Unity引擎开发：输入与交互系统_语音识别与输入处理- 惊觉

语音识别与输入处理

在现代游戏开发中，语音识别技术逐渐成为一种重要的输入方式，特别是在动作游戏中，玩家可以通过语音命令来控制角色或触发特定的游戏事件。Unity 引擎提供了多种方式来实现语音识别功能，本节将详细介绍如何在 Unity 中集成语音识别，并处理玩家的语音输入。

1. Unity 中的语音识别基础

Unity 引擎通过 UnityEngine.Windows.Speech 命名空间提供对语音识别的支持，该命名空间包含 DictationRecognizer 和 PhraseRecognizer 两个主要的类。DictationRecognizer 用于识别长篇幅的自由文本，而 PhraseRecognizer 用于识别预先定义的短语或命令。

1.1 DictationRecognizer

DictationRecognizer 类用于实时识别用户的语音输入，并将其转换为文本。适用于需要处理大量自然语言输入的场景，例如玩家通过语音输入一段对话内容。

1.1.1 创建和启动 DictationRecognizer


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class DictationExample : MonoBehaviour

{

    private DictationRecognizer dictationRecognizer;



    void Start()

    {

        // 创建 DictationRecognizer 实例

        dictationRecognizer = new DictationRecognizer();



        // 注册事件处理程序

        dictationRecognizer.DictationResult += OnDictationResult;

        dictationRecognizer.DictationHypothesis += OnDictationHypothesis;

        dictationRecognizer.DictationComplete += OnDictationComplete;

        dictationRecognizer.DictationError += OnDictationError;



        // 启动 DictationRecognizer

        dictationRecognizer.Start();

    }



    void OnDictationResult(string text, ConfidenceLevel confidence)

    {

        // 语音识别结果

        Debug.Log("Dictation Result: " + text + " Confidence: " + confidence);

        // 这里可以添加处理语音输入的逻辑，例如触发特定的游戏事件

    }



    void OnDictationHypothesis(string text)

    {

        // 临时猜测结果

        Debug.Log("Dictation Hypothesis: " + text);

    }



    void OnDictationComplete(DictationCompletionCause cause)

    {

        // 语音识别完成

        Debug.Log("Dictation Complete: " + cause);

    }



    void OnDictationError(string error, string stackTrace)

    {

        // 语音识别错误

        Debug.LogError("Dictation Error: " + error + " Stack Trace: " + stackTrace);

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 DictationRecognizer

        if (dictationRecognizer != null && dictationRecognizer.IsRunning)

        {

            dictationRecognizer.Stop();

            dictationRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

1.1.2 事件处理程序

DictationResult：当语音识别成功时触发，参数 text 是识别到的文本，confidence 是识别的置信度。
DictationHypothesis：当语音识别引擎正在处理输入时触发，参数 text 是临时猜测的文本。
DictationComplete：当语音识别完成时触发，参数 cause 表示完成的原因。
DictationError：当语音识别过程中发生错误时触发，参数 error 和 stackTrace 分别表示错误信息和堆栈跟踪。

2. PhraseRecognizer

PhraseRecognizer 类用于识别预先定义的短语或命令。适用于需要处理特定语音命令的场景，例如玩家通过语音命令控制角色的移动或攻击。

2.1 创建和启动 PhraseRecognizer


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class PhraseRecognizerExample : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;



    void Start()

    {

        // 定义要识别的短语

        string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



        // 创建 PhraseRecognizer 实例

        keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



        // 注册事件处理程序

        keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;



        // 启动 PhraseRecognizer

        keywordRecognizer.Start();

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

2.2 事件处理程序

OnPhraseRecognized：当识别到预定义的短语时触发，参数 args 包含识别到的短语信息。通过 args.text 获取识别到的短语，并根据不同的短语触发不同的游戏事件。

3. 语音识别的性能优化

语音识别可能会对游戏性能产生影响，特别是在移动设备上。为确保游戏的流畅运行，可以采取以下几种优化措施：

3.1 限制识别时间

通过限制语音识别的持续时间，可以减少对性能的影响。例如，可以设置一个定时器，在一定时间后自动停止识别。


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class TimedPhraseRecognizerExample : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;

    private float recognitionDuration = 5.0f; // 识别持续时间

    private float elapsedTime = 0.0f;



    void Start()

