Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

最近语音识别很火，但是都是用的在线语音识别，研究了一下离线语音识别，小范围内的语音识别率还不错，在此记录一下

首先本文要说的两个前提1.android平台离线语音识别 2.小范围语音

小范围语音指的是相对固定的命令。本文的例子大概实现了20条语音命令，超出范围的无法识别。因此本文中离线语音的使用范围也有限，对于一些固定的输入可能有用，比如用语音命令代替打开，播放，重启这些简单的固定的命令。

先上个例子

1.按照 http://leiwuluan.iteye.com/blog/1287305 的方法，先跑一个PocketSphinxDemo的例子起来。跑起来之后会发现语音识别率很低，大概20%不到。下面来优化一下

2.编写自己的命令集

保存为command.txt

在http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool.html上点Browse，提交command.txt，在线生成语言模型文件。这里只要生成的lm文件,命名为test.lm。从这里下载pocketsphinx-win32,解压后在/model/lm/zh_cn有个mandarin_notone.dic的文件，打开后，搜索command.txt里面的词，然后替换相应的内容，替换后的内容如下

存为test.dic

3.替换语言模型文件。下载附件中的data.zip，解压后文件如下（之前附件中的data不可用，已更新）

分别放到一下目录

/sdcard/Android/data/test/hmm/tdt_sc_8k
/sdcard/Android/data/test/lm/test.dic
/sdcard/Android/data/test/lm/test.lm

如果要换目录的话，对应修改RecognizerTask.RecognizerTask()里的如下代码

c.setString("-hmm", "/sdcard/Android/data/test/hmm/tdt_sc_8k");
c.setString("-dict", "/sdcard/Android/data/test/lm/test.dic");
c.setString("-lm", "/sdcard/Android/data/test/lm/test.lm");

lm和dic文件即3中生成的文件，tdt_sc_8k也可以从这里下载。

4.文件准备完毕，重新跑1中的demo。语音输入2中的命令，识别率99%以上，但是输入命令集以外的无法识别。

6.附件为工程文件，将data解压，按照3里面写的位置放到sd卡里面即可。以下字典内的词可以识别

转载于:https://my.oschina.net/VenusV/blog/703397

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