语音控制与自然语言理解在 ROS 中的应用

前言

随着人机交互技术的发展，语音控制和自然语言理解（NLU）逐渐成为机器人领域的重要组成部分。将语音指令转化为机器理解的动作是实现智能化机器人的关键技术之一。ROS（Robot Operating System）为机器人开发提供了强大的工具支持，使得语音控制和自然语言理解在机器人应用中更加高效和灵活。

本文将基于 ROS 系统，深入讲解如何通过语音识别（ASR, Automatic Speech Recognition）与自然语言理解，实现对机器人动作的语音控制。内容涵盖理论背景、部署环境设置、完整代码实现、代码解读和运行效果说明。

原理介绍

1. 基本概念

语音识别（ASR）： 将语音信号转化为文本的过程，常用的工具包括 Google Speech API、VOSK 和 Whisper 等。
自然语言理解（NLU）： 对文本进行解析，提取出语义信息和意图的过程，包括意图识别和实体抽取。
ROS 与语音控制结合： 在 ROS 中，通过语音节点接收用户输入，并将解析后的意图发送到其他功能节点，完成指令执行。

2. 整体流程

语音识别： 将用户语音转化为文本。
自然语言理解： 对文本进行解析，识别用户意图和参数。
指令执行： 根据解析结果控制机器人动作。
反馈响应： 通过语音或行为反馈，提示用户任务完成情况。

3. 关键特点

模块化： 使用 ROS 的节点与主题机制，语音控制系统具备高度模块化。
可扩展性： 自然语言理解模型可以根据应用需求进行扩展。
实时性： 通过流式语音识别与低延迟通信机制，支持实时语音交互。

4. 算法流程

假设我们使用语音控制一个机器人完成基本动作（例如移动和旋转），主要步骤如下：

用户通过麦克风输入语音。
ASR 模块将语音转化为文本 T。
NLU 模块解析 T，识别意图 I 和参数 P：
根据 I 和 P，生成控制指令 C 并发送给机器人：
机器人执行动作后，通过反馈机制告知用户任务完成。

部署环境介绍

硬件需求

麦克风： 用于录制语音。
机器人平台： TurtleBot3 或其他支持 ROS 的机器人。
计算设备： 配备 NVIDIA GPU 的 PC 或树莓派（用于 NLU 模型推理）。

软件需求

操作系统： Ubuntu 20.04。
ROS 版本： ROS Noetic。
语音识别引擎： VOSK 或 Google Speech API。
NLU 框架： Rasa 或 spaCy。

部署流程

1. 安装 ROS

sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full
source /opt/ros/noetic/setup.bash

2. 安装依赖库

sudo apt install python3-pip
pip3 install vosk rasa spacy rospkg catkin_pkg
python3 -m spacy download en_core_web_sm

3. 下载机器人仿真包

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git
cd ~/catkin_ws
catkin_make

4. 配置 VOSK 语音识别

下载 VOSK 模型：

wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-en-us-0.15.zip
unzip vosk-model-small-en-us-0.15.zip -d vosk_model

5. 配置 Rasa 模型

初始化 Rasa 项目：

rasa init

修改 domain.yml 文件，添加机器人控制的意图和槽位。

代码示例

1. 语音识别节点

import rospy
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio
from std_msgs.msg import String

def speech_to_text():rospy.init_node('speech_to_text', anonymous=True)pub = rospy.Publisher('/speech_text', String, queue_size=10)
model = Model("vosk_model")recognizer = KaldiRecognizer(model, 16000)audio = pyaudio.PyAudio()stream = audio.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=8000)stream.start_stream()
rospy.loginfo("Listening...")while not rospy.is_shutdown():data = stream.read(4000, exception_on_overflow=False)if recognizer.AcceptWaveform(data):result = recognizer.Result()text = eval(result)['text']rospy.loginfo(f"Recognized: {text}")pub.publish(text)

if __name__ == '__main__':try:speech_to_text()except rospy.ROSInterruptException:pass

2. NLU 节点

import rospy
import spacy
from std_msgs.msg import String

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def process_text(data):doc = nlp(data.data)intent = Noneparams = {}
if "move" in data.data:intent = "move"for token in doc:if token.text in ["forward", "backward"]:params["direction"] = token.textelif token.text.isdigit():params["distance"] = int(token.text)rospy.loginfo(f"Intent: {intent}, Params: {params}")
pub.publish(f"{intent} {params}")

def nlu_node():rospy.init_node('nlu_node', anonymous=True)rospy.Subscriber("/speech_text", String, process_text)rospy.spin()

if __name__ == '__main__':pub = rospy.Publisher('/robot_command', String, queue_size=10)nlu_node()

3. 指令执行节点

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
from std_msgs.msg import String

def execute_command(data):command = eval(data.data)twist = Twist()
if command["intent"] == "move":if command["params"]["direction"] == "forward":twist.linear.x = 0.2elif command["params"]["direction"] == "backward":twist.linear.x = -0.2
pub.publish(twist)

def command_node():rospy.init_node('command_node', anonymous=True)rospy.Subscriber("/robot_command", String, execute_command)rospy.spin()

if __name__ == '__main__':pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)command_node()