    {

        // 定义要识别的短语

        string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



        // 创建 PhraseRecognizer 实例

        keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



        // 注册事件处理程序

        keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;



        // 启动 PhraseRecognizer

        keywordRecognizer.Start();

    }



    void Update()

    {

        // 计算已识别的时间

        elapsedTime += Time.deltaTime;



        // 如果超过指定时间，停止识别

        if (elapsedTime >= recognitionDuration)

        {

            StopRecognition();

        }

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }



        // 重置计时器

        elapsedTime = 0.0f;

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void StopRecognition()

    {

        // 停止识别

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

        }



        // 重置计时器

        elapsedTime = 0.0f;

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

3.2 降低识别频率

通过降低识别频率，可以减少语音识别对性能的影响。例如，可以每隔几秒钟重新启动识别。


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class LowFrequencyPhraseRecognizerExample : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;

    private float recognitionInterval = 5.0f; // 识别间隔时间

    private float elapsedTime = 0.0f;



    void Start()

    {

        // 定义要识别的短语

        string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



        // 创建 PhraseRecognizer 实例

        keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



        // 注册事件处理程序

        keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;

    }



    void Update()

    {

        // 计算已识别的时间

        elapsedTime += Time.deltaTime;



        // 如果超过指定时间，启动识别

        if (elapsedTime >= recognitionInterval)

        {

            StartRecognition();

        }

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }



        // 重置计时器

        elapsedTime = 0.0f;

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void StartRecognition()

    {

        // 启动识别

        if (keywordRecognizer != null && !keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Start();

        }



        // 重置计时器

        elapsedTime = 0.0f;

    }



    void StopRecognition()

    {

        // 停止识别

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

        }

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

4. 语音识别的多平台支持

Unity 的语音识别功能在不同平台上可能会有不同的表现。本节将介绍如何在不同平台上使用语音识别功能，并处理平台特定的问题。

4.1 Android 平台

在 Android 平台上，语音识别功能依赖于设备的语音识别引擎。确保设备上安装了支持语音识别的引擎，并在项目设置中启用 Android 的语音识别权限。

4.1.1 项目设置

打开 Unity 编辑器，进入 File > Build Settings。
选择 Android 平台，点击 Switch Platform。
点击 Player Settings，在 Other Settings 中找到 Microphone，确保 Microphone Access 选项被勾选。
在 Publishing Settings 中找到 Internet Access，确保 Require 选项被勾选。

4.1.2 代码示例


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class AndroidPhraseRecognizerExample : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;



    void Start()

    {

        // 检查设备是否支持语音识别

        if (SystemInfo.supportsMicrophone)

        {

            // 定义要识别的短语

            string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



            // 创建 PhraseRecognizer 实例

            keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



            // 注册事件处理程序

            keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;



            // 启动 PhraseRecognizer

            keywordRecognizer.Start();

        }

        else

        {

            Debug.LogError("Microphone is not supported on this device.");

        }

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

4.2 iOS 平台

在 iOS 平台上，语音识别功能依赖于设备的语音识别引擎。确保设备上安装了支持语音识别的引擎，并在项目设置中启用 iOS 的语音识别权限。

4.2.1 项目设置

打开 Unity 编辑器，进入 File > Build Settings。
选择 iOS 平台，点击 Switch Platform。
点击 Player Settings，在 Other Settings 中找到 Microphone，确保 Microphone Access 选项被勾选。
在 Player Settings 中找到 iOS 标签，确保 Background Modes 中的 Audio, AirPlay, and Picture in Picture 选项被勾选。

4.2.2 代码示例


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class iOSPhraseRecognizerExample : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;



    void Start()

    {

        // 检查设备是否支持语音识别

        if (SystemInfo.supportsMicrophone)

        {

            // 定义要识别的短语

            string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



            // 创建 PhraseRecognizer 实例

            keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



            // 注册事件处理程序

            keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;



            // 启动 PhraseRecognizer

            keywordRecognizer.Start();

        }

        else

        {

            Debug.LogError("Microphone is not supported on this device.");

