TECHNO BROTHER

Однажды, когда я искал эффективное решение для преобразования речи в текст (транскрибации), чтобы применить его в своем проекте умной колонки, обнаружил интересное решение под названием Whisper от широко известной компании Open AI. К сожалению, Whisper не подошел для реализации в моем проекте по «аппаратным» причинам, но его функционал отпечатался в моей душе. Прошло время и меня посетила идея: «Почему бы не разработать телеграмм бота, куда бы пользователь мог отправлять аудиофайл, а в ответ получал текстовую расшифровку и перевод (песни) на родной язык». В этой статье я расскажу о реализации данной идеи и Whisper в этом проекте займет одну из ключевых функций.

❯ Чем же меня так впечатлил Whisper?

Во первых, что такое Whisper?

Whisper — это универсальная модель распознавания речи. Она обучена на большом наборе данных разнообразной аудиоинформации и является многофункциональной моделью, способной выполнять мультиязычное распознавание речи, перевод речи и идентификацию языка.

Ну и само название модели «Whisper» переводится как шепот, что само по себе намекает о качестве распознавания речи.

Чтобы не быть голословным, давайте запустим базовый пример использования и посмотрим вывод:

import whisper
model = whisper.load_model("base")

# load audio and pad/trim it to fit 30 seconds
audio = whisper.load_audio("audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# make log-Mel spectrogram and move to the same device as the model
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# detect the spoken language
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")

# decode the audio
options = whisper.DecodingOptions()
result = whisper.decode(model, mel, options)

# print the recognized text
print(result)

В результате выполнения скрипта мы получим следующий вывод в формате json:

{'text': ' Солнечное излучение (большой текст обрезал).',
'segments': [
{'id': 0, 'seek': 0, 'start': 0.0, 'end': 4.84, 'text': ' Солнечное излучение является одним из самых мощных источников энергии в Селенной.', 'tokens': [50364, 2933, 20470, 4310, 6126, 3943, 41497, 5627, 29755, 50096, 3943, 37241, 39218, 5783, 12410, 20483, 22122, 40804, 7347, 740, 2933, 21180, 5007, 13, 50606], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.1954750242687407, 'compression_ratio': 2.0371621621621623, 'no_speech_prob': 0.0006262446404434741},
{'id': 1, 'seek': 0, 'start': 4.84, 'end': 8.4, 'text': ' Оно поступает на Землю в виде видимого и инфракрасного света,', 'tokens': [50606, 3688, 1234, 43829, 3310, 1470, 42604, 6578, 740, 12921, 38273, 2350, 1006, 6635, 3619, 481, 1272, 17184, 4699, 4155, 20513, 11, 50784], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.1954750242687407, 'compression_ratio': 2.0371621621621623, 'no_speech_prob': 0.0006262446404434741},
{'id': 2, 'seek': 0, 'start': 8.4, 'end': 10.56, 'text': ' а также в виде космических лучей.', 'tokens': [50784, 2559, 16584, 740, 12921, 31839, 919, 38911, 15525, 2345, 13, 50892], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.1954750242687407, 'compression_ratio': 2.0371621621621623, 'no_speech_prob': 0.0006262446404434741},
{'id': 3, 'seek': 0, 'start': 10.56, 'end': 15.8, 'text': ' Солнечное излучение имеет мощность примерно в квадратный метр поверхности Земли.', 'tokens': [50892, 2933, 20470, 4310, 6126, 3943, 41497, 5627, 33761, 39218, 9930, 37424, 740, 35350, 2601, 11157, 4441, 18791, 481, 44397, 13975, 42604, 1675, 13, 51154], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.1954750242687407, 'compression_ratio': 2.0371621621621623, 'no_speech_prob': 0.0006262446404434741},
{'id': 4, 'seek': 0, 'start': 15.8, 'end': 19.44, 'text': ' Это достаточно для производства электроэнергии и других применений.', 'tokens': [51154, 6684, 28562, 5561, 28685, 12115, 31314, 9938, 7570, 489, 19480, 7347, 1006, 31211, 31806, 1008, 17271, 13, 51336], 'temperature': 0.0, 'avg_logprob': -0.1954750242687407, 'compression_ratio': 2.0371621621621623, 'no_speech_prob': 0.0006262446404434741}
], 'language': 'ru'}

Как можно видеть из содержания вывода, Whisper выводит довольно информативный результат транскрибации, с разбивкой текста на сегменты и указанием временных меток, языка и другой информации. Используя эту информацию, мы можем сформировать удобный и красивый текстовой файл расшифровки аудио.

