1 = ON - phase 1 2 = ON - phase 2 NLATTENONOFF int 1 0 rw Non-Linear echo attenuation. 0 = OFF 1 = ON NONSTATNOISEONOFF int 1 0 rw Non-stationary noise suppression. 0 = OFF 1 = ON NONSTATNOISEONOFF_SR int 1 0 rw Non-stationary noise suppression for ASR. 0 = OFF 1 = ON RT60 float 0.9 0.25 ro Current RT60 estimate in seconds RT60ONOFF int 1 0 rw RT60 Estimation for AES. 0 = OFF 1 = ON SPEECHDETECTED int 1 0 ro Speech detection status. 0 = false (no speech detected) 1 = true (speech detected) STATNOISEONOFF int 1 0 rw Stationary noise suppression. 0 = OFF 1 = ON STATNOISEONOFF_SR int 1 0 rw Stationary noise suppression for ASR. 0 = OFF 1 = ON TRANSIENTONOFF int 1 0 rw Transient echo suppression. 0 = OFF 1 = ON VOICEACTIVITY int 1 0 ro VAD voice activity status. 0 = false (no voice activity) 1 = true (voice activity)

Q2: ImportError: No module named usb.core

如下图所示路径位置输入命令 sudo pip install pyusb 安装 pyusb.

pi@raspberrypi:~/usb_4_mic_array $ sudo python tuning.py DOAANGLE Traceback (most recent call last): File "tuning.py", line 5, in import usb.core ImportError: No module named usb.core pi@raspberrypi:~/usb_4_mic_array $ sudo pip install pyusb Collecting pyusb Downloading pyusb-1.0.2.tar.gz (54kB) 100% |████████████████████████████████| 61kB 101kB/s Building wheels for collected packages: pyusb Running setup.py bdist_wheel for pyusb ... done Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/8b/7f/fe/baf08bc0dac02ba17f3c9120f5dd1cf74aec4c54463bc85cf9 Successfully built pyusb Installing collected packages: pyusb Successfully installed pyusb-1.0.2 pi@raspberrypi:~/usb_4_mic_array $ sudo python tuning.py DOAANGLE DOAANGLE: 180

Q3: 有没有树莓派的Alexa的样例? Alexa是在线语音识别系统

A3: 有，（https://github.com/alexa/avs-device-sdk/wiki/Raspberry-Pi-Quick-Start-Guide-with-Script）

Q4: 有在ROS系统上面运行Mic array v2.0 的历程吗

A4: 有，是的，感谢Yuki分享了将ReSpeaker Mic Array v2与ROS（机器人操作系统）中间件集成的软件包。（https://github.com/furushchev/respeaker_ros）

Q5: 能直接通过3.5mm耳机孔听到采样的声音吗?

A5: 不行的。3.5mm耳机孔音源来自于上位机，但是如果用树莓派的话可以通过执行

arecord -D plughw:1,0 -f cd |aplay -D plughw:1,0 -f cd 达到目的。

Q6：运行python3 demo.py resources/xxx路径.umdl的时候出错：

from. import snowboydetect Error.

A6: 把“from. import”改为“import”。

Q7:在我打开Snowboy中的example中的C文件下的例程使，提示打不开。

A7：你忘记编译了。要去cd /python/snowboy/.../Swig/C 目录下输入 sudo make 先编译，然后就可以运行了。

然后回到cd /.../example/C 下输入 gcc demo.c -o demo 再输入 sudo ./demo运行。C语言和Python操作不同，有问题再搜搜别的地方吧。

Q8：运行例程demo.py的时候，找不到Voice-engine源。

A8：你的Snowboy的python库安装失败，或者安错包了。Snowboy仅支持python2,不支持python3。

python2对应pip

python3对应pip3

网上有些菜鸡们瞎唧唧不负责的教你，导致本应该安装python2的库，安装成了python3（pip3开头的命令都是错的）。那Snowboy的声音引擎（voice engine）肯定识别不了啊。

如下图所示的红框圈起来的安装命令都是错的：

下图所示的样子才是正确的：（源自我上文第四步中内容）你看有python3（pip3）吗?

哎，天下文章一大抄啊，抄来抄去都是米，预知此事要躬行。

Q9：安装python setup.py install命令的时候没有权限（access）怎么办。

A9：用sudo前缀获得7777权限。sudo python setup.py install

Q10：HDMI连接电脑显示屏，再录音播放的时候听不到声音怎么办？

A10：如果你们遇到HDMI连接电脑显示屏，完事树莓派再外接音箱（想靠它发声），然后录音没问题，播放的时候没声音这样的情况。大多数是声卡设置的时候没设置好。被系统默认成音频走HDMI，即电脑显示屏发声了。这时候要么把外接的音箱接到显示屏上去，要么就认真阅读理解我的“第二步”，把CARD值改成树莓派音频输出。然后就可以了。

Q11: 我未来，还有问题怎么办？

A11：欢迎在评论区留言。

看完不点赞，学分少一半~

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