        }

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

5. 语音识别的高级应用

语音识别不仅可以用于简单的命令控制，还可以用于更复杂的交互场景，例如自然语言处理、情感分析等。本节将介绍如何在 Unity 中实现这些高级应用。

5.1 自然语言处理

自然语言处理（NLP）可以将玩家的自由文本输入解析为具体的游戏指令。例如，玩家可以输入“向左走五步”，通过 NLP 解析出“左转”和“移动五步”两个指令。

5.1.1 使用 NLP 库

可以使用第三方 NLP 库（如 Microsoft LUIS、Google Dialogflow）来实现自然语言处理。这里以 Microsoft LUIS 为例。

注册并创建一个 LUIS 应用：
- 访问 Microsoft LUIS 并注册一个账户。
- 创建一个新的 LUIS 应用，并定义意图（Intents）和实体（Entities）。
- 例如，可以定义“Move”意图和“Direction”实体。
定义意图和实体：
- 在 LUIS 应用中，定义一个“Move”意图，并添加一些示例语句，如“向左走五步”、“向前走”等。
- 定义“Direction”实体，用于捕捉方向信息，如“左”、“右”、“前”、“后”等。
- 定义“Distance”实体，用于捕捉距离信息，如“5步”、“10米”等。
训练和发布 LUIS 应用：
- 训练 LUIS 应用，使其能够准确识别玩家的命令。
- 发布 LUIS 应用，并获取应用的端点 URL 和密钥。
在 Unity 中集成 LUIS：


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;

using System.Collections;

using System.Net;

using System.IO;



public class LUISExample : MonoBehaviour

{

    private DictationRecognizer dictationRecognizer;

    private string luisEndpoint = "https://your-luis-endpoint-url";

    private string luisKey = "your-luis-key";



    void Start()

    {

        // 创建 DictationRecognizer 实例

        dictationRecognizer = new DictationRecognizer();



        // 注册事件处理程序

        dictationRecognizer.DictationResult += OnDictationResult;

        dictationRecognizer.DictationHypothesis += OnDictationHypothesis;

        dictationRecognizer.DictationComplete += OnDictationComplete;

        dictationRecognizer.DictationError += OnDictationError;



        // 启动 DictationRecognizer

        dictationRecognizer.Start();

    }



    void OnDictationResult(string text, ConfidenceLevel confidence)

    {

        // 语音识别结果

        Debug.Log("Dictation Result: " + text + " Confidence: " + confidence);



        // 调用 LUIS API 进行自然语言处理

        StartCoroutine(SendToLUIS(text));

    }



    IEnumerator SendToLUIS(string text)

    {

        // 构建请求 URL

        string url = luisEndpoint + "?q=" + WebUtility.UrlEncode(text) + "&timezoneOffset=0&verbose=true&showAllIntents=true&log=true&subscription-key=" + luisKey;



        // 发送 HTTP 请求

        using (WWW www = new WWW(url))

        {

            yield return www;



            if (www.error == null)

            {

                // 解析 LUIS 响应

                LUISResponse response = JsonUtility.FromJson<LUISResponse>(www.text);



                // 处理 LUIS 响应

                if (response.intents != null && response.intents.Length > 0)

                {

                    string topIntent = response.intents[0].intent;

                    float topScore = response.intents[0].score;



                    if (topScore > 0.5f) // 置信度阈值

                    {

                        switch (topIntent)

                        {

                            case "Move":

                                HandleMoveIntent(response.entities);

                                break;

                            default:

                                Debug.Log("Unknown intent: " + topIntent);

                                break;

                        }

                    }

                    else

                    {

                        Debug.Log("No clear intent detected.");

                    }

                }

                else

                {

                    Debug.Log("No intent detected.");

                }

            }

            else

            {

                Debug.LogError("Error sending request to LUIS: " + www.error);

            }

        }

    }



    void HandleMoveIntent(LUISEntity[] entities)

    {

        Vector3 direction = Vector3.zero;

        float distance = 0.0f;



        foreach (var entity in entities)

        {

            if (entity.type == "Direction")

            {

                switch (entity.entity)

                {

                    case "左":

                        direction += Vector3.left;

                        break;

                    case "右":

                        direction += Vector3.right;

                        break;

                    case "前":

                        direction += Vector3.forward;

                        break;

                    case "后":

                        direction += Vector3.back;

                        break;

                }

            }

            else if (entity.type == "Distance")

            {

                float.TryParse(entity.entity, out distance);

            }

        }



        if (direction != Vector3.zero && distance > 0.0f)

        {

            MovePlayer(direction, distance);

        }

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction, float distance)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction.normalized * distance * Time.deltaTime);