❯ Улучшения приходят в процессе творчества

Изначально планировалось реализовать только текстовую расшифровку аудиофайла(песни), но потом мелькнула мысль: «Почему бы не реализовать перевод текста, отличного от родного языка? Ведь так можно узнать смысл любимой песни всего за пару минут.»
Для реализации этой идеи, я решил пойти простым путём: использовать API сервисов онлайн переводчиков. К сожалению, а может и к счастью, это была моя ошибка, ввиду ограничения запросов на данные API. Ну что ж, подумал я, меньше внешних сервисов — больше свободы, будем использовать локальные алгоритмы перевода на базе нейронных сетей.

❯ Оффлайн перевод с помощью нейронных сетей

Трансформеры нам помогут! Не долго размышляя, решил использовать библиотеку Transformers, которая позволяет применять в своих проектах большое количество моделей, полный список можно посмотреть на сайте проекта.

Для оффлайн перевода будем использовать модели Helsinki-NLP от Группы исследований языковых технологий Хельсинкского университета.

Пример Python скрипта для оффлайн перевода:
from transformers import pipeline

import torch
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
# устанавливаем количество потоков для torch
torch.set_num_threads(4)
#Перевод с любого языка на английский
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en")
text = "Какой-то текст на любом языке"
translation = translator(text)
print(translation[0]['translation_text'])

В примере указан мультиязычный перевод на английский. К сожалению, у Helsinki-NLP нет мультиязычных моделей с переводом на русский язык, поэтому воспользуемся трюком большинства генеративных ИИ и применим двойной перевод, то есть в нашем случае, с английского языка на русский, используя модель Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru.

❯ Ну что ж, давайте собирать бота

Учитывая все свои размышления по функциональности бота, получился следующий результат, для удобного восприятия кода, я разделил скрипт на несколько файлов:

Главный скрипт, отвечающий за работу бота tg_bot.py:

import neural_process
import file_process
import config
from telegram import ForceReply, Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters, CallbackContext, ContextTypes

# Функция, которая вызывается при отправке файла
async def handle_file(update: Update, context: CallbackContext):
audio = update.message.audio
print(audio.mime_type)
# Сохраняем аудиофайл локально и получаем путь сохранения
file = await context.bot.get_file(audio.file_id)
f_name = audio.file_name
local_file_path = file_process.save_audio_file(f_name, file.file_path)
# Отправляем сообщение о успешном сохранении аудиофайла
await update.message.reply_text(
f"Подождите немного, я в ускоренном темпе прослушаю аудиофайл {f_name} и отправлю вам текстовую "
f"расшифровку с переводом."
)
# проверяем файл на длительность
status = True
status_dur = True
try:
file_dur = file_process.file_duration_check(local_file_path)
if file_dur > 600:
status_dur = False
except Exception as e:
print(f"Возникла ошибка: {e}")
status_dur = False

# Получаем перевод

trance_text = 'в эту переменную сохраняется текст транскрибации с переводом'
if status_dur:
try:
start_time = time.time()
trance_text = neural_process.final_process(local_file_path, f_name)
except Exception as e:
print(f"Возникла ошибка: {e}")
status = False
else:
status = False
await update.message.reply_text(
f"Сожалею, но возникла ошибка обработки файла. Длительность файла не должна превышать десять минут."
)

if status:

# Сохраняем вывод в текстовый файл
tx_file_path = file_process.save_text_to_file(f_name, trance_text)
end_time = time.time()
process_time = round(end_time - start_time, 2)
await update.message.reply_text(
f"Перевод готов! Ловите файл с переводом. Затраченное время: {process_time} сек. "
)

# Отправляем текстовый файл
with open(tx_file_path, "rb") as document:
await context.bot.send_document(chat_id=update.message.chat_id, document=document)

else:
file_process.delete_file(local_file_path)
if status_dur:
await update.message.reply_text(
f"Сожалею, но возникла ошибка обработки файла. Пожалуйста, убедитесь что файл имеет правильный аудиоформат."
)

