阿米达拉Amigdala下载_阿米达拉Amigdala单机游戏下载
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游戏名称：
英文名称：Amigdala
游戏类型：冒险解密类(AVG)游戏
游戏制作：GuidiGermano&
游戏发行：GuidiGermano&
游戏平台：PC
发售时间：日
& & & & 是GuidiGermano 制作发行的一款恐怖冒险游戏。在游戏中，玩家将扮演一名幸存者，为了寻找其他存活着的人类伙伴，而踏上了寻找同伴的征途。走过广袤的雪山，穿过下水道，废弃工厂，只有僵尸与丧尸等等怪异恶灵触动你的神经，游戏画面阴森，音效惊悚，如果玩家心脏不好那就不要尝试了，相反玩家如果追寻刺激与恐怖，可一定不要错过了。
最低配置:&
操作系统: Windows 7 - 64 bit or above&
处理器: Intel i3 or AMD equivalent&
内存: 4 GB RAM&
图形: 2GB Video RAM&
DirectX 版本: 10&
存储空间: 需要 2 GB 可用空间
推荐配置:&
操作系统: Windows 10 - 64 bit&
处理器: Intel i5 or AMD equivalent (VRMode Intel i7 or AMD equivalent (AMD FX 9500+ Series)&
内存: 8 GB RAM&
图形: 4GB Video RAM (VRMode NVIDIA GTX 970 / AMD 290 equivalent or greater)&
DirectX 版本: 11&
存储空间: 需要 2 GB 可用空间
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& Amigdala
《Amigdala》免安装绿色版
游戏截图&& | &&
　　恐怖冒险解谜游戏《Amygdala》讲的是一个偏执的中年男子痴迷于&费城实验&真相调查的故事，经历了11年的探索终于发现了记有实验地点坐标的文档，当他来到漆黑的地下实验场所，恐怖的事情接连发生。
配置要求CPU显卡内存硬盘系统最低配置Intel i3GT2104 GB RAM2 GB 可用空间Windows 7
安装说明开始游戏或者解压缩游戏时候注意关闭杀毒软件，防止误杀免DVD文件。
1. 用WINRAR软件解压缩游戏到硬盘上
2. 开始游戏
必备运行库&
&&96MB&&说明：必备运行库即是Amigdala游戏运行所必须要安装的程序，如果没有这些程序，游戏可能无法正常运行。&&(551M)含常见错误解决方法。
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利用OLAMI在unity游戏中加入中文语音控制（一）
(欢迎转载。本文源地址：)
现在的游戏越来越精细，但操作却在向简化的方向发展。另一方面，人的手指头是有限的，太复杂的操作上手也会很困难，所以在游戏中引入语音控制会是一个不错的选择。本文中会尝试在unity加入中文语音控制的功能。
unity官方教程中的几个项目很精简，但看起来很不错，里面有全套的资源。最后我选择了tanks-tutorial来做这个实验。
下载和修改项目
首先按照下好项目，把坦克移动和射击的代码加上。这时就已经可以称的上是一个“游戏”了，可以控制坦克在地图上环游，也可以开炮。虽然缺少了挨揍的敌人，但是对设想的用语音控制坦克移动和射击已经足够了。这里我把地图扩大了一些，把坦克的速度降了一些，这样不至于几下就开到了地图的边缘。
准备语义理解服务
接下来就可以开始加入语音功能了。OLAMI官网有，示例中分别有cloud-speech-recognition和natural-language-understanding两个部分，前者字面意思似乎是语音识别，后者看起来是自然语义理解，里面又分为speech-input和text-input两部分，只是speech-input是空的。看看readme，原来已经包含在cloud-speech-recognition了。由于在这里不关心语音识别，所以就把他俩当作一样使用了，一个对应语音理解，是我们需要的部分，一个对应文字理解，可以用来测试，正好。
把SpeechApiSample.cs和NluApiSample.cs拖入unity里，稍作修改就可以直接使用。
在移动和射击脚本中添加语音控制接口
因为打算实现的方案是语音和键盘混合输入，键盘输入能打断语音控制的输入，所以这里要保存一些状态，记录是否是通过语音在控制行动或转向，以及语音转向的角度和当前已经转过的角度。代码如下：
TankMovement.cs
// 语音控制中已经转过的角度
private float turnAmount = 0f;
// 语音控制中希望转到的角度
private float turnTarget = 0f;
// 记录是否是语音控制移动的状态
private bool voiceM
// 记录是否是语音转向的状态
private bool voiceT
private void Update () {
// Store the value of both input axes.