    }



    void OnDictationHypothesis(string text)

    {

        // 临时猜测结果

        Debug.Log("Dictation Hypothesis: " + text);

    }



    void OnDictationComplete(DictationCompletionCause cause)

    {

        // 语音识别完成

        Debug.Log("Dictation Complete: " + cause);

    }



    void OnDictationError(string error, string stackTrace)

    {

        // 语音识别错误

        Debug.LogError("Dictation Error: " + error + " Stack Trace: " + stackTrace);

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 DictationRecognizer

        if (dictationRecognizer != null && dictationRecognizer.IsRunning)

        {

            dictationRecognizer.Stop();

            dictationRecognizer.Dispose();

        }

    }

}



[System.Serializable]

public class LUISResponse

{

    public LUISIntent[] intents;

    public LUISEntity[] entities;

}



[System.Serializable]

public class LUISIntent

{

    public string intent;

    public float score;

}



[System.Serializable]

public class LUISEntity

{

    public string entity;

    public string type;

    public int startIndex;

    public int endIndex;

    public float score;

}

5.1.2 事件处理程序

OnDictationResult：当语音识别成功时触发，参数 text 是识别到的文本，confidence 是识别的置信度。在这个事件处理程序中，调用 LUIS API 进行自然语言处理。
OnDictationHypothesis：当语音识别引擎正在处理输入时触发，参数 text 是临时猜测的文本。
OnDictationComplete：当语音识别完成时触发，参数 cause 表示完成的原因。
OnDictationError：当语音识别过程中发生错误时触发，参数 error 和 stackTrace 分别表示错误信息和堆栈跟踪。

5.2 情感分析

情感分析可以用于识别玩家的情绪状态，从而调整游戏的难度或提供个性化的反馈。例如，如果玩家处于愤怒状态，可以降低游戏难度或提供更多的提示。

5.2.1 使用情感分析库

可以使用第三方情感分析库（如 Microsoft Azure Text Analytics、Google Cloud Natural Language API）来实现情感分析。这里以 Microsoft Azure Text Analytics 为例。

注册并创建一个 Azure Text Analytics 资源：
- 访问 Azure 门户并注册一个账户。
- 创建一个 Text Analytics 资源，并获取资源的端点 URL 和密钥。
在 Unity 中集成 Azure Text Analytics：


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;

using System.Collections;

using System.Net;

using System.IO;

using System.Text;

using System.Collections.Generic;



public class SentimentAnalysisExample : MonoBehaviour

{

    private DictationRecognizer dictationRecognizer;

    private string textAnalyticsEndpoint = "https://your-text-analytics-endpoint-url";

    private string textAnalyticsKey = "your-text-analytics-key";



    void Start()

    {

        // 创建 DictationRecognizer 实例

        dictationRecognizer = new DictationRecognizer();



        // 注册事件处理程序

        dictationRecognizer.DictationResult += OnDictationResult;

        dictationRecognizer.DictationHypothesis += OnDictationHypothesis;

        dictationRecognizer.DictationComplete += OnDictationComplete;

        dictationRecognizer.DictationError += OnDictationError;



        // 启动 DictationRecognizer

        dictationRecognizer.Start();

    }



    void OnDictationResult(string text, ConfidenceLevel confidence)

    {

        // 语音识别结果

        Debug.Log("Dictation Result: " + text + " Confidence: " + confidence);



        // 调用 Azure Text Analytics API 进行情感分析

        StartCoroutine(SendToTextAnalytics(text));

    }



    IEnumerator SendToTextAnalytics(string text)

    {

        // 构建请求数据

        string requestBody = "{\"documents\":[{\"id\":\"1\",\"text\":\"" + text + "\"}]}";

        byte[] requestBodyBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(requestBody);



        // 构建请求

        HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(textAnalyticsEndpoint + "/text/analytics/v3.0-preview.1/sentiment");

        request.Method = "POST";

        request.ContentType = "application/json";

        request.Headers["Ocp-Apim-Subscription-Key"] = textAnalyticsKey;

        request.ContentLength = requestBodyBytes.Length;



        // 发送请求

        using (Stream requestStream = request.GetRequestStream())

        {

            requestStream.Write(requestBodyBytes, 0, requestBodyBytes.Length);

        }



        using (HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse())

        {

            using (StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream()))