# Функция для команды /start
async def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
await update.message.reply_text(
'Привет! Добро пожаловать! Нравится песня, но ты не знаешь о чем она? Я могу перевести песню с любого языка '
'на русский за считанные секунды, просто скинь аудио файл в чат. ')

# Функция для команды / help
async def help_command(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
"""Send a message when the command /help is issued."""
user = update.effective_user
await update.message.reply_html(
rf"{user.mention_html()}, я могу перевести песню с любого языка на русский, просто скинь аудио файл в чат.",
reply_markup=ForceReply(selective=False),
)

# Запускаем бота
def main():
# Токен бота
application = Application.builder().token(config.tg_key).build()
# Регистрируем обработчик для команды /start
application.add_handler(CommandHandler("start", start))
application.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
# Регистрируем обработчик для приема файлов
application.add_handler(MessageHandler(filters.AUDIO, handle_file))
# Запускаем бота
application.run_polling()
# Останавливаем бота при нажатии Ctrl+C
application.idle()

if __name__ == '__main__':
main()

Скрипт для работы с файлами file_process.py:

import requests
import os
from pydub.utils import mediainfo

def delete_file(file_path):
try:
os.remove(file_path)
print(f"Файл {file_path} успешно удален.")
except FileNotFoundError:
print(f"Файл {file_path} не найден.")
except Exception as e:
print(f"Произошла ошибка при удалении файла {file_path}: {e}")

def save_audio_file(file_name, file_link):
response = requests.get(file_link)
# Сохраняем аудиофайл локально для последующей обработки
sound_folder = 'sound'
local_file_path = f"{sound_folder}/{file_name}"

if not os.path.exists(sound_folder):
# Если папки нет, создаем её
os.makedirs(sound_folder)

with open(local_file_path, 'wb') as local_file:
local_file.write(response.content)
return local_file_path

def save_text_to_file(file_name, trance_text):
text_folder = 'output'
local_file_path = f"{text_folder}/{file_name.replace('.', '_') + '.txt'}"

if not os.path.exists(text_folder):
# Если папки нет, создаем её
os.makedirs(text_folder)
# Сохраняем вывод в текстовый файл
with open(local_file_path, "w", encoding="utf-8") as output_file:
output_file.write(trance_text)

return local_file_path

def file_duration_check(file_path):
audio_info = mediainfo(file_path)
duration = float(audio_info['duration'])
print(duration)
return duration

Скрипт для работы с нейросетями neural_process.py:

from transformers import pipeline
import torch
import whisper
import file_process

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
# устанавливаем количество потоков для torch
torch.set_num_threads(4)

def sound_to_text(audios):
model = whisper.load_model("base")
# load audio and pad/trim it to fit 30 seconds
audio = whisper.load_audio(audios)
audio = whisper.pad_or_trim(audio)
# make log-Mel spectrogram and move to the same device as the model
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)
# detect the spoken language
_, probs = model.detect_language(mel)
lang = max(probs, key=probs.get)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")
# decode the audio
result = model.transcribe(audios, fp16=False, language=lang)
print(result)
return result['segments'], lang

def final_process(file, file_name):
print(f"Сохранен в директории: {file}")
raw, detected_lang = sound_to_text(file)
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en")
translator2 = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
text = f"Перевод аудиофайла: {file_name} \n"
text += f"В файле используется {get_language_name(detected_lang)} язык. \n"
for segment in raw:
text += "-------------------- \n"
text += f"ID элемента: {segment['id']} Начало: {int(segment['start'])} --- Конец: {int(segment['end'])} \n"
text += f"Исходный текст:{segment['text']} \n"
if detected_lang == 'en':
text_en = segment['text']
translation2 = translator2(text_en)
text += f"Перевод: {translation2[0]['translation_text']} \n"
elif detected_lang == 'ru':
text += ""
else:
translation = translator(segment['text'])
text_en = translation[0]['translation_text']
translation2 = translator2(text_en)
text += f"Перевод: {translation2[0]['translation_text']} \n"

