Pocketsphinx. Распознавание речи и голосовое управление в Linux
— Всё в порядке, Лёня?
Динамики отрегулированы на максимум, я морщусь, отвечаю:
— Да. Тише звук.
— Звук — тише, — соглашается «Виндоус-Хоум», — тише, тише…
— Хватит, Вика
С.Лукьяненко, «Лабиринт отражений»
Введение
В данной статье я не буду касаться Julius, поскольку гайдов по его использованию (в том числе и в Рунете) хватает. Речь будет идти о CMU Sphinx.
Описание и установка
Не забудьте после установки выполнить:
Для работы с /dev/dsp установим согласно FAQ пакет oss-compat.
Базовое использование
/sphinx.
Синтаксис нашей команды таков:
-argflie: имя файла в текущей директории, содержащего все аргументы.
stderr для удобства перенаправим в файл.
Содержимое argfile:
-hmm: путь к каталогу, содержащему файлы акустической модели (шаблоны отдельных звуков).
-lm: путь к файлу триграммной языковой модели (можете почитать здесь).
-dict: путь к файлу словаря произношения.
-cepdir: путь к каталогу со звуковыми файлами. Будьте внимательны: если вы вносите -cepdir в файл аргументов, то сокращенный путь
/sphinx обрабатывается неправильно: приходится писать полный путь. Если вы будете прописывать аргумент после команды, то можете использовать сокращенный путь.
-ctl: файл с именами обрабатываемых файлов. Файл goforward.raw мы возьмем из комплекта исходников pocketsphinx (там есть еще пару файлов *.raw — можете распознать и их).
-cepext: расширение обрабатываемых файлов
-adcin: указатель принадлежности обрабатываемого файла к raw.
-hyp: имя файла, в который будет выведен распознанный текст.
Аргументы с путями к файлам моделей указывать обязательно. Помните, что многие параметры заданы по умолчанию (смотрите stderr). Поэтому для работы с файлом *.raw необходимо принудительно указать расширение, иначе будет использован параметр по умолчанию — расширение .mfc (а таких файлов у нас в базовом примере, естественно, нету — будут сыпаться ошибки).
В результате исполнения у нас в файле outname будет следующее содержимое:
Параллельно можете посмотреть, откомпилировать и запустить в каталоге с файлом goforward.raw программку аналогичного назначения на C (пример от разработчиков).
Для проверки на своих примерах я решил не мудрствовать и воспользовался sox (проверьте, установлен ли этот пакет у вас).
Писать звук будем следующим образом (можете почитать man sox ):
— для raw
Окончание записи по Ctrl+C .
У меня sox при этом ругался на невозможность использования частоты дискретизации: can’t set sample rate 16000; using 48000 . Учтите: нагло лжет — на самом деле все в порядке.
Я писал и распознавал raw и wav на различных примерах из подключенных словарей — все распознавалось вполне приемлимо.
Адаптация звуковой модели
Скачиваем по первой ссылке предлагаемые файлы в отдельную директорию, в которой и будем работать.
Теперь надиктуем предложения из файла arctic20.txt по образцу: у вас должно получиться двадцать файлов, названных по порядку согласно схеме arctic_0001.wav . arctic_0020.wav .
Чтобы упростить запись, воспользуемся предложенным скриптом:
Соответственно, чтобы прослушать полученное, выполним:
Скопируем акустическую модель (с которой мы и работали) из /usr/local/share/pocketsphinx/model/hmm/en_US/hub4wsj_sc_8k в нашу рабочую директорию.
Теперь создадим файлы акустических особенностей (напоминаю: работаем в директории с файлами *.wav).
В результате получаем файлы *.mfc.
Скачиваем экстра-пак (89,0 МБ); файл под названием mixture_weights из него, расположенный в pocketsphinx-extra/model/hmm/en_US/hub4_wsj_sc_3s_8k.cd_semi_5000 помещаем в каталог с акустической моделью.
Также необходимо конвертировать mdef-файл акустической модели в текстовый формат:
Теперь, согласно терминологии гайда по адаптации, соберем накопленные данные. Скопируем утилиту bw из /usr/local/libexec/sphinxtrain/bw в рабочий каталог (перед этим не забудьте установить sphinxtrain!).