            {

                string responseText = reader.ReadToEnd();

                Debug.Log("Text Analytics Response: " + responseText);



                // 解析情感分析响应

                SentimentResponse sentimentResponse = JsonUtility.FromJson<SentimentResponse>(responseText);



                if (sentimentResponse.documents != null && sentimentResponse.documents.Length > 0)

                {

                    float sentimentScore = sentimentResponse.documents[0].sentiment;



                    // 根据情感分数调整游戏难度

                    AdjustDifficulty(sentimentScore);

                }

                else

                {

                    Debug.LogError("No sentiment analysis result found.");

                }

            }

        }

    }



    void AdjustDifficulty(float sentimentScore)

    {

        if (sentimentScore < 0.3f) // 玩家情绪较差

        {

            Debug.Log("Player is feeling negative. Adjusting difficulty...");

            // 降低游戏难度

        }

        else if (sentimentScore > 0.7f) // 玩家情绪较好

        {

            Debug.Log("Player is feeling positive. Adjusting difficulty...");

            // 提高游戏难度

        }

        else

        {

            Debug.Log("Player is feeling neutral. Maintaining current difficulty...");

            // 保持当前难度

        }

    }



    void OnDictationHypothesis(string text)

    {

        // 临时猜测结果

        Debug.Log("Dictation Hypothesis: " + text);

    }



    void OnDictationComplete(DictationCompletionCause cause)

    {

        // 语音识别完成

        Debug.Log("Dictation Complete: " + cause);

    }



    void OnDictationError(string error, string stackTrace)

    {

        // 语音识别错误

        Debug.LogError("Dictation Error: " + error + " Stack Trace: " + stackTrace);

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 DictationRecognizer

        if (dictationRecognizer != null && dictationRecognizer.IsRunning)

        {

            dictationRecognizer.Stop();

            dictationRecognizer.Dispose();

        }

    }

}



[System.Serializable]

public class SentimentResponse

{

    public SentimentDocument[] documents;

}



[System.Serializable]

public class SentimentDocument

{

    public string id;

    public float sentiment;

}

5.2.2 事件处理程序

OnDictationResult：当语音识别成功时触发，参数 text 是识别到的文本，confidence 是识别的置信度。在这个事件处理程序中，调用 Azure Text Analytics API 进行情感分析。
OnDictationHypothesis：当语音识别引擎正在处理输入时触发，参数 text 是临时猜测的文本。
OnDictationComplete：当语音识别完成时触发，参数 cause 表示完成的原因。
OnDictationError：当语音识别过程中发生错误时触发，参数 error 和 stackTrace 分别表示错误信息和堆栈跟踪。

6. 语音识别的调试与测试

在开发过程中，调试和测试语音识别功能是非常重要的。以下是一些常用的调试和测试方法：

6.1 使用 Unity 控制台

Unity 控制台可以显示语音识别的详细日志，帮助开发者快速定位问题。确保在代码中使用 Debug.Log 和 Debug.LogError 来输出识别结果和错误信息。

6.2 使用模拟器

在没有真实设备的情况下，可以使用模拟器来测试语音识别功能。例如，Android Studio 和 Xcode 提供了强大的模拟器，可以模拟不同的语音输入场景。

6.3 多次测试

语音识别的准确性可能会受到环境噪声、麦克风质量等因素的影响。建议在不同的环境和设备上进行多次测试，以确保识别的稳定性和准确性。

7. 语音识别的用户界面

为了提供更好的用户体验，可以在游戏界面上添加语音识别的提示和反馈。例如，显示识别状态、识别结果等信息。

7.1 显示识别状态

可以在 UI 上显示当前的识别状态，如“正在监听”、“识别完成”等。


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;

using UnityEngine.UI;



public class Voice RecognitionUI : MonoBehaviour

{

    private DictationRecognizer dictationRecognizer;

    public Text statusText;



    void Start()

    {

        // 创建 DictationRecognizer 实例

        dictationRecognizer = new DictationRecognizer();



        // 注册事件处理程序

        dictationRecognizer.DictationResult += OnDictationResult;

        dictationRecognizer.DictationHypothesis += OnDictationHypothesis;

        dictationRecognizer.DictationComplete += OnDictationComplete;

        dictationRecognizer.DictationError += OnDictationError;



        // 启动 DictationRecognizer

        dictationRecognizer.Start();



