你真想把“语音 + 视觉”的鸿蒙智能交互做成一套能上线的系统吗？

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环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8

前言

这份“工程化手册”覆盖四件事：系统设计骨架 → 语音识别/合成（ASR/TTS）接口 → 多模态（语音+视觉）编排 → 自定义语音助手落地。我给到可运行的 ArkTS 代码骨架、时序与性能要点，并把“易踩坑—规避方案”写在同页，方便你直接抄作业。

0. 总览：一张图看清架构（端侧优先、可云扩展）

[麦克风/摄像头] 
      │
   AudioCapturer/CameraKit
      │
[Core Speech Kit]
  ├─ speechRecognizer  →  文本（ASR）
  └─ textToSpeech      ←  文本（TTS）
      │
[意图层 NLU/规则/LLM]
  ├─ 设备控制/业务意图解析
  └─ 视觉结果融合（Vision Kit / OCR / 自研模型）
      │
[跨设备/状态同步（可选）]
  └─ DDM（分布式对象/分布式KV）

语音识别与合成使用 Core Speech Kit 的 speechRecognizer 与 textToSpeech；视觉侧用 Vision Kit 或 Camera + 自研识别；如需“唤醒词”，可接入 智能语音框架（DSP 唤醒）。

1. 语音识别（ASR）与 TTS：API、最小可跑代码与性能要点

1.1 ASR：speechRecognizer（离线中文、支持事件回调）

import { speechRecognizer } from '@kit.CoreSpeechKit';

let asr: speechRecognizer.SpeechRecognitionEngine;

speechRecognizer.createEngine({ /* 可选：资源路径/缓存策略 */ }, (err, engine) => {
  if (err) { console.error('ASR create failed', JSON.stringify(err)); return; }
  asr = engine;

  asr.setListener({
    onStart: () => console.info('ASR start'),
    onEvent: (ev) => console.info('ASR event', JSON.stringify(ev)),
    onResult: (res) => console.info('ASR partial/final', JSON.stringify(res)),
    onComplete: () => console.info('ASR complete'),
    onError: (e) => console.error('ASR error', JSON.stringify(e)),
  });
});

// 拉起识别（内置采集）
asr.startListening({
  language: 'zh-CN',
  enableIntermediateResult: true,
  vad: { enable: true }, // 端侧静音检测
});

speechRecognizer 提供 createEngine → setListener → startListening/finish/cancel/shutdown 的完整链路，官方说明当前支持中文、离线模型；产品上以短语音指令最稳。

1.2 TTS：textToSpeech（多语种/音色、下载与播报）

import { textToSpeech } from '@kit.CoreSpeechKit';
let tts: textToSpeech.TextToSpeechEngine;

textToSpeech.createEngine({}, (err, engine) => {
  if (err) return console.error(err);
  tts = engine;
  tts.setListener({
    onStart: (r) => console.info('TTS start', JSON.stringify(r)),
    onData: (chunk) => {/* 可选：流式播放/缓存 */},
    onComplete: () => console.info('TTS complete'),
    onError: (e) => console.error('TTS error', JSON.stringify(e)),
  });
});

// 选择音色（若未安装可下载）
const voices = await tts.listVoices({ language: 'zh-CN' });
await tts.speak({
  text: '你好，我在呢。',
  voice: voices[0], rate: 1.0, pitch: 1.0,
});

textToSpeech 支持中文/英文与多种音色，含 listVoices / downloadVoice / speak / stop，按需离线缓存音色，降低首次延迟。

工程提示（ASR/TTS 共通）

• 初始化放在 UIAbility.onCreate，避免频繁建销引擎；
• 权限：麦克风录音 & 语音相关能力（申请 user_grant）；
• 线程与功耗：监听回调只做“轻逻辑”，重处理丢到 taskpool/Worker；
• 时延规划：短指令（<3s）优先；TTS 首包可预热（预下载音色）。

2. 多模态交互（语音 + 视觉）：从“看见”到“听懂并反馈”

2.1 视觉侧两条路

• Vision Kit：开箱即用的人脸活体、识图等场景化接口，便于快速集成；适合“人脸在场确认”“物体识别提示”之类场景。
• Camera + 自研算法：用 Camera Kit 做预览/拍照/视频帧采集，送入你自研的 OCR/检测模型。官方相机最佳实践给了 ArkTS 预览/拍照流程。

2.2 示例：相机取帧 + 识别结果语音播报

// 伪代码：相机帧送入 OCR/分类器 → 文本化 → TTS 播报
import camera from '@ohos.multimedia.camera';

async function onFrameAnalyzed(text: string) {
  await tts?.speak({ text: `检测到：${text}` });
}

// Camera 预览建立后，在帧回调中调用 onFrameAnalyzed(...)