file_process.delete_file(file)
print(text)
return text

def get_language_name(code):
languages = {
'ru': 'русский',
'en': 'английский',
'zh': 'китайский',
'es': 'испанский',
'ar': 'арабский',
'he': 'иврит',
'hi': 'хинди',
'bn': 'бенгальский',
'pt': 'португальский',
'fr': 'французский',
'de': 'немецкий',
'ja': 'японский',
'pa': 'панджаби',
'jv': 'яванский',
'te': 'телугу',
'ms': 'малайский',
'ko': 'корейский',
'vi': 'вьетнамский',
'ta': 'тамильский',
'it': 'итальянский',
'tr': 'турецкий',
'uk': 'украинский',
'pl': 'польский',
}
return languages.get(code, 'неизвестный язык')

Для запуска скрипта, нам необходимо установить следующие пакеты, используя команду:

pip install transformers, torch, accelerate, sentencepiece, sacremoses, python-telegram-bot, openai-whisper, pydub

❯ Деплоим бота

Чтобы всё заработало, не деплойте по пятницам.

Наш телеграмм бот, который работает с использованием алгоритмов ML, достаточно требователен к аппаратным ресурсам. Да, вы можете его использовать на своем ПК, но целесообразнее использовать облачные сервисы для подобных целей. Для размещения своего телеграмм бота, я решил воспользоваться облачной инфраструктурой от компании Timeweb Cloud. Итак, приступим к созданию нашего облачного сервиса.

Для создания нашего облачного сервиса, нам необходимо войти в панель управления под вашей учетной записью. Если учетная запись не создана, то регистрация учетной записи займет всего пару кликов. Я, например, для регистрации и авторизации воспользовался аккаунтом Google.
Создаем новый сервис, выбираем пункт «Облачный сервер»:

Далее нам предстоит выбрать операционную систему для нашего сервера, я выбрал Debian 11:

Выбираем расположение нашего сервера:

Выбираем конфигурацию сервера, как видно на изображении, для начальных тестов я выбрал конфигурацию с четырьмя ядрами CPU и 8 ГБ оперативной памяти:

Вот и все основные опции, которые нам нужны для создания сервера, остальные опции выбираете/указываете по желанию. Чтобы создать сервер, необходимо нажать кнопку «Заказать», которая располагается справа.

Процесс создания сервера:

Сервер создан:

После успешного создания сервера, перейдя в дашборд, с правой стороны вы увидите параметры для удаленного подключения к созданному серверу:

Всё выполняется очень быстро, на создание сервера ушло пару минут.

❯ Подключаемся, настраиваем сервер для размещения бота

Далее мы будем использовать терминал для подключения к нашему облачному сервису.
Запускаем терминал и подключаемся к нашему серверу, после подключения нам необходимо проверить и установить доступные обновления:

apt-get update & upgrade

Запускать скрипты с root правами — как минимум, это дурной тон, поэтому создаем нового пользователя с именем tg_bot:

adduser tg_bot

и пропишем его в группу sudo:

usermod -aG sudo tg_bot

Затем нам нужно выйти из учетной записи root и подключиться под новым пользователем tg_bot, и далее все операции мы будем выполнять под этой учетной записью.

Проверим обновления Python3 и установим, если имеются:

sudo apt update
sudo apt install python3

Установим менеджер пакетов:

sudo apt install python3-pip

Так как мы работаем с медиафайлами, нам необходимо установить набор библиотек FFmpeg:

sudo apt install ffmpeg

Для оценки производительности, на всякий случай установим системный монитор htop:

sudo apt install htop

Устанавливаем необходимые зависимости, для работы нашего бота:

pip install transformers, torch, accelerate, sentencepiece, sacremoses, python-telegram-bot, openai-whisper, pydub

Создаем рабочую директорию для нашего бота:

mkdir tg_bot_scripts

Затем переходим в созданную директорию, с помощью команды:

cd tg_bot_scripts

Далее нам нужно создать файлы Python нашего бота, с помощью команд:

nano tg_bot.py

В открывшемся текстовом редакторе вставляем код из статьи и сохраняем, аналогично поступаем и с другими файлами.

nano neural_process.py

nano file_process.py

nano config.py

файл config.py содержит только одну переменную, которая содержит секретный ключ телеграм-бота.

tg_key = 'Ваш секретный ключ'

Или можно воспользоваться альтернативным способом, клонировав код моего репозитория GitHub.