        // 更新 UI 状态

        UpdateStatus("正在监听...");

    }



    void OnDictationResult(string text, ConfidenceLevel confidence)

    {

        // 语音识别结果

        Debug.Log("Dictation Result: " + text + " Confidence: " + confidence);

        UpdateStatus("识别完成: " + text);

    }



    void OnDictationHypothesis(string text)

    {

        // 临时猜测结果

        Debug.Log("Dictation Hypothesis: " + text);

        UpdateStatus("临时猜测: " + text);

    }



    void OnDictationComplete(DictationCompletionCause cause)

    {

        // 语音识别完成

        Debug.Log("Dictation Complete: " + cause);

        UpdateStatus("识别完成");

    }



    void OnDictationError(string error, string stackTrace)

    {

        // 语音识别错误

        Debug.LogError("Dictation Error: " + error + " Stack Trace: " + stackTrace);

        UpdateStatus("识别错误: " + error);

    }



    void UpdateStatus(string status)

    {

        // 更新 UI 状态

        if (statusText != null)

        {

            statusText.text = status;

        }

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 DictationRecognizer

        if (dictationRecognizer != null && dictationRecognizer.IsRunning)

        {

            dictationRecognizer.Stop();

            dictationRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

7.2 用户反馈

在识别到玩家的命令后，可以通过声音反馈或视觉反馈来确认命令。例如，播放一个确认音效或在屏幕上显示一个确认消息。


using UnityEngine;

using UnityEngine.Windows.Speech;



public class VoiceRecognitionFeedback : MonoBehaviour

{

    private KeywordRecognizer keywordRecognizer;

    private ConfidenceLevel confidenceLevel = ConfidenceLevel.Medium;



    void Start()

    {

        // 定义要识别的短语

        string[] phrases = { "前进", "后退", "左转", "右转", "攻击" };



        // 创建 PhraseRecognizer 实例

        keywordRecognizer = new KeywordRecognizer(phrases, confidenceLevel);



        // 注册事件处理程序

        keywordRecognizer.OnPhraseRecognized += OnPhraseRecognized;



        // 启动 PhraseRecognizer

        keywordRecognizer.Start();

    }



    void OnPhraseRecognized(PhraseRecognizedEventArgs args)

    {

        // 识别到的短语

        string recognizedPhrase = args.text;



        // 处理识别到的短语

        switch (recognizedPhrase)

        {

            case "前进":

                MovePlayer(Vector3.forward);

                break;

            case "后退":

                MovePlayer(Vector3.back);

                break;

            case "左转":

                RotatePlayer(Vector3.left);

                break;

            case "右转":

                RotatePlayer(Vector3.right);

                break;

            case "攻击":

                Attack();

                break;

            default:

                Debug.Log("Unknown phrase: " + recognizedPhrase);

                break;

        }



        // 提供用户反馈

        ProvideUserFeedback(recognizedPhrase);

    }



    void MovePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 移动玩家

        transform.Translate(direction * Time.deltaTime * 5.0f);

    }



    void RotatePlayer(Vector3 direction)

    {

        // 旋转玩家

        transform.Rotate(direction * Time.deltaTime * 180.0f);

    }



    void Attack()

    {

        // 触发攻击事件

        Debug.Log("Player is attacking!");

    }



    void ProvideUserFeedback(string phrase)

    {

        // 播放确认音效

        AudioSource audioSource = GetComponent<AudioSource>();

        if (audioSource != null)

        {

            audioSource.Play();

        }



        // 显示确认消息

        Debug.Log("Command recognized: " + phrase);

    }



    void OnDestroy()

    {

        // 停止并销毁 PhraseRecognizer

        if (keywordRecognizer != null && keywordRecognizer.IsRunning)

        {

            keywordRecognizer.Stop();

            keywordRecognizer.Dispose();

        }

    }

}

8. 总结

通过本节的介绍，我们详细探讨了如何在 Unity### 8. 总结

通过本节的介绍，我们详细探讨了如何在 Unity 中集成和使用语音识别技术。语音识别不仅可以用于简单的命令控制，还可以用于更复杂的交互场景，如自然语言处理和情感分析。以下是对本节内容的总结：