Запускаем и видим:
SYSTEM_ERROR: «corpus.c», line 339: Unable to open arctic20.fileids for reading: No such file or directory
Очевидно, правая рука у разработчиков не ведает, что творит левая (про неактуальность части документации я уже не говорю).
Переименовываем в рабочем каталоге файл arctic20.listoffiles в arctic20.fileids
Теперь все работает.
Произведем MLLR-адаптацию (эффективна для ограниченного объема данных в модели):
Эта команда создаст файл адаптационных данных mllr_matrix .
Теперь при распознавании с адаптированной моделью можно добавлять параметр -mllr /path/to/mllr_matrix .
Параллельно произведем другой метод адаптации: MAP.
Сделаем копию модели:
И произведем MAP-адаптацию:
Теперь создадим sendump файл, отличающийся меньшим размером:
Тестирование адаптации
Проверяем (помните, что адаптация не приведет к стопроцентно верному результату: адаптированные модели будут точно так же ошибаться; плюс в том, что они будут делать это реже. Мои вполне наглядные записи были сделаны далеко не с первой попытки: было достаточно записей, где ошибались все модели):
1. Распознавание с помощью базовой модели:
2. Распознавание с помощью модели с MLLR-адаптацией: при указании параметром -mllr пути к моей матрице происходила ошибка сегментирования (копаться я не стал). При распознавании без этой опции результат полностью идентичен результату оригинальной модели.
Впрочем, в мануале заявлено, что MLLR-адаптация лучше всего подходит для непрерывной модели (т.е. для Sphinx4).
3. Распознавание с помощью модели с MAP-адаптацией:
Как можно убедиться, результат полностью идентичен записи. Адаптация реально работает!
Русский язык в Pocketsphinx
Скачаем отсюда русские модели, созданные на voxforge. На разнообразие моделей можно посмотреть здесь и просто в интернетах.
Реализовывать пример голосового управления компьютером мы будем на русском, а значит нам нужны собственная языковая модель и собственный словарь (вероятнее всего, части наших слов в распространенных примерах не будет).
Создание собственной статической языковой модели
Далее создаем словарный файл:
Создаем языковую модель в arpa-формате:
И создаем DMP-модель.
Создание собственного словаря
Тащим с гитхаба утилиты:
Переходим в каталог ./yourdir/text2dict и создаем там текстовый файл my_dictionary с вашим списком слов (каждое новое слово — с нового абзаца).
И вот ваш словарь создан.
Теперь пробуем распознавать слова, присутствующие в словаре (благо, в нашем примере их немного). Не забудьте указать в аргументах собственную языковую модель и словарь — все должно работать. При желании можно произвести адаптацию акустической модели (сразу предупреждаю: при использовании утилиты bw в процессе адаптации для большинства акустических моделей опция -svspec не нужна ).
Использование JavaScript Grammar File вместо статической языковой модели
«|» обозначает условие выбора. Т.е. мы можем сказать «тише» или «закрыть окно». Правда, по сравнению с использованием языковой модели есть один минус: говорить нужно гораздо членораздельнее.
Созданный jsgf-файл указываем с параметром -jsgf (параметр -lm в таком случае не нужен).
Реализация голосового управления
Моей целью не было реализовать крутой интерфейс управления: здесь все будет очень примитивно (если есть желание и возможность, можете посмотреть на заброшенный проект Gnome Voice Control).
Действовать будем следующим образом:
1. Пишем команду, распознаем её.
2. Передаем распознанный текст в файл, в соответствии с ним выполняем команду.
В качестве тестовых команд будем использовать уменьшение и увеличение громкости звука.
Внимательно почитав мануал к sox, я решил оканчивать запись по истечении секунды тишины с порогом тишины в 3.8% (порог явно является сугубо индивидуальным значением и зависит от вашего микрофона и окружающей обстановки).
К сожалению, я не нашел в pocketsphinx_batch параметр вывода только для распознанных слов, поэтому я воспользуюсь инструментом sed :
Эта конструкция удалит из строки вида «наша команда (audio -4023)» пробел перед открывающей скобкой, её саму и все последующее содержимое. В результате мы получим строку вида «наша команда», что нам и нужно.
Вот сам скрипт:
Скрипт в ответ на команды «тише» или «громче» выполняет соответствующие действия с сигнализацией через notify-send.
К сожалению, работать он будет только при запуске из терминала (иначе звук не пишется). Впрочем, представление о голосовом управлении он дает (возможно, вы предложите лучший метод).