Чтобы это реализовать, нам нужно установить Git:

sudo apt install git

После установки Git, выполнить следующую команду:

git clone https://github.com/VGCH/music_translate_AI_bot

Далее нам необходимо переименовать созданную при клонировании Git репозитория папку music_translate_AI_bot с помощью команды:

mv music_translate_AI_bot tg_bot_scripts

После этого важно не забыть добавить токен телеграмм бота:

cd tg_bot_scripts
nano config.py

Настало время тестового запуска, запустим нашего бота с помощью команды:

pyton3 tg_bot.py

Если бот запустился и работает нормально, то нам необходимо создать системный сервис для автоматического запуска нашего бота. Создадим файл нашего сервиса с помощью команды:

sudo nano /etc/systemd/system/AI_tg_bot.service

Копируем в открывшийся текстовый редактор следующее содержимое и сохраняем файл:

[Unit]
Description=My AI Bot service
After=network.target

[Service]
WorkingDirectory=/home/tg_bot/tg_bot_scripts/
User=tg_bot
Type=simple
Restart=always
ExecStart=/usr/bin/python3 /home/tg_bot/tg_bot_scripts/tg_bot.py > /dev/null

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Чтобы добавить созданный сервис в автозагрузку, используйте следующую команду:

sudo systemctl enable AI_tg_bot.service

Чтобы запустить сервис используйте команду:

sudo systemctl start AI_tg_bot.service

Чтобы остановить:

sudo systemctl stop AI_tg_bot.service

❯ Изменение конфигурации сервера

В процессе отладки бота, я решил изменить конфигурацию своего облачного сервера с четырехъядерного CPU на восьмиядерный. Захожу в панель управления Timeweb Cloud, выбрав свой сервер, перехожу на вкладку «конфигурация»:

И выбираю необходимую конфигурацию:

Менее минуты и сервер с новой конфигурацией в работе. Еще мне понравилось то, что оплата облачного сервера выполняется только за фактические часы работы и вы в любой момент можете изменить конфигурацию, без необходимости вноса оплаты за месяц вперед. В панели управления вы можете видеть ваш текущий баланс и дату окончания средств при текущей конфигурации сервера (или серверов).

При изменении количества ядер CPU на облачном сервере, так же необходимо в скрипте обработки neural_process.py изменить количество потоков для torch, в моем случае на восемь.

torch.set_num_threads(8)

После изменения конфигурации сервера, можно понаблюдать нагрузку при обработке аудиофайла нашим телеграмм ботом с помощью команды:

htop

❯ Заключение

В итоге у нас получился интересный эксперимент реализации телеграм-бота с применением алгоритмов машинного обучения для распознавания речи и перевода текста.
Спасибо вам за уделенное время и внимание. Есть вопросы, критика, осуждение? Добро пожаловать в комментарии. :)

Небольшой бонус к статье. Переводы песен с помощью созданного бота:

Перевод аудиофайла: Lana Del Rey West Coast.mp3
В файле используется английский язык.
—
ID элемента: 16 Начало: 99 — Конец: 103
Исходный текст: Who baby, who baby, I'm in love
Перевод: Кто, детка, я влюблен.
—
ID элемента: 17 Начало: 103 — Конец: 113
Исходный текст: I'm in love
Перевод: Я влюблен.
—
ID элемента: 18 Начало: 113 — Конец: 123
Исходный текст: Don't know the west coast, they got their icons
Перевод: Не знаю западного побережья, у них есть иконы.
—
ID элемента: 19 Начало: 123 — Конец: 127
Исходный текст: They serve as others, their queens are psychons
Перевод: Они служат как другие, их королевы — психи.
—
ID элемента: 20 Начало: 127 — Конец: 132
Исходный текст: You, good to music, you, good to music and you
Перевод: Ты, хорош в музыке, ты, хорош в музыке и ты
—
ID элемента: 21 Начало: 132 — Конец: 134
Исходный текст: Don't you
Перевод: А ты нет?
—
ID элемента: 22 Начало: 134 — Конец: 139
Исходный текст: Don't know the west coast, they love their movies
Перевод: Не знаю западного побережья, они обожают свои фильмы.
—
ID элемента: 23 Начало: 139 — Конец: 142
Исходный текст: They're golden-guzzing, rocking all copies
Перевод: Они хвастаются золотом, раскачивают все копии.
—
ID элемента: 24 Начало: 142 — Конец: 147
Исходный текст: And you, good to music, you, good to music and you
Перевод: А ты, хорош в музыке, ты, хорош в музыке и ты
—
ID элемента: 25 Начало: 147 — Конец: 149
Исходный текст: Don't you
Перевод: А ты нет?
—

