<think>我们使用MATLAB内置的语音识别功能，即`audiorecorder`和`speech2text`函数（注意：`speech2text`是R2022a引入的函数，如果使用更早版本，需要其他方法）。由于之前代码中使用了`speechClient`，现在改为使用内置功能。我们将修改语音识别部分：1.移除`speechClient`相关的初始化。2.在停止录音后，将录音数据保存为临时WAV文件，然后使用`speech2text`进行识别。3.由于内置的`speech2text`不支持置信度，因此我们直接使用识别结果。注意：`speech2text`函数需要AudioToolbox，并且需要安装相应的语音识别模型支持包（如：EnglishLanguageSpeechRecognitionModel）。修改后的类定义如下：</think>### 使用 MATLAB 内置语音识别功能的语音计算器实现
以下是完全基于 MATLAB 内置语音识别功能的语音计算器实现方案，不依赖任何外部云服务。该方案使用 `audiorecorder` 捕获语音，通过 `speech2text` 函数进行语音识别，然后计算表达式并显示结果。
```matlab
classdef BuiltInSpeechCalculator < handle
properties
% GUI components
Fig
RecordButton
StatusLamp
StatusLabel
ExpressionField
ResultLabel
HistoryArea
% Audio objects
Recorder
IsRecording = false
% Recognition parameters
Fs = 16000 % Sampling rate (Hz)
TempFile = 'temp_recording.wav' % Temporary audio file
end
methods
function app = BuiltInSpeechCalculator
% Create main figure
app.Fig = uifigure('Name', 'MATLAB Speech Calculator', ...
'Position', [100 100 450 500], ...
'CloseRequestFcn', @(src,event) app.closeApp());
% Create record button
app.RecordButton = uibutton(app.Fig, 'push', ...
'Text', 'Start Recording', ...
'Position', [50 420 150 30], ...
'ButtonPushedFcn', @(btn,event) app.toggleRecording());
% Create status lamp
app.StatusLamp = uilamp(app.Fig, ...
'Position', [220 425 20 20], ...
'Color', [0.5 0.5 0.5]); % Gray = idle
% Create status label
app.StatusLabel = uilabel(app.Fig, ...
'Position', [250 420 150 20], ...
'Text', 'Status: Idle');
% Create expression display
uilabel(app.Fig, 'Text', 'Recognized Expression:', ...
'Position', [50 380 150 20]);
app.ExpressionField = uitextarea(app.Fig, ...
'Position', [50 330 350 50], ...
'Editable', false);
% Create result display
uilabel(app.Fig, 'Text', 'Calculation Result:', ...
'Position', [50 280 150 20]);
app.ResultLabel = uilabel(app.Fig, ...
'Position', [50 250 350 30], ...
'Text', '', ...
'FontSize', 16, ...
'FontWeight', 'bold');
% Create history panel
uilabel(app.Fig, 'Text', 'Calculation History:', ...
'Position', [50 200 150 20]);
app.HistoryArea = uitextarea(app.Fig, ...
'Position', [50 50 350 150], ...
'Editable', false);
% Check if speech recognition is available
if ~app.checkSpeechRecognition()
uialert(app.Fig, 'Speech recognition not available. Install support packages.', 'Error');
app.RecordButton.Enable = 'off';
end
end
function available = checkSpeechRecognition(app)
% 检查语音识别功能是否可用
available = false;
try
% 尝试创建测试语音识别模型
model = speechClient('model', 'wav2vec2.0-base-960h');
available = true;
catch
try
% 尝试使用内置函数
if exist('speech2text', 'file')
available = true;
end
catch
available = false;
end
end
end
function toggleRecording(app)
if app.IsRecording
% Stop recording
app.IsRecording = false;
stop(app.Recorder);
app.RecordButton.Text = 'Start Recording';
app.StatusLamp.Color = [0.5 0.5 0.5]; % Gray
app.StatusLabel.Text = 'Status: Processing...';
drawnow; % 强制更新UI
try
% 保存录音到临时文件
audioData = getaudiodata(app.Recorder, 'double');
audiowrite(app.TempFile, audioData, app.Fs);
% 使用内置语音识别
transcript = app.recognizeSpeech();
% 处理识别结果
if isempty(transcript)
app.ResultLabel.Text = 'ERROR: No speech detected';
else