Разбираемся с современными системами распознавания речи в Linux
Содержание статьи
Человека всегда привлекала идея управлять машиной естественным языком. Возможно, это отчасти связано с желанием человека быть НАД машиной. Так сказать, чувствовать свое превосходство. Но основной посыл — это упрощение взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Управление голосом в Linux с переменным успехом реализуется без малого уже четверть века. Давай разберемся в вопросе и попробуем сблизиться с нашей ОС настолько, насколько это только возможно.
Суть дела
Системы работы с человеческим голосом для Linux существуют давно, и их великое множество. Но не все они корректно обрабатывают русскую речь. Некоторые и вовсе заброшены разработчиками. В первой части нашего обзора мы поговорим непосредственно о системах распознавания речи и голосовых ассистентах, а во второй — рассмотрим конкретные примеры их использования на Linux-десктопе.
Следует различать собственно системы распознавания речи (перевод речи в текст или в команды), такие как, например, CMU Sphinx, Julius, а также приложения на основе этих двух движков, и голосовые ассистенты, ставшие популярными с развитием смартфонов и планшетов. Это, скорее, побочный продукт систем распознавания речи, дальнейшее их развитие и воплощение всех удачных идей распознавания голоса, применение их на практике. Для Linux-десктопов таких пока мало.
Надо понимать, что движок распознавания речи и интерфейс к нему — это разные вещи. Таков базовый принцип архитектуры Linux — разделение сложного механизма на более простые составные части. Самая сложная работа ложится на плечи движков. Обычно это скучная консольная программа, работающая незаметно для пользователя. Пользователь же взаимодействует в основном с программой-интерфейсом. Создать интерфейс несложно, поэтому основные усилия разработчики направляют именно на разработку открытых движков распознавания речи.
Что было раньше
Исторически сложилось так, что все системы работы с речью в Linux развивались не спеша и скачкообразно. Причина не в криворукости разработчиков, а в высоком уровне вхождения в среду разработки. Написание кода системы для работы с голосом требует высокой квалификации программиста. Поэтому, перед тем как начать разбираться с системами работы с речью в Linux, необходимо сделать небольшой экскурс в историю. Была когда-то в IBM такая чудесная операционная система — OS/2 Warp (Merlin). Вышла она в сентябре далекого уже 1996 года. Кроме того, что она обладала очевидными преимуществами перед всеми остальными операционками, OS/2 была укомплектована весьма продвинутой системой распознавания речи — IBM ViaVoice. Для того времени это было очень круто, учитывая, что ОС работала на системах с 486-м процессором с объемом ОЗУ от 8 Мбайт (!).
Как известно, OS/2 проиграла битву Windows, однако многие ее компоненты продолжили существовать независимо. Одним из таких компонентов стала та самая IBM ViaVoice, превратившаяся в самостоятельный продукт. Так как IBM всегда любила Linux, ViaVoice была портирована на эту ОС, что дало детищу Линуса Торвальдса самую передовую для своего времени систему распознавания речи.
К сожалению, судьба ViaVoice сложилась не так, как хотели бы линуксоиды. Сам движок распространялся бесплатно, но его исходники оставались закрытыми. В 2003 году IBM продала права на технологию канадо-американской компании Nuance. Nuance, разработавшая, пожалуй, самый успешный коммерческий продукт для распознавания речи — Dragon Naturally Speeking, здравствует и ныне. На этом бесславная история ViaVoice в Linux практически закончилась. За то короткое время, что ViaVoice была бесплатной и доступной линуксоидам, к ней разработали несколько интерфейсов, таких, например, как Xvoice. Однако проект давно заброшен и ныне практически неработоспособен.
OS/2 Warp — система, которую мы потеряли
Xakep #206. Ключ от всех дверей
Что сегодня?
Сегодня все гораздо лучше. В последние годы, после открытия исходников Google Voice API, ситуация с развитием систем распознавания речи в Linux значительно улучшилась, выросло качество распознавания. Например, проект Linux Speech Recognition на основе Google Voice API показывает очень неплохие результаты для русского языка. Все движки работают примерно одинаково: сначала звук с микрофона устройства юзера попадает в систему распознавания, после чего либо голос обрабатывается на локальном устройстве, либо запись отправляется на удаленный сервер для дальнейшей обработки. Второй вариант больше подходит для смартфонов или планшетов. Собственно, именно так и работают коммерческие движки — Siri, Google Now и Cortana.