float movement = Input.GetAxis (m_MovementAxisName);
if (movement != 0) {
voiceMove =
m_MovementInputValue =
} else if (!voiceMove) {
m_MovementInputValue = 0f;
float turn = Input.GetAxis (m_TurnAxisName);
if (turn != 0) {
voiceTurn =
m_TurnInputValue =
} else if (!voiceTurn) {
m_TurnInputValue = 0f;
EngineAudio ();
private void Turn () {
// Determine the number of degrees to be turned based on the input, speed and time between frames.
float turn = m_TurnInputValue * m_TurnSpeed * Time.deltaT
if (turnTarget != 0) {
turnAmount +=
if (turnTarget & 0) {
if (turnAmount & turnTarget) {
m_TurnInputValue = 0f;
turnTarget = 0f;
turnAmount = 0f;
voiceTurn =
if (turnAmount & turnTarget) {
m_TurnInputValue = 0f;
turnTarget = 0f;
turnAmount = 0f;
voiceTurn =
// Make this into a rotation in the y axis.
Quaternion turnRotation = Quaternion.Euler (0f, turn, 0f);
// Apply this rotation to the rigidbody's rotation.
m_Rigidbody.MoveRotation (m_Rigidbody.rotation * turnRotation);
public void VoiceMove(float movement) {
if (movement != 0) {
voiceMove =
m_MovementInputValue =
voiceMove =
m_MovementInputValue = 0f;
public void VoiceTurn(float turn) {
if (turn == 0) {
voiceTurn =
turnTarget =
voiceTurn =
if (turn & 0) {
m_TurnInputValue = 1.0f;
m_TurnInputValue = -1.0f;
转向和移动稍有些不同，移动时只要模拟按键值一直是1就可以，转向就有一个转到多少度的问题。所以Turn的代码里加了一些处理。
TankShootin中就比较简单，直接添加方法：
public void VoiceFire() {
m_CurrentLaunchForce = m_MaxLaunchForce / 2;
考虑到语音输入本身需要时间，这里没有加入冷却的代码，而且蓄力直接定为满格的1/2。
为了方便之后在录音和输入文本后使用，将语音控制包装到TankVoiceControl中，并将脚本附加到tank上。
TankVoiceControl.cs
using System.C
using System.Collections.G
using UnityE
public class TankVoiceControl : MonoBehaviour {
// Use this for initialization
void Start () {
move = GetComponent&TankMovement& ();
shooting = GetComponent&TankShooting& ();
// Update is called once per frame
void Update () {
public void VoiceMove(float movement) {
move.VoiceMove (movement);
public void VoiceTurn(float turn) {
move.VoiceTurn (turn);
public void VoiceFire() {
shooting.VoiceFire ();
// 处理OLAMI解析出来的语义
public void ProcessSemantic(Semantic sem) {
if (sem.app == "game") {
string modifier = sem.modifier [0];
Slot[] slots = sem.
switch (modifier) {
case "move":
string move = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "movement") {
move = slot.
VoiceMove (float.Parse (move));
case "stop":
VoiceMove (0f);
case "leftturn":
string turn = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "turn") {
turn = slot.
VoiceTurn (0 - float.Parse (turn));
case "rightturn":
string turn = "0f";
foreach (Slot slot in slots) {
if (slot.name == "turn") {
turn = slot.