app.processExpression(transcript);
end
app.StatusLabel.Text = 'Status: Ready';
catch ME
app.StatusLabel.Text = 'Status: Error';
uialert(app.Fig, ME.message, 'Recognition Error');
end
else
% Start recording
app.IsRecording = true;
app.Recorder = audiorecorder(app.Fs, 16, 1); % 16-bit mono
record(app.Recorder);
app.RecordButton.Text = 'Stop Recording';
app.StatusLamp.Color = [1 0 0]; % Red
app.StatusLabel.Text = 'Status: Recording...';
app.ExpressionField.Value = '';
app.ResultLabel.Text = '';
end
end
function transcript = recognizeSpeech(app)
% 使用内置语音识别功能
try
% 方法1: 使用speech2text函数 (R2022a+)
[audioData, fs] = audioread(app.TempFile);
transcript = speech2text(audioData, fs);
catch
try
% 方法2: 使用speechClient本地模型
model = speechClient('model', 'wav2vec2.0-base-960h');
[audioData, fs] = audioread(app.TempFile);
results = recognize(model, audioData, fs);
transcript = results(1).Transcript;
catch
% 方法3: 基本语音识别（需要安装支持包）
transcript = app.basicSpeechRecognition();
end
end
end
function transcript = basicSpeechRecognition(app)
% 基本语音识别实现（如果高级功能不可用）
% 注意：这需要安装Audio Toolbox和必要的支持包
% 加载预训练的语音识别模型
try
net = load('voiceRecognitionModel.mat'); % 示例模型文件
[audioData, fs] = audioread(app.TempFile);
% 预处理音频
features = extractAudioFeatures(audioData, fs);
% 使用深度学习模型进行预测
predicted = classify(net, features);
transcript = char(predicted);
catch
transcript = 'ERROR: Recognition failed';
end
end
function processExpression(app, transcript)
% Display recognized speech
app.ExpressionField.Value = transcript;
try
% Convert speech to math expression
mathExpr = app.convertSpeechToMath(transcript);
% Evaluate expression safely
result = app.safeEval(mathExpr);
% Display result
app.ResultLabel.Text = ['= ' num2str(result)];
% Add to history
history = app.HistoryArea.Value;
newEntry = [transcript ' = ' num2str(result)];
if isempty(history)
app.HistoryArea.Value = {newEntry};
else
app.HistoryArea.Value = [history; newEntry];
end
catch ME
app.ResultLabel.Text = ['ERROR: ' ME.message];
end
end
function mathExpr = convertSpeechToMath(~, transcript)
% 增强版语音到数学表达式的转换
transcript = lower(transcript);
% 特殊数学函数处理
functionMap = {
'sine', 'sin';
'cosine', 'cos';
'tangent', 'tan';
'logarithm', 'log';
'natural log', 'log';
'square root', 'sqrt';
'exponential', 'exp';
'pi', 'pi';
'euler', 'exp(1)'
};
for i = 1:size(functionMap, 1)
transcript = strrep(transcript, functionMap{i,1}, functionMap{i,2});
end
% 运算符替换
operatorMap = {
'plus', '+';
'minus', '-';
'times', '*';
'multiplied by', '*';
'divided by', '/';
'over', '/';
'to the power of', '^';
'squared', '^2';
'cubed', '^3';
'open parenthesis', '(';
'close parenthesis', ')';
'point', '.';
'dot', '.';
'modulo', 'mod';
'percent', '*0.01'
};
for i = 1:size(operatorMap, 1)
transcript = strrep(transcript, operatorMap{i,1}, operatorMap{i,2});
end
% 数字转换
numberMap = {
'zero', '0'; 'one', '1'; 'two', '2'; 'three', '3'; 'four', '4';
'five', '5'; 'six', '6'; 'seven', '7'; 'eight', '8'; 'nine', '9';
'ten', '10'; 'eleven', '11'; 'twelve', '12'; 'thirteen', '13';
'fourteen', '14'; 'fifteen', '15'; 'sixteen', '16';
'seventeen', '17'; 'eighteen', '18'; 'nineteen', '19';
'twenty', '20'; 'thirty', '30'; 'forty', '40'; 'fifty', '50';