8.1 语音识别基础

DictationRecognizer：用于识别长篇幅的自由文本，适用于需要处理大量自然语言输入的场景。
- 创建和启动：通过 new DictationRecognizer() 创建实例，并注册事件处理程序。
- 事件处理程序：
  - DictationResult：识别成功时触发。
  - DictationHypothesis：识别引擎正在处理输入时触发。
  - DictationComplete：识别完成时触发。
  - DictationError：识别过程中发生错误时触发。
PhraseRecognizer：用于识别预先定义的短语或命令，适用于需要处理特定语音命令的场景。
- 创建和启动：通过 new KeywordRecognizer() 创建实例，并注册事件处理程序。
- 事件处理程序：
  - OnPhraseRecognized：识别到预定义的短语时触发。

8.2 语音识别的性能优化

限制识别时间：通过设置定时器，限制语音识别的持续时间，减少对性能的影响。
降低识别频率：通过每隔几秒钟重新启动识别，降低识别频率，进一步优化性能。

8.3 语音识别的多平台支持

Android 平台：确保设备上安装了支持语音识别的引擎，并在项目设置中启用相应的权限。
iOS 平台：确保设备上安装了支持语音识别的引擎，并在项目设置中启用相应的权限。

8.4 语音识别的高级应用

自然语言处理：通过第三方 NLP 库（如 Microsoft LUIS）将玩家的自由文本输入解析为具体的游戏指令。
- 注册和创建 LUIS 应用：定义意图和实体，训练并发布应用。
- 在 Unity 中集成 LUIS：调用 LUIS API 进行自然语言处理，并根据解析结果执行相应的游戏逻辑。
情感分析：通过第三方情感分析库（如 Microsoft Azure Text Analytics）识别玩家的情绪状态，从而调整游戏的难度或提供个性化的反馈。
- 注册和创建 Azure Text Analytics 资源：获取端点 URL 和密钥。
- 在 Unity 中集成 Azure Text Analytics：调用 API 进行情感分析，并根据情感分数调整游戏难度。

8.5 语音识别的调试与测试

使用 Unity 控制台：通过 Debug.Log 和 Debug.LogError 输出识别结果和错误信息，帮助快速定位问题。
使用模拟器：在没有真实设备的情况下，使用模拟器进行测试，模拟不同的语音输入场景。
多次测试：在不同的环境和设备上进行多次测试，确保识别的稳定性和准确性。

8.6 语音识别的用户界面

显示识别状态：在 UI 上显示当前的识别状态，如“正在监听”、“识别完成”等。
用户反馈：在识别到玩家的命令后，通过声音反馈或视觉反馈来确认命令，提高用户体验。

9. 未来展望

随着语音识别技术的不断进步，未来在游戏开发中的应用将会更加广泛和深入。以下是一些可能的发展方向：

多语言支持：支持更多语言的语音识别，使游戏能够面向更广泛的国际玩家。
实时语音聊天：实现玩家之间的实时语音聊天，提高多人游戏的互动性。
智能 NPC 互动：通过自然语言处理，使 NPC 能够更好地理解和回应玩家的命令，增加游戏的沉浸感。
无障碍游戏设计：利用语音识别技术，为残障玩家提供更便捷的游戏控制方式。

10. 常见问题与解决方法

在使用语音识别技术时，可能会遇到一些常见的问题。以下是一些解决方法：

识别不准确：
- 环境噪声：确保在安静的环境中进行测试，减少背景噪声。
- 麦克风质量：使用高质量的麦克风，提高识别的准确性。
- 训练数据：增加训练数据，提高模型的识别能力。
性能问题：
- 限制识别时间：通过定时器限制识别的持续时间。
- 降低识别频率：通过间隔时间重新启动识别，减少对性能的影响。
多平台兼容性：
- 权限设置：确保在不同平台上正确设置麦克风和网络访问权限。
- 平台特定代码：使用平台特定的代码处理不同平台的差异。

11. 结语

语音识别技术为游戏开发带来了新的可能性，使玩家能够通过语音与游戏进行更自然的交互。通过本节的学习，希望你能够掌握在 Unity 中集成和优化语音识别的方法，并在未来的项目中充分利用这一技术，提升玩家的游戏体验。

如果你有任何疑问或需要进一步的指导，请随时参考 Unity 官方文档或社区资源。祝你在游戏开发的道路上取得更大的成功！
在这里插入图片描述

转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/chenlz2007/article/details/146166459

Unity引擎开发：输入与交互系统_语音识别与输入处理