Перевод аудиофайла: Edis-Banane.mp3
В файле используется турецкий язык.
—
ID элемента: 0 Начало: 0 — Конец: 1
Исходный текст: Alo.
Перевод: Привет.
—
ID элемента: 1 Начало: 2 — Конец: 3
Исходный текст: Bir şey söyle.
Перевод: Скажи что-нибудь.
—
ID элемента: 2 Начало: 6 — Конец: 7
Исходный текст: Bir şey söylemek istemiyorum.
Перевод: Я не хочу ничего говорить.
—
ID элемента: 3 Начало: 8 — Конец: 9
Исходный текст: Peki o zaman.
Перевод: Ну что ж.
—
ID элемента: 4 Начало: 30 — Конец: 32
Исходный текст: Bala ne dediğimi soracak olamazsın.
Перевод: Ты не можешь спросить моего отца, что я сказал.
—
ID элемента: 5 Начало: 32 — Конец: 33
Исходный текст: Hayır.
Перевод: Нет, нет, нет.
—
ID элемента: 6 Начало: 33 — Конец: 36
Исходный текст: Bir sebebim yok artık kalamam mı?
Перевод: У меня больше нет причин?
—
ID элемента: 7 Начало: 36 — Конец: 37
Исходный текст: Hayır.
Перевод: Нет, нет, нет.
—
ID элемента: 8 Начало: 40 — Конец: 42
Исходный текст: Ki göz dilimi.
Перевод: Вот об этом я и говорю.
—
ID элемента: 9 Начало: 42 — Конец: 43
Исходный текст: Bu ne?
Перевод: Что это?
—

Продемонстрирована только часть перевода, более информативная, чтобы не раздувать и так большую статью.

Полезные ссылки:

• Облачные сервисы Timeweb Cloud — это реферальная ссылка, которая может помочь поддержать меня и мои проекты.

• Мой GitHub с исходным кодом проекта.

В свете широкого внедрения систем домашней автоматизации возникает потребность в более естественном взаимодействии с «умным домом». Как средство натурального взаимодействия между человеком и машиной, голосовой интерфейс заслуженно занимает высокую популярность. В данной статье я поделюсь своим опытом создания бюджетного автономного голосового ассистента для систем умного дома.

❯ Небольшая предыстория

Больше года назад я нашел в своих закромах одноплатный компьютер Raspberry Pi 4 Model B 8 ГБ. Устройство было куплено за небольшую цену в то время, когда человечество ещё не сошло с ума. Без долгих размышлений, я принял решение создать голосового ассистента на базе этого одноплатного компьютера, чтобы управлять своей системой домашней автоматизации. Бонусом к этой идее шли приватность и автономность. В итоге у меня «родилось» устройство под кодовым именем «Мария».

Но в этой статье не пойдет речь об использовании Raspberry Pi 4 Model B, так как в современных реалиях использование данного одноплатного компьютера стоимостью более $190, трудно назвать бюджетным решением.

❯ Давайте изобретать

Недавно компания Xunlong Software, которая занимается выпуском одноплатных компьютеров под маркой Orange Pi, представила интересное решение — плату Orange Pi Zero 2W с 4 ГБ оперативной памяти, стоимостью $27.

Данное решение вполне подходит для нашего проекта, как в техническом, так и в экономическом плане.

