1. 文档说明

2. 版本说明

3. SDK说明&功能简介

语音识别Android SDK 功能 主要分为语音识别 及 语义理解与对话管理

1. 语音识别： 将录音转为文字。目前在线识别支持普通话、英文、粤语和四川话。
2. 语义理解与对话管理： 提取语音识别出的文字的意图与关键信息，并做出回应。

语音识别

语音识别，可以分为在线识别，离线命令词，及唤醒词

1. 在线识别： 即联网使用的识别功能，支持自定义词库及自训练平台。目前在线识别支持普通话、英文、粤语和四川话，通过在请求时配置不同的pid参数，选择对应模型。默认为麦克风输入，可以设置参数为pcm格式16k采样率，16bit，小端序，单声道的音频流输入。
2. 离线命令词： 断网时识别固定的预定义短语（定义在bsg文件中），SDK强制优先使用在线识别。 断网时激活，只能识别预定义的短语。联网时，强制使用在线识别。固定短语的语法需要从控制台“离线词&本地语义”模块预定义并下载为baidu_speech_grammar.bsg文件
3. 唤醒词：识别预定义的“关键词”， 这个“关键词”必须在一句话的开头。 本地功能，不需要网络。唤醒词即识别“关键词”，当SDK的识别引擎“听到”录音中的关键词后，立即告知用户。与android系统的锁屏唤醒完全无关。关键词和离线命令词一样，需要预定义并下载为WakeUp.bin文件

在线识别

在线是指手机联网时(3G 4G 5G wifi)，在线识别可以分为：

1. 在线普通识别： 流式识别出识别用户输入的录音音频流，支持普通话、英文、粤语和四川话。限制60s时长。
2. 在线长语音识别： 在线普通识别的基础上，没有60s时长的限制。 在线识别可以测试DEMO中的第一个按钮“在线识别”。

自定义词库

设置方法：

登录百度云-管理中心“管理应用”“选择应用”“语音识别词库设置”右侧“进行设置”；

设置效果：

1. 可以自定义识别词，提升准确率。
2. 仅在普通话输入法模型下生效。
3. 自定义词库适合短句，保证词库中一模一样的短句可以被识别出。
4. 词库中的分词优先级较高。

举例 词库定义了1个短句 :1 .“摆渡船来了”百度内部处理的可能的分词结果：摆渡船来 了。

以下录音的结果

1. 原始音频：摆渡船来了 =》识别结果： 摆渡船来了 【保证结果】
2. 原始音频：摆渡船来了么 =》识别结果： 百度传来了么 【可能结果，不保证】
3. 原始音频：摆渡船来 =》 识别结果： 百度传来 【可能结果，不保证】
4. 原始音频：百度传来了喜讯 =》 识别结果： 摆渡船来了喜讯 【不保证，词库内的分词优先级高】

最好在1万行以内。

副作用：如果用户的测试集中包含大量非自定义词表的query，整体上准确率下降。

语音自训练平台模型训练

自训练平台可以认为是自定义词库的升级版本，可以更加直观地查看训练效果。同样使用您自定义的文本进行结果优化。

具体功能及使用说明请参考文档 “自训练平台手册”

离线命令词

离线命令词，联网时，强制使用在线识别，在断网时或在线请求超时时，使用离线命令词功能。离线命令词功能不支持任意语句的识别，只能识别预定义的固定短语。

唤醒词

唤醒词即识别预定义的“关键词”。与在线长语音识别不同，长语音识别会返回所有识别结果，唤醒词只会识别出您预先定义的关键词。与android本身的锁屏唤醒没有任何关系。

唤醒词是本地功能，正常使用时无需联网。 在http://ai.baidu.com/tech/speech/wake页面下方可以自行定义bin文件。百度语音提供了近15个预定义唤醒词，效果有优化。也可以自定义唤醒词，效果不如预定义唤醒词。bin文件中最多可以有10个唤醒词，其中自定义唤醒词不超过3个，并且2个字的预定义唤醒词不超过3个。进行唤醒词操作前必须要有相对静音。

