我是靠谱客的博主 默默猫咪,最近开发中收集的这篇文章主要介绍基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

基于ROS2和科大讯飞的语音转文字入门教程

  • 基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程
    • 1.环境搭建
    • 2.创建工程
    • 3.编译和执行

基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程

本文将展示,如何利用ROS2和科大讯飞的TTS模块,实现简单的文字转语音功能。利用ROS2,实现listener和talker,当talker发送以‘topic’为主题的消息时,listener接收并处理消息内容,并调用科大讯飞的TTS模块,将某些文字转换成语音文件。

1.环境搭建

操作系统:ubuntu22.04
ROS2版本:humble

1.1.安装ubuntu
本文使用的操作系统为vm虚拟机,安装的ubuntu22.04,请大家自行百度安装。
注:先不要着急改源地址。
1.2.安装humble
本文使用的ROS2 humble,百度搜索的一键安装ROS2,具体链接如下:

https://www.pudn.com/news/62deb7e055398e076bda404f.html#_6

采用一键安装脚本,妈妈再也不用担心你装不好 ROS2 humble。

安装好环境前后,建议各做1个快照,方便恢复环境状态。
1.3.安装VSCODE
在上一步中,可以直接通过选项安装vscode,也可以直接在ubuntu软件商店里安装,区别是软件商店里的版本更新。
文章来到此处,证明ros2环境已经搭建好,开始上指令操作项目。

2.创建工程

首先打开linux指令终端,使用linux标准指令创建工作空间(linux中的文件夹)。

mkdir -p /home/toycar/robot_ws/src
cd /home/toycar/robot_ws/

然后,使用ROS2指令创建项目

ros2 pkg create toycar_voice --build-type ament_cmake --node-name my_publish --dependencies std_msgs rclcpp

指令解析
工程名称:toycar_voice
编译类型:ament_cmake
节点名称:my_publish (创建项目后某人创建的节点源码,后来才知道,可以不写这个,可以自行创建节点代码。)
项目依赖:std_msgs rclcpp

创建项目后目录下文件内容:
在这里插入图片描述

再然后,将科大讯飞中的include文件,放入项目的include目录内,如下图:
在这里插入图片描述
接着,使用指令打开vscode进行项目开发

code .

随后,在vscode中,添加2个cpp文件
publisher_member_function.cpp
subscriber_member_function.cpp
在这里插入图片描述

/home/toycar/robot_ws/src/toycar_voice/src/publisher_member_function.cpp
这里利用定时器作为消息源,通过publisher_定时向接收者发送消息,实际开发中,可以替换成相应的业务逻辑。

#include <chrono>
#include <functional>
#include <memory>
#include <string>

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"
#include "std_msgs/msg/string.hpp"

using namespace std::chrono_literals;

class MinimalPublisher : public rclcpp::Node
{
  public:
    MinimalPublisher()
    : Node("minimal_publisher"), count_(0)
    {
      //实例化时,先创建publisher_对象,主题为“topic”,然后创建定时器并绑定回调函数timer_callback
      publisher_ = this->create_publisher<std_msgs::msg::String>("topic", 10);
      timer_ = this->create_wall_timer(
      5000ms, std::bind(&MinimalPublisher::timer_callback, this));
    }

  private:
    void timer_callback()
    {
      auto message = std_msgs::msg::String();
      // message.data = "Hello, world! " + std::to_string(count_++);
      message.data = "你好,世界!";
      RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "Publishing: '%s'", message.data.c_str());
      publisher_->publish(message);
    }
    rclcpp::TimerBase::SharedPtr timer_;
    rclcpp::Publisher<std_msgs::msg::String>::SharedPtr publisher_;
    size_t count_;
};
//主函数中实例化自定义的MinimalPublisher类
int main(int argc, char * argv[])
{
  rclcpp::init(argc, argv);
  rclcpp::spin(std::make_shared<MinimalPublisher>());
  rclcpp::shutdown();
  return 0;
}

/home/toycar/robot_ws/src/toycar_voice/src/subscriber_member_function.cpp
这里通过创建消息的消费者,对某个主题进行监听并回调处理函数,来实现将接收到的消息中的文字转换成语音文件。

#include <memory>
#include "rclcpp/rclcpp.hpp"
#include "std_msgs/msg/string.hpp"