VoiceTurn (float.Parse (turn));
case "fire":
VoiceFire ();
ProcessSemantic方法用来处理OLAMI接口返回的语义。
在OLAMI平台添加语义
其实我的语义是在ProcessSemantic之前就写好了的，不过先规划好语义再去OLAMI添加也没什么问题。
加完之后别忘了发布，再在应用管理页面配置上刚加的NLI模块。
用文本来测试语义解析
现在可以来测试一下语义能不能起作用了。这里是场景增加一个InputField，on end edit的回调函数中调用NluApiSample的GetRecognitionResult方法的。当然这其中少不了一些封装。
on end edit的回调函数
public void OnSubmitText(string text) {
string result = VoiceService.GetInstance().sendText (text);
VoiceResult voiceResult = JsonUtility.FromJson&VoiceResult& (result);
if (voiceResult.status.Equals ("ok")) {
Nli[] nlis = voiceResult.data.
if (nlis.Length != 0) {
foreach (Nli nli in nlis) {
if (nli.type == "game") {
foreach (Semantic sem in nli.semantic) {
voiceControl.ProcessSemantic (sem);
VoiceService的sendText方法
public string sendText(string text) {
return nluApi.GetRecognitionResult ("nli", text);
保存脚本，测试。文本的语义理解速度非常快，虽然是通过http请求的方式拿结果，但在我的机器上测试时感觉不到延时，坦克的转向、移动都很顺畅。
增加录音功能
unity中提供了一个Microphone类来实现麦克风的功能，可以直接得到AudioClip对象。这里采用按下F1开始录音，松开结束录音的方式。录音长度暂定为5秒。由于olami接口支持的是wav格式的PCM录音，所以在github上找到一个WavUtility来做转换。
VoiceController.cs
using System.C
using System.Collections.G
using UnityEngine.UI;
using UnityE
using System.T
public class VoiceController : MonoBehaviour {
[SerializeField]
TankVoiceControl voiceC
// Use this for initialization
void Start () {
// Update is called once per frame
void Update () {
if (Input.GetKeyDown (KeyCode.F1)) {
recording =
} else if (Input.GetKeyUp(KeyCode.F1)) {
recording =
void LateUpdate() {
if (recording) {
if (!Microphone.IsRecording (null)) {
// 开始录音
audioclip = Microphone.Start (null, false, 5, 16000);
if (Microphone.IsRecording(null)) {
Microphone.End (null);
if (audioclip != null) {
// WavUtility中有方法必须在主线程中执行，所以只能放在这里转换
byte[] audiodata = WavUtility.FromAudioClip (audioclip);
// 将发送录音的过程放到新线程里，减少主线程卡顿
Thread thread = new Thread (new ParameterizedThreadStart(process));
thread.Start ((object) audiodata);
void process(object obj) {
byte[] audiodata = (byte[])
string result = VoiceService.GetInstance ().sendSpeech (audiodata);
audioclip =
Debug.Log (result);
VoiceResult voiceResult = JsonUtility.FromJson&VoiceResult& (result);
if (voiceResult.status.Equals ("ok")) {
Nli[] nlis = voiceResult.data.
if (nlis != null && nlis.Length != 0) {
foreach (Nli nli in nlis) {
if (nli.type == "game") {
foreach (Semantic sem in nli.semantic) {
voiceControl.ProcessSemantic (sem);
// 下面的几个class用于解析json数据。
[Serializable]
public class VoiceResult {
public VoiceD
[Serializable]
public class VoiceData {
public Nli[]
[Serializable]
public class Nli {
public DescO
public Semantic[]
[Serializable]
public class DescObj {
[Serializable]
public class Semantic {
public Slot[]
public string[]
[Serializable]
public class Slot {
public string[]
现在可以启动游戏，试试语音的控制了。在我的机器上，从录音结束到坦克开始行动大概要一两秒的时间。不过说前进，后退之后不用一直按着按键，感觉还是不错的。还可以说“左转1800度”来看坦克傻傻的转圈。?
总的来说，虽然是在线语义理解，但OLAMI还是可以用在游戏中实时性要求不是特别高的场景，比如自动向前跑动。OLAMI在文本语义理解上的速度表现更是出乎意料的好。如果能提高语音识别的速度，例如提供离线包，相信语音控制应用的范围会更大一些。这个游戏后续我还会继续完善，敬请期待。
游戏试玩下载连接：
密码: dmxx
源码下载：
密码: gh3n
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