Unity使用语音识别的字符串匹配算法
这里转载借鉴了我们实验室一位大佬在之前写一个基于语音识别的游戏写的代码。
在实现了用百度语音API实现音频文件转换成字符串之后开始来对特征字符开发具体功能。但是这里首先出现了一些问题。
1.你不能指望每次翻译的都那么准确，或者说，一字不差。
2.口语化的表达使得往往一大堆的语句其实是一个意思。
所以我们不难发现一个事实，如果语音识别要拿来用的话，这种对应最好不要是一一映射的，就比如，如果我只识别到了玩家说了“攻击”，才让我们的游戏物体做出相应的操作的话，那么问题来了，万一玩家实际说的是“进攻”，抑或是更口语化的表达，又或者说是说了攻击但被识别成了“公鸡”,那怎么办呢？难道就不执行这种操作了吗？这显然是不行的。
于是便有了两个想法：建立一张等价表，这是一张多对一的映射表，多种输入可以达成同一种输出，其次，对于一个字符串，只需要字符相似度达到一定的时候，就认为是同一个句子。
思路有了，很快就能撸出一个字符串配对的小系统，以下是代码：
using UnityEngine;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic; namespace STRINGTOINSTRUCT
{ public class stringsystem { public float EndureWrongRate; public int MAX_INSTRUCT_COUNT; public int MAX_DEPENCE_COUNT; private int Temp_Instruct_Count; private int Temp_Depence_Count; private int[] InstructTable; private string[] Find_Table_String; private int[] Find_Table_Instruct; public stringsystem() { EndureWrongRate = 0.5f; MAX_INSTRUCT_COUNT = 15; MAX_DEPENCE_COUNT = 1000; Temp_Instruct_Count = 0; Temp_Depence_Count = 0; InstructTable = new int[MAX_INSTRUCT_COUNT]; Find_Table_String=new string[MAX_DEPENCE_COUNT]; Find_Table_Instruct = new int[MAX_DEPENCE_COUNT]; } public int Find(string s,ref float pairrate) { float Temp_Max_PairRate=0; int index=0; for(int i=0;iTemp_Max_PairRate) { Temp_Max_PairRate = temp_pair; index = i; } } if (Temp_Max_PairRate >= EndureWrongRate) { pairrate = Temp_Max_PairRate; return Find_Table_Instruct [index]; } else { pairrate = Temp_Max_PairRate; return -1; } } public int InsertInstruct() { int instructcode = Random.Range (0,10000000); InstructTable [Temp_Instruct_Count] = instructcode; Temp_Instruct_Count++; return instructcode; } public void Insert_Index(int instruct,string word) { Find_Table_Instruct [Temp_Depence_Count] = instruct; Find_Table_String [Temp_Depence_Count] = word; Temp_Depence_Count++; } private float Pair(string str1,string str2) { int len1 = str1.Length; int len2 = str2.Length; int[,] dif = new int[len1+1, len2+1]; for(int i=0;i 其本质上是通过计算有多少不同的字符和总字符的比值算出的相似性。
最开始维护一个二维数组，这个二维数组是有意义的索引为[i][j]的数据存的是字符串1前i个和字符串2的前j个中字符的差异个数。
所以在初始化的时候，我们能确定的是d[0][i]=i;d[i][0]=i;
接着一个双层循环就是一个很简单的动态规划了，状态转移方程是
dif [i, j] = min (dif[i-1,j-1]+temp,dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1);
很容易理解，dif[i][j]的值有且只有三种来源，dif[i-1][j-1]加上第i是不是等于第j,或者[i-1][j]+1(因为多出的那一个必然是不一样的，没字符和他配对啊)，或者[i][j-1]+1（同理了）
最后就是输出一下dif[len1][len2]即可了。
结合上一篇所讲的从excel中读数据，我们就可以先在excel中写好我们要建立的等价表，再读到程序中，然后把每次语音识别的字符串在这里面进行查询，如果匹配成功，就让游戏物体执行对应的操作，这样，我们的语音识别系统就基本完成了。
下面是一些测试字符串配对系统的结果：
没截图完，反正大概就是输出了一下配对相似性的结果。
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！