preparation intégration reconaissance vocale

code/backend_reconnaissance/Dockerfile

@@ -1,4 +1,4 @@
-FROM python:3.8-slim
+FROM python:3.8
 
 #Ne pas créer les fichiers .pyc
 ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
@@ -7,7 +7,7 @@ ENV PYTHONUNBUFFERED=1
 
 #Installation des dépendances de opencv 
 RUN apt-get update
-RUN apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y
+RUN apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6 portaudio19-dev python3-pyaudio -y
 
 # Installation des dépendances python
 COPY requirements.txt .

code/backend_reconnaissance/audio_detector.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import math
 from scipy.io import wavfile
 import wave
 from scipy.fftpack import fft,dct
+import time
 
 from matplotlib.patches import ConnectionPatch
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -170,31 +171,38 @@ def record_audio(filename, duration, sr):
     print(f"Fichier enregistré sous {filename}")
 
 def coupe_silence(signal):
-
     t = 0
-
     if signal[t] == 0 :
-
         p = 0
-
         while signal[t+p] == 0 :
-
             if p == 88 :
-
                 signal = signal[:t] + signal[t+p:]
-
                 coupe_silence(signal)
-
             else :
-
                 p = p+1
-sr = 44100  # fréquence d'échantillonnage
-duration = 6  # durée d'enregistrement en secondes
-filename = "audio_query"  # nom du fichier à enregistrer
 
-record_audio(filename, duration, sr)
-audio_query, sr = librosa.load('C:\\Users\\HP\\audio_query.wav', sr=sr)
-coupe_silence(audio_query)
-audio_train_list = [librosa.load('C:\\Users\\HP\\Documents\\cool.wav', sr=sr)[0], librosa.load('C:\\Users\\HP\\Documents\\formidable.wav', sr=sr)[0], librosa.load('C:\\Users\\HP\\Documents\\cest mauvais.wav', sr=sr)[0] , librosa.load('C:\\Users\\HP\\Documents\\un.wav', sr=sr)[0], librosa.load('C:\\Users\\HP\\Documents\\parfait.wav', sr=sr)[0]]
-recognized_word_index = recognize_speech(audio_query, audio_train_list, sr)
-print(f'Recognized word: {recognized_word_index}')
+#Todo : detecte si pas de note donnée
+def get_grade():
+    ######## TEST DEBUG ########
+    time.sleep(6)
+    return 5
+
+
+    sr = 44100  # fréquence d'échantillonnage
+    duration = 6  # durée d'enregistrement en secondes
+    filename = "recording"  # nom du fichier à enregistrer
+    data_dir = "audio_data/"
+    record_audio(filename, duration, sr)
+    audio_query, sr = librosa.load(f'{filename}.wav', sr=sr)
+    coupe_silence(audio_query)
+    training_file_names = []
+    for path in os.listdir(data_dir):
+        if os.path.isfile(os.path.join(data_dir, path)):
+            training_file_names.append(data_dir + path)
+    print(training_file_names)
+    audio_train_list = [librosa.load(file, sr=sr)[0] for file in training_file_names]
+    recognized_word_index = recognize_speech(audio_query, audio_train_list, sr)
+    print(f'Recognized word: {recognized_word_index}')
+    return recognized_word_index
+
+print(get_grade())

code/backend_reconnaissance/manager.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from hand_detector import HandDetector
+from audio_detector import get_grade
 from network import WebsocketServer
 import time
 
@@ -6,11 +7,13 @@ import time
 class Manager():
     def __init__(self):
         self.state = 0
-        self.avis = {
+        self.defualtAvis = {
             "note": None,
             "commentaire": None,
             "notes_autres": {}
         }
+
+        self.avis = self.defualtAvis
         self.server = WebsocketServer(None)
         self.server.start()
         self.handDetector = HandDetector()
@@ -23,16 +26,30 @@ class Manager():
                 self.sleep()
             if(self.state == 1):
                 self.camera()
-
+            if(self.state == 2):
+                self.audio()
+            if(self.state == 3):
+                self.thankYou()
             time.sleep(0.01)
 
     #Fonction qui est executée pendant que la borne est en veille, reveille la borne si une main est detectée
     def sleep(self):
         res = self.handDetector.detect()
+        print(res)
         if(res != False):
             self.state = 1
             self.server.sendMessage({"type": "state", "state": 1})
     