语义

语义包括理解与对话管理，可用于提取语音识别出的文字的意图与关键信息，并做出回应。目前,百度语音识别技术已和百度NLP实现了流程打通。NLP部分由百度语义理解与对话管理平台UNIT提供。语音识别Android SDK提供了3种对接语义的方式：

在线语义：

• 百度UNIT： 对话理解与交互技术平台，开发者可根据业务需要定制对话系统，也可以直接使用UNIT预置的对话能力。
• 通用场景语义解析： 基于百度UNIT搭建的常见场景的语义理解（不含对话管理能力）。

本地语义：

• 在任意网络下都可使用，android sdk内部根据设置的bsg文件的定义进行离线命令词语义解析

录音环境

百度短语音识别（含唤醒）要求安静的环境，真人的正常语速的日常用语，并且不能多个人同时发音。

音频格式要求:

默认为麦克风输入，可以设置参数为pcm格式16k采样率，16bit，小端序，单声道的音频流输入。

以下场景讲会导致识别或者唤醒效果变差，错误，甚至没有结果：

1. 吵杂的环境
2. 有背景音乐，包括扬声器在播放百度合成的语音。
3. 离麦克风较远的场景应该选择远场语音识别。

以下场景的录音可能没有正确的识别结果：

1. 音频里有技术专业名称或者用语 （技术专业名称请到自训练平台改善）
2. 音频里是某个专业领域的对话，非日常用语。比如专业会议，动画片等

建议先收集一定数量的真实环境测试集，按照测试集评估及反馈。语音识别没有降噪功能无法过滤背景音等杂声。

4.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。

5.输出参数

识别输出参数

语音回调事件统一由 public void onEvent(String name, String params, byte[] data, int offset, int length) 该方法回调。其中name是回调事件， params是回调参数。（data，offset，length）缓存临时数据，三者一起，生效部分为 data[offset] 开始，长度为length。

唤醒输出参数

语音回调事件统一由 public void onEvent(String name, String params, byte[] data, int offset, int length) 方法回调 其中name是回调事件， params是回调参数。（data，offset，length）缓存临时数据，三者一起，生效部分为 data[offset] 开始，长度为length。

6. Demo运行

6.1 配置包名和签名

从百度云控制台下载Demo之后，需要在build.gradle中配置好包名。

6.2 修改鉴权信息

填写控制台应用的(APPID)、API/SECRET KEY

然后编译运行

完整功能测试流程可以参考Demo内目录doc_integration_DOCUMENT/ASR_demonstration.docx 文件

7. SDK集成

bdasr_V3_xxxxxxxx_xxxx.jar 库

将core/libs/bdasr_V3_xxxxx_xxxxx.jar 复制到您的项目的同名目录中。

复制NDK 架构目录

1. 将 core/src/main/jniLibs 下armeabi等包含so文件的5个目录，复制合并到您的项目的同名或者存放so的目录中。如果build.gradle中定义过jniLibs.srcDirs ，则复制合并到这个目录。
2. 如与第三方库集成，至少要保留armeabi目录。如第三方库有7个架构目录，比语音识别SDK多出2个目录 mips和mips64，请将mips和mips64目录删除，剩下5个同名目录合并。
3. 如第三方库仅有armeabi这一个目录，请将语音识别SDK的额外4个目录如armeabi-v7a删除,合并armeabi目录下的so。 即目录取交集，so文件不可随意更改所属目录。
4. 打包成apk文件，按照zip格式解压出libs目录可以验证。
5. 运行时 getApplicationInfo().nativeLibraryDir 目录下查看是否有完整so文件。 特别是系统app需要手动push so文件到这个目录下。

build.gradle 文件及包名确认

1. 根目录下build.gradle确认下gradle的版本。
2. app/build.gradle 确认下 applicationId 包名是否与官网申请应用时相一致（离线功能需要）。 demo的包名是"com.baidu.speech.recognizerdemo"。