Из всего многообразия движков для работы с человеческим голосом можно выделить несколько активных на данный момент.
WARNING
CMU Sphinx
Большая часть разработки CMU Sphinx ведется в университете Карнеги — Меллона. В разное время над проектом работали и Массачусетский технологический институт, и покойная ныне корпорация Sun Microsystems. Исходники движка распространяются под лицензией BSD и доступны как для коммерческого, так и для некоммерческого использования. Sphinx — это не пользовательское приложение, а, скорее, набор инструментов, который можно применить в разработке приложений для конечных пользователей. Sphinx сейчас — это крупнейший проект по распознаванию речи. Он состоит из нескольких частей:
- Pocketsphinx — небольшая быстрая программа, обрабатывающая звук, акустические модели, грамматики и словари;
- библиотека Sphinxbase, необходимая для работы Pocketsphinx;
- Sphinx4 — собственно библиотека распознавания;
- Sphinxtrain — программа для обучения акустическим моделям (записям человеческого голоса).
Проект развивается медленно, но верно. И главное — его можно использовать на практике. Причем не только на ПК, но и на мобильных устройствах. К тому же движок очень хорошо работает с русской речью. При наличии прямых рук и ясной головы можно настроить распознавание русской речи с помощью Sphinx для управления домашней техникой или умным домом. По сути, можно обычную квартиру превратить в умный дом, чем мы и займемся во второй части этого обзора. Реализации Sphinx имеются для Android, iOS и даже Windows Phone. В отличие от облачного способа, когда работа по распознаванию речи ложится на плечи серверов Google ASR или Яндекс SpeechKit, Sphinx работает точнее, быстрее и дешевле. И полностью локально. При желании можно научить Sphinx русской языковой модели и грамматике пользовательских запросов. Да, придется немного потрудиться при установке. Равно как и настройка голосовых моделей и библиотек Sphinx — занятие не для новичков. Так как основа CMU Sphinx — библиотека Sphinx4 — написана на Java, можно включать ее код в свои приложения для распознавания речи. Конкретные примеры использования будут описаны во второй части нашего обзора.
VoxForge
Особо выделим понятие речевого корпуса. Речевой корпус — это структурированное множество речевых фрагментов, которое обеспечено программными средствами доступа к отдельным элементам корпуса. Иными словами — это набор человеческих голосов на разных языках. Без речевого корпуса невозможна работа ни одной системы распознавания речи. В одиночку или даже небольшим коллективом создать качественный открытый речевой корпус сложно, поэтому сбором записей человеческих голосов занимается специальный проект — VoxForge.
Любой, у кого есть доступ к интернету, может поучаствовать в создании речевого корпуса, просто записав и отправив фрагмент речи. Это можно сделать даже по телефону, но удобней воспользоваться сайтом. Конечно, кроме собственно аудиозаписи, речевой корпус должен включать в себя дополнительную информацию, такую как фонетическая транскрипция. Без этого запись речи бессмысленна для системы распознавания.
VoxForge — стартовый портал для тех, кто хочет внести свой вклад в разработку открытых систем распознавания речи
HTK, Julius и Simon
HTK — Hidden Markov Model Toolkit — это инструментарий для исследования и разработки средств распознавания речи с использованием скрытых марковских моделей, разрабатывается в Кембриджском университете под патронажем Microsoft (Microsoft когда-то выкупила этот код у коммерческого предприятия Entropic Cambridge Research Laboratory Ltd, а затем вернула его Кембриджу вместе с ограничивающей лицензией). Исходники проекта доступны всем желающим, но использование кода HTK в продуктах, предназначенных для конечных пользователей, запрещено лицензией.
Однако это не означает, что HTK бесполезен для Linux-разработчиков: его можно использовать как вспомогательный инструмент при разработке открытых (и коммерческих) средств распознавания речи, что и делают разработчики открытого движка Julius, который разрабатывается в Японии. Julius лучше всего работает с японским языком. Великий и могучий тоже не обделен, ведь в качестве голосовой базы данных используется все тот же VoxForge.