如果你更偏“纯 SDK 集成”，可以直接用“识图控件/活体检测”等 Vision Kit 组件；实战里也有 ArkTS OCR 双路预览参考。

3. 自定义语音助手：从“唤醒词 → 对话 → 执行动作”的闭环

3.1 唤醒词（可选，硬件/DSP 友好）

• 智能语音框架提供唤醒词建模/唤醒与并发策略，适配 DSP 声学前端（低功耗长待机）。建议：本地唤醒 + 端侧 ASR，失败兜底云端。

3.2 “对话大脑”两段式

1. 轻量 NLU（规则/关键词/小模型）：响应本地控制（亮度、音量、APP 跳转）；
2. 复杂问答/多轮：走云端 LLM（可选自建/三方），并在端侧做结果裁剪（安全/隐私）。

3.3 指令到动作：意图映射与权限

type Intent = { name: 'OPEN_APP'|'SET_BRIGHTNESS'|'LOOK_UP'|'OCR_READ'; slots?: Record<string,string> };

function routeIntent(i: Intent) {
  switch (i.name) {
    case 'SET_BRIGHTNESS': /* 调系统接口 */ break;
    case 'OCR_READ': /* 触发相机识别 + TTS */ break;
    // ...
  }
}

3.4 对话 Loop（最小闭环）

// 1) 唤醒（可选）→ 2) ASR → 3) NLU → 4) 执行 → 5) TTS 反馈
asr.setListener({
  onResult: (r) => {
    if (!r?.isFinal) return;
    const text = r.text;
    const intent = nlu(text);            // 规则/小模型
    routeIntent(intent);
  }
});

体验要点

• 打断策略：TTS 播报中如再次唤醒/说话，先 stop() 再转听；
• 多设备协同：手机/平板/车机可通过 DDM 同步“对话上下文/设置项”，确保跨端一致；
• 离线优先：常用指令（计时器、设置项）设计“纯本地”闭环，弱网不掉链。

4. 端到端“语音读屏 + 视觉辅助”的样例拼装（可直接改造）

目标：用户说“这是什么”，相机取帧识别出文案与品类 → TTS 播报结果；说“朗读屏幕”，则走 OCR 文本识别 → 朗读。

// 伪代码：把语音路由到视觉/朗读
function nlu(q: string): Intent {
  if (/这是什么|识别一下/.test(q)) return { name: 'LOOK_UP' }
  if (/朗读(屏幕|这个)/.test(q)) return { name: 'OCR_READ' }
  return { name: 'LOOK_UP', slots: { query: q } }
}

async function routeIntent(i: Intent) {
  if (i.name === 'LOOK_UP') {
    const label = await recognizeCurrentFrame(); // Vision/OCR 分类
    await tts.speak({ text: `看起来像是：${label}` });
  } else if (i.name === 'OCR_READ') {
    const text = await ocrCurrentFrame();
    await tts.speak({ text });
  }
}

识别/朗读这两条链路分别复用 Camera/Vision 与 TTS 能力；Camera 预览/采集请对照官方拍照/预览最佳实践。

5. 工程与体验 Checklist（上线前逐条过）

1. ASR/TTS 引擎：应用启动后懒加载 + 失败重试；shutdown() 在退出时清理。
2. 麦克风/相机权限：首次拉起弱打断引导，并提供“本地仅处理”说明（隐私）。
3. 降噪与回声：播放 TTS 时收音要么停，要么配AEC（设备硬件/声学策略）。
4. 打断策略：TTS 正播时再次唤醒→stop()→ASR；播报队列去重与合并（防刷屏）。
5. 弱网处理：NLU 云端失败时回落到本地规则集；TTS 先播“确认词”。
6. 唤醒词：尽量走 DSP 路，由智能语音框架实现低功耗常听（若设备支持）。([Gitee][5])
7. 视觉性能：优先 NV12/YCbCr → 小模型 → 轻后处理；OCR/检测限帧率避免烫机。
8. 多模态协同：当视觉不确定时（低置信度）反问澄清；置信度高则直接 TTS。
9. 可观测性：埋点 ASR 时延、识别正确率、TTS 首包时延、用户打断率。
10. 可访问性：配合 Accessibility，给“语音读屏/按钮聚焦”留入口。

6. 易踩坑与解法

• ASR 无声/结果为空：检查 canIUse('SystemCapability.AI.SpeechRecognizer') 与麦克风授权，回调里看 onError 错误码；必要时切换到“按下说话”。
• TTS 首次延迟长：提前 listVoices() 并 downloadVoice()，进入首页先预热引擎。
• 多轮语义丢上下文：把 session 放在 DDM/内存里，超时清理；跨端场景同步最近一轮意图与槽位。
• 相机/语音抢占：建立“资源仲裁层”，TTS 播报中降采样或暂停识别；结束后恢复。
• 唤醒词误触：DSP 侧换词 & 提升门限；前置“二次确认”规则（尤其是敏感动作）。

7. 参考与扩展

• speechRecognizer（ASR）ArkTS API：创建引擎、事件、startListening/finish/cancel，当前支持中文离线模型。
• textToSpeech（TTS）ArkTS API：列音色、下载、speak/stop、事件回调；中英与多音色。
• Vision Kit（场景化视觉服务/识图控件/活体等）。
• Camera Kit 最佳实践（拍照/预览）：ArkTS 开发流程与代码骨架。
• 智能语音框架（唤醒/并发/驱动）：含 DSP 声学链路与服务框架。
• 社区实战：ASR + 录音、OCR 双路预览案例（思路可借鉴；以官方 API 为准）。

8. 结语：把“自然交互”落地的三步曲

1. 先小闭环：一句“打开手电筒”，ASR→NLU→系统动作→TTS 确认；
2. 再多模态：把相机/识图融入 1–2 个核心场景（识物/读屏）；
3. 最后扩场景：唤醒词、跨端状态、更多设备协同。

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