3. 确认 compileSdkVersion buildToolsVersion 及 targetSdkVersion

   一、导入demo的core module，并配置app依赖core

二、修改app/java/com.baidu.speech.recognizerdemo/MainActivity.java，修改app/java/com.baidu.speech.recognizerdemo/MainActivity.java：

具体参考官方demo内 doc_integration_DOCUMENT文件夹下有ASR-INTEGRATION-helloworld-V3.01.docx文件，helloworld 集成sdk的完整图示实例。

8. 相关授权文件

请将百度云控制台创建应用时获取的语音(APPID)、API/SECRET KEY 并填写包名。

在线识别与唤醒都需要进行相关验证后方可使用：

9. 语音相关接口流程

9.1在线识别调用流程

1 初始化

1.1 初始化EventManager对象

SDK中，通过工厂创建语音识别的事件管理器。注意识别事件管理器只能维持一个，请勿同时使用多个实例。即创建一个新的识别事件管理器后，之前的那个置为null，并不再使用。

EventManager asr = EventManagerFactory.create(this, "asr"); 
// this是Activity或其它Context类

详见ActivityMiniRecog类中”基于sdk集成1.1 初始化EventManager对象"

1.2 自定义输出事件类

SDK中，需要实现EventListener的输出事件回调接口。该类需要处理SDK在识别过程中的回调事件。可以参考DEMO中对SDK的调用封装。

EventListener yourListener = new EventListener() {
    @Override
    public void onEvent(String name, String params, byte [] data, int offset, int length) {
        if(name.equals(SpeechConstant.CALLBACK_EVENT_ASR_READY)){
            // 引擎就绪，可以说话，一般在收到此事件后通过UI通知用户可以说话了
        }
        if(name.equals(SpeechConstant.CALLBACK_EVENT_ASR_PARTIAL)){
            // 一句话的临时结果，最终结果及语义结果
        }
            // ... 支持的输出事件和事件支持的事件参数见“输入和输出参数”一节
    }
};

详见ActivityMiniRecog类中”基于sdk集成1.2 自定义输出事件类"

1.3 注册自己的输出事件类

asr.registerListener(yourListener);

详见ActivityMiniRecog类中”基于sdk集成1.3 注册自己的输出事件类”

DEMO中，以上两步合并为

IRecogListener listener = new MessageStatusRecogListener(handler);

// 可以传入IRecogListener的实现类，也可以如SDK，传入EventListener实现类

//如果传入IRecogListener类，在RecogEventAdapter为您做了大多数的json解析。

MyRecognizer myRecognizer = new MyRecognizer(this, listener); 
//this是Activity或其它Context类

详见ActivityAbstractRecog类中”基于DEMO集成第1.1, 1.2, 1.3 步骤 初始化EventManager类并注册自定义输出事件

2 开始识别

开始事件的参数可以参见"输入和输出参数"。

2.1 设置识别输入参数

SDK中，您需要根据文档或者demo确定您的输入参数。DEMO中有UI界面简化选择和测试过程。demo中，在点击“开始录音”按钮后，您可以在界面或者日志中看见ASR_START事件的json格式的参数。

// asr.params(反馈请带上此行日志):{"accept-audio-data":false,"disable-punctuation":false,"accept-audio-volume":true,"pid":1736}

//其中{"accept-audio-data":false,"disable-punctuation":false,"accept-audio-volume":true,"pid":1736}为ASR_START事件的参数

String json ="{\"accept-audio-data\":false,\"disable-punctuation\":false,\"accept-audio-volume\":true,\"pid\":1736}"

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成2.1 设置识别参数‘’

2.2 发送start开始事件

asr.send(SpeechConstant.ASR_START, json, null, 0, 0);

