输入参数

识别输入参数

场景：

• 在线识别：百度语音服务器将录音识别出文字，包括长语音
• 离线命令词：离线识别出预定义的固定短语
• 在线语义：百度语音服务器将录音识别出文字，并将服务器端的语义解析结果一起返回
• 本地语义：在识别出文字的基础上（包括离线命令词识别）， 对文字做语义分析。任意网络状况。

使用网络状况：

• 在线 ： 涵盖在线识别，在线语义及在线识别后的本地语义解析。
• 离线 ： 涵盖离线命令词，及离线命令词识别后的本地语义解析。

共支持4个语种 ，语种请在 ASR_START输入事件中的PID参数中设置

• 中文普通话 （全部场景）
• 中文四川话（离线命令词及语义不支持）
• 粤语（离线命令词及语义不支持）
• 英语（离线命令词及语义不支持）

识别输入事件

,以下参数均为SpeechConstant类的常量，如SpeechConstant.ASR_START**, 实际的String字面值可以参见SpeechConstant类或自行打印

ASR_START 输入事件参数

ASR_KWS_LOAD_ENGINE 输入事件参数

PID 参数

在线参数， 请根据语言， 输入法模型及是否需要在线语义，来选择PID。

• 语言：目前支持中文普通话，四川话，粤语，和英语四个
• 输入法模型：适用于较长的句子输入。默认有标点，不支持在线语义; 开启标点后，不支持本地语义。
• 自训练平台模型： 在输入法模型的基础上，可以自行上传词库和句库，生成您自己的训练模型。
• 在线语义：在线语义只支持普通话（本地语义也是只支持普通话）。在线语义对识别结果的文字，再做结构化解析，找到语句的“关键词”。在线语义详细说明请查看“语义理解协议”文档。
• Unit 2.0 语义：功能类似在线语义，但是可以自定义解析。

语音识别pid

外加Unit 2.0功能的 pid

语音自训练平台

语音自训练平台上，训练实时语音识别基础模型，可以在Android SDK上添加训练上线的模型ID。注意必须填写上线模型给出的PID。示例 获取专属模型参数pid:1537 modelid:1235， 可在SDK参数中填写 PID=1537；同时LM_ID 设置为1235。

具体功能及使用说明请参考文档 “自训练平台手册”

具体功能参数

鉴权信息

描述:APP_ID, APP_KEY, SECRET3个鉴权信息决定是否拥有识别、唤醒、离线命令词等权限

请求示例：设置APP_ID, APP_KEY, SECRET

{"appid":155905xx,"secret":"y7S7hAI894BB3LF1yHYmvQEusxxxxxx ","key":"q2uPyBe6LmWTZlvb0gxxxxxx","accept-audio-volume":false}

设置语言、模型、自定义词库、语义

描述:PID参数决定调用哪个识别模型，即决定了语言，模型，及是否支持自定义词库和在线语义解析。

1. 语言共有4种：中文普通话、英语、粤语及四川话。
2. 输入法模型/远场模型：分别适用于长句输入/短句输入/离麦克风较远的音频输入。
3. 在输入法模型下自定义词库生效。
4. 只有输入法或者远场模型，才可以开启在线语义解析。(下节描述)
5. 自训练平台 及 百度UNIT 需要使用特定的pid

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 在线识别=>设置=>PID,语种

请求示例： 英语 输入法模型

{"pid":1737,"accept-audio-volume":false}

长语音

描述:开启长语音识别功能，此时VAD参数不能设为touch；长语音可以识别数小时的音频。注意选输入法模型。

BDS_ASR_ENABLE_LONG_SPEECH= true 或 VAD_ENDPOINT_TIMEOUT = 0 都可以开启长语音

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 在线识别=>设置=>长语音及VAD时长设置

请求参数示例： 开启长语音，不能与VAD=touch联用

{"enable.long.speech":true,"accept-audio-volume":false}
或
{"accept-audio-volume":false,"vad.endpoint-timeout":0}

设置静音时长进行断句

描述：普通识别的录音限制60s。连续xxxms静音后，SDK认为一句话结束。VAD_ENDPOINT_TIMEOUT=0，作用是静音断句的时长设置，使用长语音功能时不能使用这个参数。

VAD_ENDPOINT_TIMEOUT =0

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 在线识别=>设置=>长语音及VAD时长设置

请求示例： 连续800ms静音，表示一句话结束

{"accept-audio-volume":false,"vad.endpoint-timeout":800}

开启/关闭根据静音时长切分句子

描述：默认开启根据静音时长切分句子。通过设置VAD参数的值，当设置VAD=dnn时，表示开启VAD，此时通过设置的静音时长进行断句；开启长语音功能时，VAD必然是开启的状态；当设置VAD=touch时，表示关闭VAD，不能使用长语音功能，限制录音时长60s，在60s内的只能点击停止按钮通过发送停止事件才能停止识别。

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 在线识别=>设置=>VAD是否开启dnn或touch

请求示例： 开启VAD，根据静音时长切分句子

{"accept-audio-volume":false,"vad":"dnn"}

请求示例： 关闭VAD，60s内音频，SDK等待调用stop事件结束录音

{"accept-audio-volume":false,"vad":"touch"}

离线命令词

设置纯在线功能和离在线融合识别

DECODER 参数

• DECODER = 0 ，表示禁用离线功能，只使用在线功能；
• DECODER = 2 ，表示启用离线功能，但是SDK强制在线优先。

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 离线命令词功能=>开始

请求示例：DECODET=2，表示断网时，使用离线识别固定短语；

{"accept-audio-volume":false,”decoder”:2}

设定离线命令词文件路径

离线命令词只能识别bsg文件中预定义的固定短语，其中bsg文件必须在项目中设定路径，参数ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH作用就是定义离线命令词识别的bsg文件路径;该参数需要在ASR_KWS_LOAD_ENGINE加载离线资源输入事件中初始化；

ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH设置bsg文件路径

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 离线命令词功能

请求示例：定义assets目录下的离线命令词文件

{"accept-audio-data":false,"grammar":"assets:\/\/\/baidu_speech_grammar.bsg","decoder":2}

扩展离线命令词的词条部分

离线命令词bsg文件的左侧词条部分内容可通过SLOT_DATA参数进行动态覆盖，覆盖后原先的bsg文件中的左侧词条部分失效。和ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH一起使用。

SLOT_DATA扩展词条

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击全部识别=>设置=>纯在线或在线+离线命令词=>离线命令词及在线识别混合                                                       =>离线命令词及本地语义                                                       =>扩展词条

请求示例：动态修改离线命令词的词条部分

{"accept-audio-data":false,"grammar":"asset:\/\/\/baidu_speech_grammar.bsg","decoder":2, "slot-data":{"name":\["妈妈","老伍"\],"appname":\["手百","度秘”"\]}}

唤醒输入参数

以下参数均为SpeechConstant类的常量，如SpeechConstant.WAKEUP_START

WAKEUP_START 输入事件参数

具体功能参数

设置唤醒词文件路径

唤醒词功能是本地功能使用时无需联网，只能唤醒bin文件中预定义的关键词，bin文件需要使用WP_WORDS_FILE设置路径，支持android asset目录（如assets:///wakeUp.bin)；

WP_WORDS_FILE设置bin文件路径

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：精简版唤醒

请求示例：使用唤醒功能加载唤醒词bin文件；

{"kws-file":"assets:\/\/\/WakeUp.bin","accept-audio-volume":false}

语义输入参数

• 请求参数说明

具体功能参数

在线语义 百度UNIT

UNIT是百度最专业的语义理解和对话管理平台，为开发者预置可一键式接入的语义理解和对话管理服务，方便快捷的满足语义理解和对话管理需求。 如果需要更多的定制语义服务，可先在UNIT上进行语义解析的配置，配置说明点击这里智能对话定制与服务平台 UNIT。

使用流程如下：1.登录UNIT；2.训练一个技能；3.拿到技能"bot_id":"xx"；4.通过语音SDK配置对应PID（15374，19364）及参数进行调用。

UNIT支持单bot和多bot的接入，接入参数如下：

• 单bot接入就是发送一个bot_id，示例：

{"bot_session_list":"[{\"bot_id\":\"5\",\"bot_session_id\":\"\"}]}"

• 多bot接入就是发送多个bot_id,示例：

{"bot_session_list":"[{\"bot_id\":\"5\",\"bot_session_id\":\"\"},{\"bot_id\":\"6\",\"bot_session_id\":\"\"},\"bot_id\":\"1006\",\"bot_session_id\":\"\"}]}"

• 返回结果：

{
    "errno":"0",
    "error_msg":"ok",
    "bot_session_list":"[{\"bot_id\":\"xx\",\"bot_session_id\":\"xxx\"},{\"bot_id\":\"xx\",\"bot_session_id\":\"xxx\"}"}]",
    "unit_response":[
        ...
    ],
}

在线语义 通用场景语义解析

PID仅普通话并且选远场模型才可以开启在线语义；在线条件下，会将识别的文本进行解析，找出文本的意图

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

demo测试：点击 在线和本地语义=>设置=>PID,语种

请求示例： 普通话 输入法模型

{"pid":15373,"accept-audio-volume":false}

本地语义

必须设置ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH参数生效，无论网络状况，都可以有本地语义结果。并且本地语义结果会覆盖在线语义结果。

NLU= enable表示开启本地语义

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

Demo测试：在线和本地语义=>设置=>本地语义解析enable && 本地语义文件 && 扩展词条

请求示例：设置本地语义的bsg文件路径，例如在asset目录下；

{"accept-audio-data":false,"grammar":"assets:\/\/\/baidu_speech_grammar.bsg",”pid”:”1537”, "slot-data":{"name":\["妈妈","老伍"\],"appname":\["手百","度秘”"\]},"nlu":"enable"}

• 设置本地语义文件路径

使用本地语义需要设置bsg文件的路径，本地语义共用离线命令词的参数和文件。使用本地语义功能的时候，不需要作为ASR_KWS_LOAD_ENGINE的输入参数。但是需要作为ASR_START事件的输入参数。

ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH参数设置bsg文件路径。

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

Demo测试：在线和本地语义=>设置=>本地语义文件

请求示例：设置本地语义的bsg文件路径，例如在asset目录下；

{"accept-audio-data":false,"grammar":"assets:\/\/\/baidu_speech_grammar.bsg",”pid”:”1537”,”nlu”:”enable”}

• 扩展本地语义文件的词条部分内容

bsg文件的左侧词条部分内容可通过SLOT_DATA参数进行动态覆盖，覆盖后原先的bsg文件中的左侧词条部分失效。和ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH一起使用。

SLOT_DATA参数动态覆盖bsg文件词条内容

DEMO中测试方法：(具体可参见识别安卓SDK测试文档)

Demo测试：在线和本地语义设置本地语义文件, 扩展词条

请求示例：动态覆盖bsg文件左侧词条内容

{"accept-audio-data":false,"grammar":"assets:\/\/\/baidu_speech_grammar.bsg",”pid”:”1537”, "slot-data":{"name":\["妈妈","老伍"\],"appname":\["手百","度秘”"\]},”nlu”:”enable”}

• 更多UNIT问题可通过QQ群：805312106咨询沟通。