Итак, определимся с конструкцией устройства. Изучив спецификацию Orange Pi Zero 2W, у нас формируется следующий список дополнительных компонентов:

1. Динамик 52мм (просто он у меня уже был $1,3)

2. Усилитель низкой частоты (буду использовать PAM8403 $0,9 за 10 шт)

3. USB микрофон (xingzhaotong $1,5)

4. Шлейф FFC FPC 24pin тип B ($1)

5. RGB светодиод

❯ Разработка звуковой платы

Согласно документации, аудиовыходы реализованы на боковом разъеме FPC, а интерфейс I2S отсутствует. По крайней мере, мне не удалось его реализовать на этой плате. Таким образом, в качестве аудиовхода мы будем использовать USB-микрофон. В версии «Мария» я использовал I2S-микрофон, который продемонстрировал отличные результаты. Ниже предоставлена распиновка бокового разъёма.

Исходя из вышесказанного, в процессе разработки у нас получается следующая схема «звуковой платы»:

Так могла бы выглядеть плата при производстве на китайской фабрике:

❯ Изготовление звуковой платы

На тот момент, я разрабатывал прототип, и не было известно, как поведет себя схема звуковой платы. Поэтому пришлось выполнять изготовление прототипа платы в домашних условиях, для меня это дело привычное. Плата изготавливалась с помощью фоторезиста и вытравливалась в растворе перекиси водорода, лимонной кислоты и соли.

Немного были переживания относительно качества вытравливания мелких дорожек, но фоторезист не подвёл, всё получилось хорошо.

Ниже показано тестовое подключение звуковой платы к одноплатному компьютеру с помощью шлейфа FFC FPC:

❯ Настало время творчества! Проектируем корпус

Обычно в своих разработках я использую естественный интеллект. Поэтому пришлось придумывать дизайн корпуса самостоятельно, учитывая особенности печати 3D принтера. Разработку модели корпуса выполнял с помощью FreeCAD, результат моделирования вы можете видеть ниже.

Элементы корпуса были спроектированы с учетом оптимизации процесса печати, при этом качество не пострадало. В процессе печати не используются структуры поддержки. Ножки корпуса выполнены из TPU-пластика, использование флекс пластика предотвращает скольжение умной колонки по поверхности стола.

❯ Сборка умной колонки

Подключение элементов устройства выполняется по следующей схеме:

Как видно из схемы, для управления усилителем используется выход 28 (wPi 18) RPI разъёма, данный выход подключается к контакту звуковой платы с обозначением «SOUND EN». К выходам 26, 24, 22 подключается управление RGB светодиода, который выполняет функцию индикатора при выполнения запросов.

Как я упоминал ранее, в качестве микрофона используется USB микрофон марки xingzhaotong, который выглядит так:

Для установки в корпус колонки, нам необходимо его полностью разобрать и оставить только плату. Данная плата подключается согласно распиновки к соответствующим контактам на звуковой плате GND, DP, DM, VCC.

Давайте приступим к сборке устройства. Предварительная примерка платы Orange Pi Zero 2W:

Вид сверху без верхней крышки, на верхней поверхности резонатора виден прикрепленный USB микрофон в центре будет размещен RGB светодиод.

❯ Немного программной части

В этой статье я не планировал описывать программную часть устройства, так как это занимает большой объем информации, лучше это сделать в отдельной статье. Но ниже будут предоставлены некоторые моменты по программной настройки устройства.

Операционная система:

В качестве операционной системы я использовал Debian Bullseye c версией ядра 6.1.31, скачать можно на официальном сайте Orange Pi.

Управление GPIO:

Для управления GPIO используется официальная библиотека Orange Pi wiringPi.

Установка wiringPi:

apt-get update
apt-get install -y git
git clone https://github.com/orangepi-xunlong/wiringOP.git
cd wiringOP
sudo ./build clean
sudo ./build

После успешной установки Orange Pi wiringPi, мы можем вывести таблицу GPIO:

gpio readall

В итоге мы увидим следующее:

Обратите внимание, что в колонке «V» указано текущее состояние пина RPI.
Чтобы изменить состояние, мы можем воспользоваться следующими командами:

gpio mode 18 out # Изменение типа пина вход/выход (in/out)
gpio write 18 0 # Изменение уровня пина низкий/высокий (0/1)
gpio read 18 # Чтение состояние пина

Пример одного из вариантов управления GPIO из Python скрипта:

import os
os.system("gpio mode 18 out") # Изменение типа пина вход/выход (in/out)
os.system("gpio write 18 0") # Изменение уровня пина низкий уровень
os.system("gpio write 18 1") # Изменение уровня пина высокий уровень
os.system("gpio read 18") # Чтение состояние пина