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成2.2 发送开始事件

DEMO中， 您需要传递Map<String,Object>的参数，会将Map自动序列化为json

Map<String, Object> params;
... // 设置识别参数
// params ="accept-audio-data":false,"disable-punctuation":false,"accept-audio-volume":true,"pid":1736
myRecognizer.start(params);

详见ActivityAbstractRecog类中"基于DEMO集成2.1, 2.2 设置识别参数并发送开始事件"

3 收到回调事件

3.1开始回调事件

回调事件在您实现的EventListener中获取。OnEvent方法中， name是输出事件名，params该事件的参数，(data,offset, length)三者一起组成额外数据。如回调的音频数据，从data[offset]开始至data[offset + length] 结束，长度为length。

public void onEvent(String name, String params, byte [] data, int offset, int length);

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成3.1 开始回调事件"

DEMO中， 回调事件在您实现的IRecogListener中获取。

详见RecogEventAdapter类中”基于DEMO集成3.1 开始回调事件"

4 控制识别

4.1 控制停止识别

asr.send(SpeechConstant.ASR_STOP, null, null, 0, 0); 
//发送停止录音事件，提前结束录音等待识别结果

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成4.1 发送停止事件"

4.2 控制取消识别

asr.send(SpeechConstant.ASR_CANCEL, null, null, 0, 0);
 //取消本次识别，取消后将立即停止不会返回识别结果

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成4.2 发送取消事件"

DEMO 中：

myRecognizer.stop(); 
// 发送停止录音事件，提前结束录音等待识别结果

详见ActivityAbstractRecog类中”基于DEMO集成4.1 发送停止事件"

myRecognizer.cancel(); 
// 取消本次识别，取消后将立即停止不会返回识别结果

详见ActivityAbstractRecog类中”基于DEMO集成4.2 发送取消事件"

5 事件管理器退出

5.1 在线不需要卸载离线命令词

先启动取消，避免有还在运行的识别。 之后需要将之前的listener卸载，不卸载的话，可能有内存溢出

asr.send(SpeechConstant.ASR_CANCEL, null, null, 0, 0); // 取消识别

5.2 释放资源

asr.unregisterListener(this);

详见ActivityMiniRecog类中基于SDK集成5.2 退出事件管理器"

DEMO中，

myRecognizer.release(); 
// 含有离线引擎卸载

详见ActivityAbstractRecog类中基于DEMO的5.2 退出事件管理器"

9.2 离线命令词调用流程

离线命令词的bsg文件设置：

在语音控制台的左侧功能栏中，进入“离线词&语义设置”模块，根据页面上的引导自行定义词条和语法，并生成bsg文件。其中右侧“说法”部分，为固定语法，下载后不可更改。左侧“词条”部分，代码中可以动态定义覆盖。

离线命令词功能可以测试DEMO中的第二个按钮“离线命令词识别”

调用流程：

离线命令词功能需要首先实现之前的在线识别功能的代码。离线引擎加载需要在EventManager初始化之后，识别事件之前。 在SDK中，

HashMap map = new HashMap();
map.put(SpeechConstant.DECODER, 2); 
// 0:在线 2.离在线融合(在线优先)
map.put(SpeechConstant.ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH, "/sdcard/yourpath/baidu_speech_grammar.bsg");
 //设置离线命令词文件路径

// 下面这段可选，用于生成SLOT_DATA参数， 用于动态覆盖ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH文件的词条部分

JSONObject json = new JSONObject();
json.put("name", new JSONArray().put("王自强").put("叶问")).put("appname", new
JSONArray().put("手百").put("度秘"));
map.put(SpeechConstant.SLOT_DATA, json.toString());
// SLOT_DATA 参数添加完毕

1.1 -1.3步骤同在线

1.4 加载离线资源

asr.send(SpeechConstant.ASR_KWS_LOAD_ENGINE,new
JSONObject(map).toString());

