在一些應用項目開發的過程中，有時需要用到語音檢測的功能，即識別敲門聲、門鈴聲、汽車喇叭聲等功能，對於中小開發者來說，單獨開發構建該能力，不免耗時耗力，而華爲機器學習服務中的聲音識別服務SDK，只需簡單集成，端側就能實現這個功能。
一、 華爲聲音識別服務簡介：
聲音識別服務支持通過在線（實時錄音）的模式檢測聲音事件，基於檢測到的聲音事件能夠幫助開發者進行後續指令動作。目前支持13個種類的聲音事件，包括：笑聲、嬰兒或小孩哭聲、打鼾聲、噴嚏聲、叫喊聲、貓叫聲、狗叫聲、流水聲（包括水龍頭流水聲、溪流聲、海浪聲）、汽車喇叭聲、門鈴聲、敲門聲、火災報警聲（包括火災報警器警報聲、煙霧報警器警報聲）、警報聲（包括消防車警報聲、救護車警報聲、警車警報聲、防空警報聲）。
二、集成準備：
開發環境配置
1、需要在華爲開發者聯盟上創建應用：
此步驟具體可以詳見下方的鏈接：
2、打開機器學習服務：
具體開啓步驟可以查看下方的鏈接：
2、創建完應用之後，會自動生成agconnect-services.json文件， 需要手動將agconnect-services.json文件拷貝到應用級根目錄下
3、配置HMS Core SDK的Maven倉地址。
關於Maven倉的配置可以查看下方的鏈接：
4、集成聲音識別服務SDK
1. 推薦使用Full SDK方式集成，在build.gradle文件中配置相應的sdk
// 引入聲音識別集合包 implementation 'com.huawei.hms:ml-speech-semantics-sounddect-sdk:2.1.0.300' implementation 'com.huawei.hms:ml-speech-semantics-sounddect-model:2.1.0.300'
2. 根據實際情況聲明AGC插件配置，有兩種方式
apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'
或
plugins { id 'com.android.application'
id 'com.huawei.agconnect'
}
3. 自動更新機器學習模型
添加如下語句到AndroidManifest.xml文件中，用戶從華爲應用市場安裝您的應用後，將自動更新機器學習模型到設備：
<meta-data android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" android:value= "sounddect"/>
4. 更詳細的步驟可以通過下方的鏈接查看：
三、應用開發編碼階段
1.取得 麥克風 權限， 如果沒有麥克風的權限 會報12203的錯誤
設置靜態權限（必須）
< uses-permission android :name ="android.permission.RECORD_AUDIO" />
動態權限獲取（必須）
ActivityCompat.requestPermissions(
this, new String[]{Manifest.permission.RECORD_AUDIO
}, 1);
2.創建MLSoundDector對象
private static final String TAG = "MLSoundDectorDemo";
//語音識別的對象
private MLSoundDector mlSoundDector;
//創建MLSoundDector對象 並 設置回調方法
private void initMLSoundDector(){
mlSoundDector = MLSoundDector.createSoundDector();
mlSoundDector.setSoundDectListener(listener);
}
3. 聲音識別結果回調，用於獲取檢測結果，並將回調傳入聲音識別實例。
//創建聲音識別結果回調，用於獲取檢測結果，並將回調傳入聲音識別實例。
private MLSoundDectListener listener = new MLSoundDectListener() {
@Override
public void onSoundSuccessResult(Bundle result) {
//識別成功的處理邏輯，識別結果爲：0-12（對應MLSoundDectConstants.java中定義的以SOUND_EVENT_TYPE開頭命名的13種聲音類型）。
int soundType = result.getInt(MLSoundDector.RESULTS_RECOGNIZED);
Log.d(TAG,"聲音識別成功："+soundType);
}
@Override
public void onSoundFailResult(int errCode) {
//識別失敗，可能沒有授予麥克風權限（Manifest.permission.RECORD_AUDIO）等異常情況。
Log.d(TAG,"聲音識別失敗："+errCode);
}
};
此代碼中只是將聲音識別結果的int類型打印了出來，實際編碼中，可以將int類型的聲音識別結果 轉換爲 可被用戶識別的類型。
聲音識別類型的定義：
<string-array name="sound_dect_voice_type">
<item>笑聲</item>
<item>嬰兒或小孩哭聲</item>
<item>打鼾聲</item>
<item>噴嚏聲</item>
<item>叫喊聲</item>
<item>貓叫聲</item>
<item>狗叫聲</item>
<item>流水聲</item>
<item>汽車喇叭聲</item>
<item>門鈴聲</item>
<item>敲門聲</item>
<item>火災報警聲</item>
<item>警報聲</item>
</string-array>
3. 開啓和關閉語音識別
@Override
public void onClick(View v) {
switch (v.getId()){
case R.id.btn_start_detect:
if (mlSoundDector != null){
boolean isStarted = mlSoundDector.start(this); //context 是上下文
//isStared 等於true表示啓動識別成功、isStared等於false表示啓動識別失敗（原因可能是手機麥克風被系統或其它三方應用佔用)
if (isStarted){
Toast.makeText(this,"語音識別開啓成功", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
break;
case R.id.btn_stop_detect:
if (mlSoundDector != null){
mlSoundDector.stop();
}
break;
}
}
4.當頁面關閉的時候，可以調用destroy()方法釋放資源
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
if (mlSoundDector != null){
mlSoundDector.destroy();
}
}
四、運行測試
1. 以敲門聲爲例，預計聲音識別類型的輸出結果爲10
2. 點擊開啓語音識別按鈕、模擬敲門聲 ，在AS控制檯中可以得到如下日誌， 說明集成成功。
五、其他
1. 聲音識別服務屬於華爲機器學習服務中的一個很小的模塊，華爲機器學習服務包括6大模塊，分別爲：文本類、語音語言類、圖像類、人臉人體類、自然語言處理類，自定義模型 。
2. 這篇記錄文檔只是介紹了“語音語言類”這個模塊中的“聲音識別服務”
3. 如果有讀者對華爲機器學習服務其他模塊感興趣的話，可以查看華爲提供的相關集成文檔，地址如下：
>>獲取開發指導文檔
>>參與開發者討論請到CSDN社區或者Reddit社區
>>下載demo和示例代碼請到Github或者Gitee
>>解決集成問題請到Stack Overflow
原文鏈接：https://developer.huawei.com/...
原作者：胡椒