#include "toycar_voice/qtts.h"
#include "toycar_voice/msp_cmn.h"
#include "toycar_voice/msp_errors.h"

using std::placeholders::_1;

typedef int SR_DWORD;
typedef short int SR_WORD ;

/* wav音频头部格式 */
typedef struct _wave_pcm_hdr
{
	char            riff[4];                // = "RIFF"
	int				size_8;                 // = FileSize - 8
	char            wave[4];                // = "WAVE"
	char            fmt[4];                 // = "fmt "
	int				fmt_size;				// = 下一个结构体的大小 : 16

	short int       format_tag;             // = PCM : 1
	short int       channels;               // = 通道数 : 1
	int				samples_per_sec;        // = 采样率 : 8000 | 6000 | 11025 | 16000
	int				avg_bytes_per_sec;      // = 每秒字节数 : samples_per_sec * bits_per_sample / 8
	short int       block_align;            // = 每采样点字节数 : wBitsPerSample / 8
	short int       bits_per_sample;        // = 量化比特数: 8 | 16

	char            data[4];                // = "data";
	int				data_size;              // = 纯数据长度 : FileSize - 44 
} wave_pcm_hdr;

/* 默认wav音频头部数据 */
wave_pcm_hdr default_wav_hdr = 
{
	{ 'R', 'I', 'F', 'F' },
	0,
	{'W', 'A', 'V', 'E'},
	{'f', 'm', 't', ' '},
	16,
	1,
	1,
	16000,
	32000,
	2,
	16,
	{'d', 'a', 't', 'a'},
	0  
};
/* 文本合成 */
int text_to_speech(const char* src_text, const char* des_path, const char* params)
{
	int          ret          = -1;
	FILE*        fp           = NULL;
	const char*  sessionID    = NULL;
	unsigned int audio_len    = 0;
	wave_pcm_hdr wav_hdr      = default_wav_hdr;
	int          synth_status = MSP_TTS_FLAG_STILL_HAVE_DATA;

	if (NULL == src_text || NULL == des_path)
	{
		printf("params is error!n");
		return ret;
	}
	fp = fopen(des_path, "wb");
	if (NULL == fp)
	{
		printf("open %s error.n", des_path);
		return ret;
	}
	/* 开始合成 */
	sessionID = QTTSSessionBegin(params, &ret);
	if (MSP_SUCCESS != ret)
	{
		printf("QTTSSessionBegin failed, error code: %d.n", ret);
		fclose(fp);
		return ret;
	}
	ret = QTTSTextPut(sessionID, src_text, (unsigned int)strlen(src_text), NULL);
	if (MSP_SUCCESS != ret)
	{
		printf("QTTSTextPut failed, error code: %d.n",ret);
		QTTSSessionEnd(sessionID, "TextPutError");
		fclose(fp);
		return ret;
	}
	printf("正在合成 ...n");
	fwrite(&wav_hdr, sizeof(wav_hdr) ,1, fp); //添加wav音频头,使用采样率为16000
	while (1) 
	{
		/* 获取合成音频 */
		const void* data = QTTSAudioGet(sessionID, &audio_len, &synth_status, &ret);
		if (MSP_SUCCESS != ret)
			break;
		if (NULL != data)
		{
			fwrite(data, audio_len, 1, fp);
		    wav_hdr.data_size += audio_len; //计算data_size大小
		}
		if (MSP_TTS_FLAG_DATA_END == synth_status)
			break;
	}
	printf("n");
	if (MSP_SUCCESS != ret)
	{
		printf("QTTSAudioGet failed, error code: %d.n",ret);
		QTTSSessionEnd(sessionID, "AudioGetError");
		fclose(fp);
		return ret;
	}
	/* 修正wav文件头数据的大小 */
	wav_hdr.size_8 += wav_hdr.data_size + (sizeof(wav_hdr) - 8);
	