//加载离线引擎，使用离线命令词时使用，请在整个离线识别任务结束之后卸载离线引擎

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK离线命令词1.4 加载离线资源(离线时使用)"

//离线引擎加载完毕事件后，开始你的识别流程，此处开始你的识别流程，注意离线必须断网生效或者SDK无法连接百度服务器时生效，只能识别bsg文件里定义的短语。

2.1-4.2 步骤同在线

5.1 卸载离线资源

//不再需要识别功能后，卸载离线引擎。再次需要识别功能的话，可以重复以上步骤。即依旧需要EventManager初始化之后，识别事件之前加载离线引擎。

asr.send(SpeechConstant.ASR_KWS_UNLOAD_ENGINE, null, null, 0, 0);

详见ActivityMiniRecog类中”基于SDK集成5.1 卸载离线资源步骤(离线时使用)"

在demo中，

HashMap<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put(SpeechConstant.DECODER, 2); 
// 0:在线 2.离在线融合(在线优先)
map.put(SpeechConstant.ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH, "/sdcard/yourpath/baidu_speech_grammar.bsg"); 
//设置离线命令词文件路径

// 下面这段可选，用于生成SLOT_DATA参数， 用于动态覆盖ASR_OFFLINE_ENGINE_GRAMMER_FILE_PATH文件的词条部分

JSONObject json = new JSONObject();
json.put("name", new
JSONArray().put("王自强").put("叶问")).put("appname", new
JSONArray().put("手百").put("度秘"));
map.put(SpeechConstant.SLOT_DATA, json.toString());
// SLOT_DATA 参数添加完毕

myRecognizer.loadOfflineEngine(map);
//加载离线引擎，使用离线命令词时使用，请在整个离线识别任务结束之后卸载离线引擎 

详见ActivityAbstractRecog类中”基于DEMO集成1.4 加载离线资源步骤(离线时使用)"

//离线引擎加载完毕事件后，开始你的识别流程，注意离线必须断网生效或者SDK无法连接百度服务器时生效，只能识别bsg文件里定义的短语。

//不再需要识别功能后，卸载离线引擎。再次需要识别功能的话，可以重复以上步骤, 新建MyRecognizer类即可。

myRecognizer.release();

详见ActivityAbstractRecog类中”基于DEMO5.1 卸载离线资源(离线时使用)"

9.3识别错误码

"4004"鉴权子错误码

服务端错误码请参照 点击查看

9.4唤醒词调用流程

SDK 的调用过程可以参见DEMO中的ActivityMiniWakeUp类

DEMO的调用过程可以参考DEMO中的ActivityWakeUp类

1 初始化

1.1 初始化EventManager对象

SDK中，通过工厂创建语音唤醒词的事件管理器。注意唤醒词事件管理器同识别事件管理器一样只能维持一个，请勿同时使用多个实例。即创建一个新的唤醒词事件管理器后，之前的那个设置为null。并不再使用。

EventManager wp= EventManagerFactory.create(this,"wp");
 //this是Activity或其它Context类

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成1.1 初始化EventManager"

1.2 自定义输出事件类

DEMO中，初始化过程合并到下一步。注意SDK和DEMO调用方式2选1即可。 注册用户自己实现的输出事件类

EventListener yourListener = new EventListener() {
@Override
public void onEvent(String name, String params, byte [] data, int
offset, int length) {
    Log.d(TAG, String.format("event: name=%s, params=%s", name, params));
    //唤醒事件
    if(name.equals("wp.data")){
        try {
            JSONObject json = new JSONObject(params);
            int errorCode = json.getInt("errorCode");
            if(errorCode == 0){
                //唤醒成功
            } else {
                //唤醒失败
            }
         } catch (JSONException e) {
             e.printStackTrace();
           }
     } else if("wp.exit".equals(name)){
        //唤醒已停止
     }
     }
}；

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成1.2 自定义输出事件类"