+    def audio(self):
+        grade = get_grade()
+        if(grade != False):
+            self.server.sendMessage({"type":"new_grade","grade":grade})
+            self.avis["notes_autres"]["test"] = grade
+            time.sleep(3)
+            self.state = 2
+            self.server.sendMessage({"type": "state", "state": 3})
+
+
     #Envoie la position de la main a l'écran et passe a l'étape suivante si une main est detectée pendant assez longtemps
     def camera(self):
         res = self.handDetector.detect()
@@ -44,5 +61,10 @@ class Manager():
                 self.state = 2
                 self.server.sendMessage({"type": "state", "state": 2})
 
-        
+    def thankYou(self):
+        time.sleep(10)
+        self.state = 0
+        self.server.sendMessage({"type": "state", "state": 0})
+        self.sendReview()
+        self.avis = self.defualtAvis 
 

code/backend_reconnaissance/network.py

@@ -29,3 +29,9 @@ class WebsocketServer(threading.Thread):
 
     def sendMessage(self,message):
         self.messageQueue.append(message)
+
+class ApiClient():
+    def __init__(self, host=os.getenv("API_HOST"), port=os.getenv("API_PORT")):
+        self.host = host
+        self.port = port
+        

code/backend_reconnaissance/requirements.txt

@@ -3,3 +3,6 @@ requests
 opencv-python
 mediapipe
 numpy
+pyaudio
+librosa
+scipy

code/docker-compose.yaml

@@ -39,6 +39,8 @@ services:
   #API de gestion des avis, permet d'ajouter ou de récuperer des avis ou les stats sur les avis par des requêtes HTTP
   reviews_api:
     container_name: reviews_api
+    expose:
+      - 8080
     ports:
       - 8080:8080
     environment:
@@ -73,11 +75,11 @@ services:
       - 800:80
 
   #Formulaire de retour d'avis
-  Formulaire:
+  formulaire:
     image: httpd:latest
     volumes:
-      - ./Formulaire:/usr/local/apache2/htdocs/
-    container_name: Formulaire
+      - ./formulaire:/usr/local/apache2/htdocs/
+    container_name: formulaire
     ports:
       - 80:80
   # #Backend de la borne : scripts pythons de reconnaissances video et audio
@@ -92,6 +94,8 @@ services:
     environment:
       - PORT=5000
       - HOST=backend_reconnaissance
+      - API_HOST=reviews_api
+      - API_PORT=8080
     ports:
       #Ce container est le serveur websocker dont le client est l'interface de la borne qui tourne dans le navigateur
       - 5000:5000

code/interface_borne/assets/css/main.css

@@ -49,3 +49,8 @@ html, body {
 .instructions > .title {
     border-bottom: 3px #6B8000 solid;
 } 
+
+.instructions > table, .instructions > th,.instructions > td {
+  border: 1px solid #6B8000; 
+  border-collapse: collapse;
+}

code/interface_borne/assets/js/audio_page.js

@@ -8,4 +8,10 @@ class AudioPage {
         this.isEnabled = isEnabled;
         this.DOMElement.style.display = isEnabled ? "block" : "none";
     }
+
+    setGrade(grade) {
+        if(this.isEnabled) {
+            this.DOMElement.getElementById("grade").innerHTML = grade.toString();
+        }
+    }
 }

code/interface_borne/assets/js/network.js

@@ -1,5 +1,5 @@
 class WebsocketClient {
-    constructor(onNewEffects, onNewGrade, onNewState) {
+    constructor(onNewEffects, onNewState, onNewGrade) {
         this.socket = new WebSocket("ws://localhost:5000");
         this.socket.addEventListener("open", (event)  => {
             this.socket.send("connected");

code/interface_borne/assets/js/state_manager.js

@@ -18,7 +18,8 @@ class StateManager {
                 this.setState(STATE.video);
                 this._cameraPage.setEffects(effects)
             },
-            (state) => this.setState(state)
+            (state) => this.setState(state),
+            (grade) => this._audioPage.setGrade(grade)
         );
         
         this._sleepingPage.enabled = true;

code/interface_borne/index.html

@@ -35,7 +35,7 @@
             <div class="title">
                 <h1>Enregistrement audio blabal</h1>
             </div>
-            <p>Prononcez à voix haute les notes correspondant aux critères suivants dans l'ordre</p>
+            <p>Donnez une note sur 10 au critère suivant</p>
             <table>
                 <tr>
                     <th>Critère</td>
@@ -43,7 +43,7 @@
                 </tr>
                 <tr>
                     <td>Calme</td>
-                    <td> /10</td>
+                    <td> <span id="grade"></span>/10</td>
                 </tr>
             </table>
         </div>