几十年来，不管是科学爱好者，程序员还是AI研究人员，一直梦寐以求实现一个真正理解自然语言的APP。今天，感谢机器学习技术的巨大进步，梦想终于照进现实。 而且，基于云的服务（如Google云机器学习）已经把这些技术免费提供给每个人使用了。

在本教程中，你将学习如何使用Google云机器学习平台提供的两种功能强大的自然语言API：Cloud Speech API和Cloud Natural Language API。使用它们，你可以创建处理各种语言的语音APP。

准备工作

你需要的东西：

• Android Studio 2.2或更高版本
• 一个谷歌云平台帐户
• 运行Android 4.4或更高版本的设备

1.为什么要使用这些API？

可以处理语音的APP必须具有以下功能：

• 它必须能够从原始音频数据中提取单个单词。
• 它必须能够对提取的单词之间的语法关系作出有根据的猜测。

云语音和云自然语言API能够让你在几分钟内将上述功能添加到你的Android APP中。

云语音API作为最先进的语音识别器，可以准确地转录超过80种语言的语音。它可以强大到处理区域口音和嘈杂条件下的语音。

云自然语言API是一种语言处理系统，以近人类的精确度来确定句子中词语的角色。它目前支持十种语言，并提供实体和情感分析。

2.启用API

在使用语音和自然语言API之前，你必须在Google Cloud 控制台中启用它们。所以登录到控制台，进入API Manager > Library。

要启用Speech API，请点击Google Cloud Machine Learning部分中的Speech API链接。在接下来打开的页面中，按Enable按钮。

点击浏览器的返回按钮返回上一页。

这一次，通过点击自然语言API链接并点击下一页上的Enable按钮启用自然语言API。

你还需要一个API密钥来与API进行交互。如果你还没有，请打开Credentials选项卡，点击Create credentials按钮，然后选择“ API”键。

现在，你会看到一个显示API密钥的弹出窗口。记下这个密钥，以便以后使用。

3.配置项目

这两个API都是基于JSON的，具有REST端点，你可以直接使用任何网络库进行交互。 然而，使用可用的Google API Client库编写更易读的代码，这样你就可以节省大量时间。打开app module级的build.gradle文件，添加以下compile 依赖项：

compile 'com.google.api-client:google-api-client-android:1.22.0'
compile 'com.google.apis:google-api-services-speech:v1beta1-rev336-1.22.0'
compile 'com.google.apis:google-api-services-language:v1beta2-rev6-1.22.0'
compile 'com.google.code.findbugs:jsr305:2.0.1'

此外，我们将在本教程中执行一些文件I/O操作。为了简化，添加Commons IO库的依赖关系。

compile 'commons-io:commons-io:2.5'

最后，不要忘记在AndroidManifest.xml文件中申请INTERNET权限。否则APP将无法连接到Google服务器。

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>

4.使用Cloud Speech API

不用说，Cloud Speech API会将音频数据作为其输入之一。因此，我们现在要创建一个可以转录音频文件的Android APP。 

为了简单起见，我们只会转录FLAC文件，FLAC文件使用免费无损音频编解码器格式。你设备上可能已经有这样的文件。如果没有，建议你从维基共享资源中下载。

步骤1：创建布局

我们APP的布局有一个Button控件，用户点击后会显示文件选择器，然后浏览并选择设备上可用的音频文件。

布局还有一个TextView控件来显示所选音频文件的文本。代码如下：

<TextView
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:text=""
    android:id="@+id/speech_to_text_result"
    android:textSize="18sp"
    android:layout_alignParentTop="true"/>

<Button
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:layout_alignParentBottom="true"
    android:id="@+id/browse_button"
    android:text="Browse"/>

步骤2：创建文件选择器

当用户点击我们在上一步中创建的按钮时，会显示文件选择器界面，所以要设置OnClickListener事件。在此操作之前，请确保已经使用findViewById()方法初始化按钮了。

Button browseButton = (Button)findViewById(R.id.browse_button);

browseButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View view) {
        // More code here
    }
});

使用Android的存储访问框架（可运行在API等级19或更高版本的设备上）很轻松创建文件选择器。你只需创建一个ACTION_GET_CONTENT 动作的intent，并传递给  startActivityForResult()方法。 或者，你可以通过给Intent对象的setType()方法传递MIME参数来限制文件选择程序仅显示FLAC文件。

Intent filePicker = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT);
filePicker.setType("audio/flac");
startActivityForResult(filePicker, 1);

文件选择器输出的是另一个Intent对象，该对象包含用户选择的文件URI。为了能够访问，你必须重写Activity类的onActivityResult()方法。

@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, 
                                                    Intent data) {
    super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
    if(resultCode == RESULT_OK) {
        final Uri soundUri = data.getData();