1.3 注册自己的输出事件类

wp.registerListener(yourListener);

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成1.3 注册输出事件"

DEMO中，以上两步合并为

IWakeupListener listener = new SimpleWakeupListener();
myWakeup = new MyWakeup(this,listener);
// this是Activity或其它Context类

详见ActivityWakeUp类中”基于DEMO唤醒词集成第1.1, 1.2, 1.3步骤"

2 开始唤醒

2.1 设置唤醒输入参数

SDK中，您需要根据文档或者demo确定您的输入参数。DEMO中有UI界面简化选择和测试过程。demo中，在点击“开始”按钮后，您可以在界面或者日志中看见WAKEUP_START事件的json格式的参数。

wakeup.params(反馈请带上此行日志):{"kws-file":"assets:\/\/\/WakeUp.bin"} // 其中{"kws-file":"assets:\/\/\/WakeUp.bin"}为WAKEUP_START事件的参数

HashMap map = new HashMap();
map.put(SpeechConstant.WP_WORDS_FILE, "assets://WakeUp.bin");

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成第2.1 设置唤醒的输入参数" 唤醒词文件请去http://ai.baidu.com/tech/speech/wake\#tech-demo设置并下载

2.2 发送start开始事件

wp.send(SpeechConstantWAKEUP_START, json, null, 0, 0);

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成第2.2 发送开始事件开始唤醒"

DEMO中， 您需要传递Map 的参数，会将Map自动序列化为json

HashMap<String,Object> params = new
HashMap<String,Object>();
params.put(SpeechConstant.WP_WORDS_FILE, "assets://WakeUp.bin");
myWakeup.start(params);

详见ActivityWakeUp类中”基于DEMO唤醒词集成第2.1, 2.2 发送开始事件开始唤醒"

3 收到回调事件

3.1 开始回调事件

SDK中，回调事件在您实现的EventListener中获取。OnEvent中， name是输出事件名，params该事件的参数，(data,offset, length)三者一起组成额外数据。如回调的音频数据，从data[offset]开始至data[offset + length] 结束，长度为length。

public void onEvent(String name, String params, byte [] data, int offset, int length);

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒3.1 开始回调事件"

DEMO中， 回调事件在您实现的IWakeupListener中获取。

详见WakeupEventAdapter类中”基于DEMO唤醒3.1 开始回调事件"

4 控制唤醒

SDK中，

4.1 控制停止唤醒

wp.send(SpeechConstant.WAKEUP_STOP, null, null, 0, 0);

详见ActivityMiniWakeUp类中”基于SDK唤醒词集成第4.1 发送停止事件"

DEMO中，

myWakeup.stop();

详见ActivityWakeUp类中”基于DEMO唤醒词集成第4.1 发送停止事件"

5 事件管理器退出

SDK中无需调用任何逻辑，但需要创建一个新的唤醒词事件管理器的话，之前的事件管理器请设置为null，并不再使用。

DEMO中，

myWakeup.release();

详见ActivityWakeUp类中”基于DEMO唤醒词集成第5 退出事件管理器">

9.5唤醒错误码

9.6UNIT错误码

点击查看

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    SDK及DEMO BUG反馈格式：    
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    4.  音频文件: 通过OUT\_FILE参数获取录音音频；    
    5.  用户日志:先清空日志,之后调用我们的某个方法结束。请提供给我们之中的完整日志。   
    6.  手机信息： 手机型号， android版本号等信息

10. 代码混淆

-keep class com.baidu.speech.**{*;}

11. 权限

12. 如果是仅使用在线识别

NDK so库精简

如果为了节省安装包体积，可以只使用armeabi目录，性能损失微小。

如果只需要在线识别功能，仅需要libBaiduSpeechSDK.so libvad.dnn.so 这2个so文件。

SDK 的调用过程可以参见DEMO中的ActivityMiniRecog类，不使用离线命令词可以将enableOffline = false;