开始语音交互
本 demo 是基于科大讯⻜的离线命令词识别，离线语音合成功能和 VAD 算法的结合来实现的语音控制。
离线命令词 负责检测⻨克⻛输入数据
离线语音合成 负责合成反馈输出数据
VAD 负责获取⻨克⻛输入数据并保存
1 实现流程
VAD算法能实时判断周围的能量，并根据能量的门限判断是否识别为语音，如果识别为语音，则将其保存下来并通过离线关键词检测，判断语音中是否有唤醒关键词。若有唤醒关键词，则反馈给唤醒状态机，否则机器人将保持休眠状态。
当唤醒状态机处于唤醒状态时，这时候下达的指令如果是有效的指令，则机器人会执行相应的指令，完成后让唤醒状态机返回休眠模式。
2 使用方式
- 前往科大讯飞官网，扫码快捷登录，注册帐号
- 先创建一个属于自己的应用案例，创建完应用后会得到自己专属的appid，后续会使用到，需要用户在我的应用中查找。
- 导航栏选择SDK下载，下载
离线语音合成和离线命令词识别的SDK，这里可以将两个SDK一同打包下载。
- 将下载的压缩包解压，并打开解压后的压缩包，将
handsfree_speech/cfg/msc/res/asr/talking.bnf文件拷贝到刚刚解压的文件夹的bin/msc/res/asr路径下，然后将SDK的bin/msc/res/tts和bin/msc/res/asr两个文件夹覆盖我们所提供 speech demo 中的 cfg 文件中同名文件路径下，即handsfree_speech/cfg/目录 (这里的 common.jet 有两个，一个是离线语音合成的，一个是离线命令词识别的,要一一对应)
- 修改代码
handsfree_speech/src/Voice_feedback/tts_offline_sample.cpp和handsfree_speech/src/Voice_recognition/asr_offline_record_sample.cpp文件中的 appid 登录参数。因为每一个用戶的 SDK 都绑定相应的 appid，如果appid不匹配的话,会有相应的错误信息反馈。
返回
handsfree_ros_ws/目录下，打开新的终端进行编译catkin_make关闭所有终端，并打开一个新的终端，运行指令（至少需要运行语音交互节点和VAD语音活动侦测节点，其他的功能需要使用的时候，需要什么功能打开什么功能，目前多个功能的同时调用的话，还存在一点问题，联动还未完全打通）
//语音交互节点
roslaunch handsfree_speech offline_interactive_ros.launch
//VAD语音活动侦测节点
rosrun handsfree_speech vad_record.py
//语音控制驱动节点(可选，可以用来进行“前进”和“后退”等基本操作)
rosrun handsfree_speech cn_voice_cmd_vel.py
//语音导航节点(可选，进行语音导航时才需要启动)
rosrun handsfree_speech set_goal.py
//语音巡逻节点(可选，进行语音巡逻时才需要启动)
rosrun handsfree_speech multi_point_patrol.py
这里我们可以使用仿真环境先看一下效果，我们已在handsfree中提供了相应的仿真环境工具。您可以运行上面的语音交互节点，VAD语音活动侦测节点和语音控制驱动节点三条指令，并运行以下指令(二选一即可)来进行仿真环境的机器人语音测试。
(通过唤醒词小道唤醒程序，利用前进,后退，左转，右转等基本语音指令来控制仿真环境中的机器人进行运动，详细指令可以看后续教程)
roslaunch handsfree_2dnav navigation.launch
这两条指令都可以用于启动仿真环境，在空间不够空旷的情况下，我们执行其中任意一个即可进行仿真测试。通过仿真环境，我们可以测试语音交互的执行效果，并进行机器人驱动功能的调试。
如果您想在实际环境中用语音控制机器人的话，还需要运行以下指令来启动实际的驱动控制节点。
roslaunch handsfree_hw handsfree_hw.launch//驱动控制节点
我们建议您先学习后续的的详细教程，通过修改一些代码的参数，并进行仿真测试来了解代码功能，最后再对机器人进行实际环境下的控制。
下面是一个科大讯飞的错误码信息查询，如果在调用科大讯飞的时候报错了相关的错误码，可以通过这个链接查询。
科大讯飞错误码信息查询