        // More code here    
        
    }
}

步骤3：编码文件

Cloud Speech API期望音频数据采用Base64字符串的形式。要生成这样的字符串，可以将用户选择的文件内容读取到byte数组中，然后传递给Google API Client库提供的encodeBase64String()方法。

然而，你当前只有所选文件的URI，而不是文件的绝对路径。这意味着，你必须先解析URI才能读取文件。 将该URI传递给activity的内容解析者提供的openInputStream()方法。 访问文件的输入流后，你可以简单地将其传递给IOUtils类的  toByteArray()方法，该方法将其转换为字节数组。代码如下：

AsyncTask.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        InputStream stream = getContentResolver()
                                .openInputStream(soundUri);
        byte[] audioData = IOUtils.toByteArray(stream);
        stream.close();

        String base64EncodedData = 
                        Base64.encodeBase64String(audioData);

        // More code here
    }
}

如上面的代码所示，我们使用一个新的线程来运行所有的I/O操作。这样做是为了防止阻塞UI。

步骤4：播放文件

在我看来，转录的过程中就播放被转录的声音是个好主意。这实现很简单，却改善了用户体验。

使用MediaPlayer类播放声音文件。一旦使用setDataSource()方法指向文件的URI ，必须调用prepare()方法来同步准备播放器。 当播放器准备就绪时，就可以调用start()方法开始播放文件。

此外，一旦文件播放完，必须记住释放播放器的资源。为此，请分配一个OnCompletionListener对象并调用其release()方法。代码如下：

MediaPlayer player = new MediaPlayer();
player.setDataSource(MainActivity.this, soundUri);
player.prepare();
player.start();

// Release the player
player.setOnCompletionListener(
        new MediaPlayer.OnCompletionListener() {
            @Override
            public void onCompletion(MediaPlayer mediaPlayer) {
                mediaPlayer.release();
            }
});

步骤5：同步转录文件

现在，将Base64编码的音频数据发送到Cloud Speech API进行转录。但首先，我建议将之前生成的API密钥存储为Activity类的成员变量。

private final String CLOUD_API_KEY = "ABCDEF1234567890";

为了能够与Cloud Speech API通信，必须用Speech.Builder实例创建一个Speech对象。需要为构造方法传递HTTP传输和JSON工厂这两个参数。 另外，为了确保在API的每个HTTP请求中都包含了API密钥，必须将SpeechRequestInitializer对象与构建器关联并将API密钥传递给过去。

以下代码使用AndroidJsonFactory 类作为JSON工厂创建Speech对象，用NetHttpTransport类作为HTTP传输：

Speech speechService = new Speech.Builder(
                AndroidHttp.newCompatibleTransport(),
                new AndroidJsonFactory(),
                null
        ).setSpeechRequestInitializer(
            new SpeechRequestInitializer(CLOUD_API_KEY))
         .build();

Cloud Speech API必须被告知音频文件包含哪种语言。你可以通过创建RecognitionConfig 对象并调用其setLanguageCode() 方法来实现。以下是将其配置为仅转录美式英文的方法：

RecognitionConfig recognitionConfig = new RecognitionConfig();
recognitionConfig.setLanguageCode("en-US");

此外，Base64编码的字符串必须包装在一个RecognitionAudio对象中才能被API使用。

RecognitionAudio recognitionAudio = new RecognitionAudio();
recognitionAudio.setContent(base64EncodedData);

接下来，必须创建SyncRecognizeRequest对象才能使用RecognitionConfig和RecognitionAudio对象。顾名思义，它用来创建一个HTTP请求，以便同步转录音频数据。 创建对象后，可以将其作为参数传递给syncrecognize()方法，并调用Speech.SpeechOperations.Syncrecognize对象的execute() 方法来执行HTTP请求。

execute()方法返回值是一个SyncRecognizeResponse对象，它包含几个可选记录。这里，我们使用选择第一项。

// Create request
SyncRecognizeRequest request = new SyncRecognizeRequest();
request.setConfig(recognitionConfig);
request.setAudio(recognitionAudio);

// Generate response
SyncRecognizeResponse response = speechService.speech()
                                    .syncrecognize(request)
                                    .execute();

// Extract transcript
SpeechRecognitionResult result = response.getResults().get(0);
final String transcript = result.getAlternatives().get(0)
                                .getTranscript();

最后，将文本传递给TextView控件来显示。当然，只能在UI线程更新UI，请确保调用activity的runOnUiThread()方法之后执行此操作。

runOnUiThread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        TextView speechToTextResult = 
                (TextView)findViewById(R.id.speech_to_text_result);
        speechToTextResult.setText(transcript);
    }
});