Возможности HTK и Julius активно используются в приложении Simon. Проект запущен еще в 2007 году и до сих пор пребывает в перманентной бете. Движок использует библиотеки KDE, CMU Sphinx и/или Julius и акустические модели проекта VoxForge. Есть версии для Windows и Linux. Разработка Simon ведется в рамках проекта KDE в составе рабочей группы KDE Accessibility. Последняя версия Simon — 0.4.1 — вполне себе юзабельное приложение для бета-версии.
В Simon включены инструменты для создания голосовых и акустических моделей, распознавания речи и организации управления голосом. Кроме управления десктопом, Simon может использоваться для аутентификации голосом, голосового управления роботами и устройствами. Главный приоритет разработчики отдают предоставлению средств для работы на компьютере людей с ограниченными возможностями.
Помимо описанных выше, существуют и другие проекты по распознаванию речи, такие как Kaldi, наработки которого используются сейчас в других проектах. Однако в рамках данного обзора мы не будем их касаться. И дело не в том, что они не заслуживают внимания, а в том, что большинство из них скорее мертвы, чем живы. Более-менее активно развиваются лишь Sphinx и его производные, Simon, HTK и Julius. Смотри подробности на сайте Саймона.
Саймон говорит и выглядит довольно прилично
Лучшие друзья человека
Голосовые ассистенты частично воплощают мечту создателей всех систем для распознавания речи. Конечно, еще далеко до возможности полноценного общения пользователя и искусственного интеллекта машины, но уже сегодня можно искать информацию в интернете, запускать приложения, диктовать текст, прокладывать маршруты, управлять кофеваркой и холодильником, переписываться с друзьями в соцсетях и прочая, и прочая.
Условно все голосовые ассистенты можно разделить на две группы: те, которые так или иначе используют Google Voice API, и остальные. Остальные — это, например, ставшая уже знаменитой Cortana от Microsoft, которая, по слухам, скоро станет доступна для Android и iOS, что теоретически означает возможность портирования ее и на чистый Linux-десктоп. Или Siri — детище Apple, которое яблочная компания оберегает от любого стороннего использования как зеницу ока.
После открытия компанией Google своего API для работы с голосом персональные ассистенты для Linux начали появляться один за другим.
Вот правда. Именно так
Linux Speech Recognition
В начале 2013 года, после закрытого бета-тестирования был переведен в разряд свободных проект по созданию системы распознавания речевых команд на базе Google Voice API. Система позволяет через управление голосом запускать программы, выполнять операции с файлами, открывать сайты, находить ответы на произвольные вопросы, создавать электронные письма, диктовать текст документов, запускать приложения и так далее.
Вначале проект развивался независимым энтузиастом для организации речевого управления Ubuntu, но в текущем виде его код не привязан к особенностям данной системы и может быть использован в любых дистрибутивах. Код проекта написан на языке Python и открыт под лицензией GPLv3. Распознавание речи реализовано через обращение к Google Voice API, который демонстрирует достаточно неплохие результаты для русского языка. Вся дополнительная инфа тут.
Можно установить в Ubuntu и пользоваться. Удобно, быстро
Hound
Этот голосовой ассистент, хоть и создан для Android, а не для Linux, все же заслуживает упоминания в нашем обзоре. Дело в том, что в тестах на распознавание речи этот помощник обгоняет и Siri, и Google Now, справляясь с поставленными задачами значительно эффективнее и быстрее. Самое ценное в нем то, что он воспринимает фразы именно так, как пользователь их произносит, то есть тебе не придется как-то специально формулировать свои вопросы, чтобы ассистент их понял.
Пока проект находится на стадии беты и доступен только по инвайтам и только владельцам Android-девайсов, находящимся на территории США. Разработчики обещают выпустить версии для iOS после окончания бета-тестирования. Будет ли версия для десктопов, пока неизвестно. Проект развивается уже девять лет и, по словам разработчиков, достаточно стабилен для повседневного использования. Русского языка, вестимо, нет.
Как отмечает издание The Verge, Hound пока еще не может полностью заменить Google Now или Siri, из-за того что недостаточно «персонализирован».
Hound работает почти так же, как и Google Now, только лучше
Betty
Это голосовой ассистент для консоли Linux. Он переводит английские слова в команды в терминале и выполняет их. Если ты фанат тру-линукса, то это решение для тебя. Страница проекта на GitHub гласит: «Миссия Betty — в предоставлении пользователю естественного языка общения с компьютером». Ведь наверняка у тебя бывали ситуации, когда при работе в командной строке ты не мог вспомнить синтаксис той или иной команды и лез в интернет за помощью. С Betty такой проблемы больше не будет.