Проверка наличия микрофона в системе:

Чтобы убедиться в правильности подключения микрофона, в консоли необходимо выполнить следующую команду:

arecord -l

Вывод команды должен быть следующим:

**** List of CAPTURE Hardware Devices ****
card 2: ahubhdmi [ahubhdmi], device 0: ahub_plat-i2s-hifi i2s-hifi-0 [ahub_plat-i2s-hifi i2s-hifi-0]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0
card 3: Device [USB PnP Sound Device], device 0: USB Audio [USB Audio]
Subdevices: 0/1
Subdevice #0: subdevice #0

Как видим из вывода, устройство USB PnP Sound Device успешно определилось в системе, если устройство отсутствует, то необходимо убедиться в его корректном подключении.

Настройка аудиовыхода:

Чтобы сконфигурировать аудиовыход под наши задачи, в терминале необходимо выполнить следующую команду:

alsamixer

В консоли появится окно с аудио устройствами, нажав F6 необходимо выбрать наше устройство с именем audiocodec и выполнить настройку как отображено ниже на картинке:

После этого можно выполнить алгоритм теста аудиосистемы.

Вывод списка доступных устройств воспроизведения звука:

aplay -l

Вывод команды:

**** List of PLAYBACK Hardware Devices ****
card 0: audiocodec [audiocodec], device 0: CDC PCM Codec-0 [CDC PCM Codec-0]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0
card 2: ahubhdmi [ahubhdmi], device 0: ahub_plat-i2s-hifi i2s-hifi-0 [ahub_plat-i2s-hifi i2s-hifi-0]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0

Мы используем линейный выход, поэтому наше устройство имеет имя CDC PCM Codec-0 [CDC PCM Codec-0]. Давайте протестируем вывод звука через наше устройство.

Первое что нужно сделать — это включить наш усилитель с помощью команд:

gpio mode 18 out
gpio write 18 1

Далее нам необходимо запустить тест с помощью генератора шума, командой в терминале:

speaker-test -c2 -Dplughw:0,0 # plughw:0,0 - это адрес нашего звукового устройства

Вывод команды:

speaker-test 1.2.4

Playback device is plughw:0,0
Stream parameters are 48000Hz, S16_LE, 2 channels
Using 16 octaves of pink noise
Rate set to 48000Hz (requested 48000Hz)
Buffer size range from 32 to 131072
Period size range from 16 to 16384
Using max buffer size 131072
Periods = 4
was set period_size = 16384
was set buffer_size = 131072
0 - Front Left
1 - Front Right
Time per period = 2.742858
0 - Front Left
1 - Front Right
Time per period = 5.461073
0 - Front Left
1 - Front Right
Time per period = 0.580064

Во время теста должен наблюдаться «белый» шум из динамика, если это произошло, то подключение и настройка аудиосистемы была выполнена корректно.

❯ Итог

В этой статье я попытался описать реализацию аппаратной части своего DIY проекта голосового ассистента для умного дома. Написание статьи отнимает большое количество времени, поэтому программную часть проекта постараюсь описать в следующем материале, если вам будет интересно.

Предугадывая ваш вопрос — «Почему бы не использовать Yandex Алису и подобные коммерческие решения?», сразу же изложу свою мысль:

Я сторонник автономных решений в плане их использования в критической инфраструктуре. А системы умного дома я отношу к этим категориям, поэтому, с моей точки зрения, использование устройств, зависящих от внешних систем, недопустимо. Описанное в статье решение не использует внешних сервисов для распознавания речи, векторизации запросов, синтеза речи и управления устройствами. И, конечно, я имею полный контроль над алгоритмами моего устройства, включая приватность.

Спасибо за ваше внимание! Ниже под спойлером несколько видео работы собранного устройства.

Файлы проекта:

• Файлы модели корпуса.

• Печатная плата проекта.

Так же рекомендуем почитать:

• Как проклятие невидимой стены ждало меня 20 лет

• DECstation 5000/260 — когда интернет был еще молодым

• Простая гравировка для дома: электрический карандаш