运行应用程序，选择包含美式英语演讲的FLAC文件，并查看Cloud Speech API为其生成文本。

要注意，Cloud Speech API目前只能处理单声道音频文件。如果发送多个频道的文件会报错。

5.使用Cloud Natural Language API

现在有一个文本，将其传递给Cloud Natural Language API进行分析。为了简单起见，我们只进行实体和情绪分析。 换句话说，我们要确定文本中提到的所有实体，如人员，地点和职业，还要判断其总体情绪是消极的，中立的还是积极的。

步骤1：更新布局

为了让用户开始，布局必须包含另一个Button控件。将以下代码添加到activity的XML布局文件中：

<Button
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:layout_above="@+id/browse_button"
    android:id="@+id/analyze_button"
    android:text="Analyze"/>

步骤2：Annotate the Transcript

Cloud Natural Language REST API提供了一个名为annotateText的选项 ，它让你只需一个HTTP请求即可在文档上运行情绪和实体分析。我们用它来分析文本。

因为分析必须在用户点击按钮时开始，需要添加一个OnClickListener事件。

Button analyzeButton = (Button)findViewById(R.id.analyze_button);
analyzeButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View view) {
        // More code here
    }
});

要使用Google API Client库与API进行交互，必须使用CloudNaturalLanguage.Builder类创建CloudNaturalLanguage对象  。它的构造方法还需要HTTP传输和JSON工厂这两个参数。

此外，通过分配CloudNaturalLanguageRequestInitializer实例给它，可以强制它将API密钥添加到所有请求中。

final CloudNaturalLanguage naturalLanguageService = 
            new CloudNaturalLanguage.Builder(
                AndroidHttp.newCompatibleTransport(),
                new AndroidJsonFactory(),
                null
).setCloudNaturalLanguageRequestInitializer(
        new CloudNaturalLanguageRequestInitializer(CLOUD_API_KEY)
).build();

要使用API​​分析的所有文本必须放在Document对象内。 该Document对象还必须包含配置信息，如文本的语言，以及它是否被格式化为纯文本或HTML。代码如下：

String transcript = 
            ((TextView)findViewById(R.id.speech_to_text_result))
                        .getText().toString();

Document document = new Document();
document.setType("PLAIN_TEXT");
document.setLanguage("en-US");
document.setContent(transcript);

接下来，必须创建一个Features对象来指定你感兴趣的特征。以下代码显示了如何创建一个Features对象，该对象表示你要提取实体并仅运行情绪分析。

Features features = new Features();
features.setExtractEntities(true);
features.setExtractDocumentSentiment(true);

现在可以使用Document和Features对象来组合一个  AnnotateTextRequest对象，该对象被传递给annotateText()方法，然后生成AnnotateTextResponse对象。

final AnnotateTextRequest request = new AnnotateTextRequest();
request.setDocument(document);
request.setFeatures(features);

AsyncTask.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        AnnotateTextResponse response = 
                        naturalLanguageService.documents()
                        .annotateText(request).execute();

        // More code here
    }
}

请注意，我们正在开启一个新线程，因为在UI线程上不允许网络操作。

通过调用AnnotateTextResponse对象的getEntities()方法，  你可以从AnnotateTextResponse对象中提取实体列表。同样，你可以通过调用getDocumentSentiment()方法来提取文本的整体情绪。 然而，为了获得情感的实际分数，你必须调用getScore()返回float值。

机智如你，情绪分数等于零意味着情绪是中性的，得分大于零意味着情绪是积极的，小于零的分数意味着情绪是负面的。

如何处理实体列表和情绪评当然取决于你。这里，我们使用一个AlertDialog来显示它们。

final List<Entity> entityList = response.getEntities();
final float sentiment = response.getDocumentSentiment().getScore();

runOnUiThread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        String entities = "";
        for(Entity entity:entityList) {
            entities += "\n" + entity.getName().toUpperCase();
        }
        AlertDialog dialog = 
            new AlertDialog.Builder(MainActivity.this)
              .setTitle("Sentiment: " + sentiment)
              .setMessage("This audio file talks about :" 
                                                    + entities)
              .setNeutralButton("Okay", null)
              .create();
        dialog.show();
    }
});

使用上述代码，情绪分数将显示在对话框的标题中，实体列表将显示在其正文中。

如果运行APP，应该能够分析音频文件的内容以及转录它们。

结语

现在，你应该知道如何使用云语音和云自然语言API来创建一个Android APP了吧，它不仅可以转录音频文件，还可以对其执行实体和情绪分析。在本教程中，你还学到了如何使用Android的存储访问框架和Google Client API库。

Google一直在给这两个API增加新的有趣功能，比如同时支持更多的语言。要保持最新状态，请参阅官方文档。

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