	/* 将修正过的数据写回文件头部,音频文件为wav格式 */
	fseek(fp, 4, 0);
	fwrite(&wav_hdr.size_8,sizeof(wav_hdr.size_8), 1, fp); //写入size_8的值
	fseek(fp, 40, 0); //将文件指针偏移到存储data_size值的位置
	fwrite(&wav_hdr.data_size,sizeof(wav_hdr.data_size), 1, fp); //写入data_size的值
	fclose(fp);
	fp = NULL;
	/* 合成完毕 */
	ret = QTTSSessionEnd(sessionID, "Normal");
	if (MSP_SUCCESS != ret)
	{
		printf("QTTSSessionEnd failed, error code: %d.n",ret);
	}

	return ret;
}

class MinimalSubscriber : public rclcpp::Node
{
  public:
    MinimalSubscriber()
    : Node("minimal_subscriber")
    {
      //实例化时创建subscription_ ,主题为“topic”,并绑定接收到消息后的回调函数topic_callback
      subscription_ = this->create_subscription<std_msgs::msg::String>(
      "topic", 10, std::bind(&MinimalSubscriber::topic_callback, this, _1));
    }

  private:
    void topic_callback(const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg) const
    {
      RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "I heard: '%s'", msg->data.c_str());
    //   char cmd[2000];
      const char* text;
      int         ret                  = MSP_SUCCESS;
      const char* session_begin_params = "voice_name = xiaoyan, text_encoding = utf8, sample_rate = 16000, speed = 50, volume = 50, pitch = 50, rdn = 2";
      const char* filename             = "/home/toycar/tts_sample.wav"; //合成的语音文件名      
      text = msg->data.c_str();      /* 文本合成,将发送来的消息读取其中的文本 */
      printf("开始合成 ...n");
      //调用静态方法进行转换
      ret = text_to_speech(text, filename, session_begin_params);
      if (MSP_SUCCESS != ret)
      {
          printf("text_to_speech failed, error code: %d.n", ret);
      }
      printf("合成完毕n");
      sleep(1);
    }
    rclcpp::Subscription<std_msgs::msg::String>::SharedPtr subscription_;


};

int main(int argc, char * argv[])
{


  int         ret                  = MSP_SUCCESS;
  const char* login_params         = "appid = xxxxxxx, work_dir = .";//登录参数,appid与msc库绑定,请勿随意改动
  /* 用户登录 */
  ret = MSPLogin(NULL, NULL, login_params); //第一个参数是用户名,第二个参数是密码,第三个参数是登录参数,用户名和密码可在http://www.xfyun.cn注册获取
  if (MSP_SUCCESS != ret)
  {
    printf("MSPLogin failed, error code: %d.n", ret);
		//登录失败,退出登录
 		printf("按任意键退出 ...n");
		getchar();
		MSPLogout(); //退出登录
	}
	printf("语音模块初始化成功,请说话... ...n");
	rclcpp::init(argc, argv);
  rclcpp::spin(std::make_shared<MinimalSubscriber>());
  rclcpp::shutdown();

	printf("按任意键退出 ...n");
	getchar();
	MSPLogout(); //退出登录
  return 0;
}

修改CMakeLists.txt文件内容,增加节点源码文件及相关依赖配置

add_executable(talker src/publisher_member_function.cpp)
ament_target_dependencies(talker rclcpp std_msgs)

add_executable(listener src/subscriber_member_function.cpp)
target_include_directories(listener PUBLIC
  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include>
  $<INSTALL_INTERFACE:include>)
target_compile_features(listener PUBLIC c_std_99 cxx_std_17)  # Require C99 and C++17
# target_link_libraries("libmsc.so" msc)
target_link_libraries(listener
  ${link_directories}
  libmsc.so -ldl -pthread 
)

修改配置文件c_cpp_properties.json

{
  "configurations": [
    {
      "browse": {
        "databaseFilename": "${default}",
        "limitSymbolsToIncludedHeaders": false
      },
      "includePath": [
        "/opt/ros/humble/include/**",
        "/home/toycar/robot_ws/src/toycar_voice/include/**",
        "/usr/include/**"
      ],
      "name": "ROS",
      "intelliSenseMode": "gcc-x64",
      "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
      "cStandard": "gnu11",
      "cppStandard": "c++14"
    }
  ],
  "version": 4
}

3.编译和执行

最后,到了编译阶段,使用指令编译

//colcon build --packages-select toycar_voice/
colcon build
如上两个指令都行,这里都打出来是记录可以使用参数选择要编译的具体工程,毕竟当前目录可能有很多工程

最最后,执行程序

. install/setup.bash
ros2 run toycar_voice listener
ros2 run toycar_voice talker

执行前要执行install,这里不懂,抄的。
先运行talker,然后打开另一个终端,运行talker。

最后

以上就是默默猫咪为你收集整理的基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程的全部内容,希望文章能够帮你解决基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程基于ROS2和科大讯飞的文字转语音TTS入门教程所遇到的程序开发问题。

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