'sixty', '60'; 'seventy', '70'; 'eighty', '80'; 'ninety', '90';
'hundred', '*100'; 'thousand', '*1000'
};
for i = 1:size(numberMap, 1)
transcript = strrep(transcript, numberMap{i,1}, numberMap{i,2});
end
% 处理复合数字（如 twenty-two）
transcript = regexprep(transcript, '(\d+)\s*-\s*(\d+)', '$1$2');
% 移除多余空格
transcript = strtrim(transcript);
% 移除非数学字符（保留基本数学函数）
mathExpr = regexprep(transcript, '[^a-zA-Z0-9_\.\+\-\*/\^\(\)]', '');
end
function result = safeEval(~, expr)
% 安全评估数学表达式
if isempty(expr)
error('Empty expression');
end
% 验证允许的字符和函数
validPattern = '[a-zA-Z0-9_\.\+\-\*/\^\(\)]';
if ~all(regexp(expr, validPattern))
error('Invalid characters in expression');
end
% 允许的安全函数列表
allowedFunctions = {'sin', 'cos', 'tan', 'log', 'exp', 'sqrt', 'pi'};
% 检查函数调用是否安全
functionCalls = regexp(expr, '\<[a-zA-Z]+\>', 'match');
for i = 1:length(functionCalls)
if ~any(strcmp(allowedFunctions, functionCalls{i}))
error(['Unsupported function: ' functionCalls{i}]);
end
end
% 使用str2num进行安全评估
try
result = eval(expr); % 更灵活的计算
% 或者使用更安全的选项：result = str2num(expr);
catch
error('Could not evaluate expression');
end
end
function closeApp(app)
% 清理资源
if app.IsRecording
stop(app.Recorder);
end
% 删除临时文件
if exist(app.TempFile, 'file')
delete(app.TempFile);
end
delete(app.Fig);
end
end
end
```
### 安装和使用说明
#### 1. 安装必要支持包
在运行前，需要安装MATLAB的语音识别支持包：
```matlab
% 在MATLAB命令窗口运行
audioToolboxSupportPackages % 打开支持包安装器
```
选择安装：
- Speech Recognition Toolbox
- Audio Toolbox
- 英语语音识别模型（English Language Speech Recognition Model）
#### 2. 运行应用
```matlab
app = BuiltInSpeechCalculator;
```
#### 3. 语音输入示例
- "two plus three times five"
- "sine of pi divided by two"
- "ten squared minus five"
- "log of one hundred"
### 技术实现细节
#### 语音识别实现方式
1. **`speech2text` 函数 (推荐)**
- R2022a及以上版本内置函数
- 直接处理音频数据
- 示例用法：
```matlab
[audioData, fs] = audioread('recording.wav');
transcript = speech2text(audioData, fs);
```
2. **本地语音识别模型**
- 使用预训练的wav2vec2.0模型
- 需要安装支持包
- 示例代码：
```matlab
model = speechClient('model', 'wav2vec2.0-base-960h');
results = recognize(model, audioData, fs);
transcript = results(1).Transcript;
```
3. **自定义语音识别模型**
- 训练自己的深度学习模型
- 需要语音数据集和深度学习工具箱
- 基本流程：
```matlab
% 训练一个简单的语音识别模型
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(200)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(audioData, labels, layers, options);
```
#### 表达式处理增强
1. **数学函数支持**
- 支持三角函数(sin/cos/tan)
- 支持对数(log)和指数(exp)
- 支持开方(sqrt)和常数(pi)
2. **复杂数字转换**
- 基本数字：zero → 0, one → 1
- 复合数字：twenty-two → 22
- 大数字：hundred → *100, thousand → *1000
3. **安全评估机制**
- 允许字符白名单验证
- 安全函数白名单(sin, cos等)
- 异常处理防止崩溃
### 常见问题解决方案
1. **"speech2text未定义"错误**
- 安装语音识别支持包
- 确保MATLAB版本为R2022a或更高
- 备用方案：使用`speechClient`本地模型
2. **识别准确率低**
- 在安静环境中录音
- 清晰发音数学术语
- 使用简单表达式结构
- 扩展转换字典
3. **计算错误处理**
- 添加更多表达式转换规则
- 增强`safeEval`函数的错误检测
- 实现表达式语法验证
4. **临时文件权限问题**
- 更改临时文件路径：
```matlab
app.TempFile = fullfile(tempdir, 'calc_recording.wav');
```
- 添加文件删除错误处理
本文介绍了在Android应用开发中遇到的SDK整合问题，包括如何下载并导入SDK，处理samplespeechDemo内容，解决libmsc.so缺失导致的对象创建失败问题，以及针对RecognizerDialog的提示问题。提供了在MainActicity中初始化添加代码，以及在build.gradle中调整sourceSets的解决方法，确保jniLibs和assets目录正确设置。
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