Например, если ты забыл, как разархивировать файлы в терминале, тебе достаточно сказать по-английски «Betty uncompress archive.tar.gz» («Бетти, разархивируй файл archive.tar.gz»), и файл и правда разархивируется. Проверено автором этой статьи.
К сожалению, Betty пока не понимает русскую речь, да и набор команд у нее довольно ограничен, но разработка идет уже больше двух лет, и довольно активно, так что логично ожидать в будущем появление большего количества доступных команд.
Вот часть команд, которые Betty версии 0.1.8 понимает уже сейчас:
- count (подсчет, например количества символов и слов в файле);
- config (смена имени пользователя);
- datetime (вывод текущего времени и даты);
- поиск (внутри файлов);
- web (запросы, скачивание файлов, поиск информации в Сети и прочее);
- операции с папками и файлами (архивирование/разархивирование файлов, вычисление размера файлов, изменение прав доступа и другие);
- пользовательские команды (вывод имени пользователя, IP-адреса, имена залогинившихся в машину пользователей и так далее).
Список команд постоянно увеличивается. Над проектом работает уже семнадцать разработчиков из пяти стран. Полный список команд Betty ты можешь найти на странице проекта на GitHub.
Betty создана гиками для гиков. И работает, как гик
Sirius
Жемчужиной среди остальных можно назвать Sirius — новое и весьма амбициозное решение от группы разработчиков Clarity Lab из университета Мичигана. Несмотря на сходство названия с Siri, проект не имеет с ней ничего общего. Sirius уже может гораздо больше, чем его аналоги. Разработку Sirius взяли под свое крыло Google, DARPA, ARM, министерство обороны США и Американский национальный научный фонд. Исходники распространяются под лицензией BSD. Система основана на нескольких свободных проектах по распознаванию речи, таких как Sphinx, Kaldi, Protobuf, Speeded Up Robust Features (SURF, работает на базе OpenCV). Таким образом, в Sirius воплотилось все то лучшее, что было разработано в сфере распознавания речи за последние 35 лет.
В состав пакета входит приложение Sirius, которое можно установить в Ubuntu, веб-фронтенд для браузера и набор базовых библиотек с реализацией различных алгоритмов поиска и распознавания. В основном код написан на С++, но для работы требуется много внешних компонентов на Java. В качестве базы данных для формирования ответов используется Википедия, а для распознавания речи — наработки проектов Sphinx, Kaldi и RASR. «Главное отличие нашей программы Sirius от ее коммерческих аналогов — она полностью бесплатна и может быть адаптирована под нужды пользователей», — поясняет автор разработки Джейсон Марс (Jason Mars).
Впервые Sirius продемонстрировали 14 марта 2015 года на технологической конференции в Стамбуле. Выпуск программы состоялся на следующий день. Sirius распознаёт не только речь, но и картинки и образы, а также понимает естественный язык человека. Например, программе можно показать фото любимого кафе и спросить, во сколько оно закрывается. Главное отличие программы от конкурентов заключается еще и в том, что пользователь может сделать Sirius узкоспециализированным помощником. К примеру, для выдачи академических консультаций ученому. Для реализации этого разработчики начали сотрудничество с IBM. «Фактически мы создали Linux среди умных цифровых помощников», — утверждает Марс.
Система вопросов и ответов была взята из проекта OpenEphyra, а способность распознавания изображений авторы позаимствовали у алгоритма SURF компании Qualcomm. По мнению создателей Sirius, уже к концу 2018 года доля голосовых запросов превысит обычные текстовые запросы. Если разработчики не сбавят темпов и у них не иссякнет энтузиазм, Sirius рискует стать лучшей в мире системой распознавания речи. За новостями проекта можно следить на сайте Джейсона Марса.
Один из создателей Sirius Джейсон Марс уверен в будущем проекта
Заключение
Такова ситуация с распознаванием речи в Linux в данный момент. Во второй части этого обзора мы попробуем использовать некоторые из описанных проектов в повседневной работе на компьютере под управлением Linux. Прежде всего нас интересует работа с русским языком и голосовые команды для управления домашней электроникой. Получится ли превратить обычную квартиру в «умную» — узнаешь в следующей части.