用PocketSphinx做离线命令词识别

　　主要内容转自Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率，在此只是记录一下实现过程中遇到的坑。
　　

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
百度
谷歌
音乐
抬头
低头
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

按照他的方法，弄了几个小时，最终成功实现了自己的离线语音命令词识别。不过中途遇到的一些坑需要提一下，希望后面学习的朋友不再被这些困扰。
1、编写自己的命令集
　　百度
　　谷歌
　　音乐
　　抬头
　　低头
实际上这样写是错误的，正确的形式应该是
　　　　百度　　
　　　　谷歌
　　　　音乐
　　　　抬头
　　　　低头
因为在生成lm文件的时候会产生很多符号导致无法识别
2、编码问题

1) test.lm文件

上传到http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool.html的命令集的txt文件必须为utf-8的形式。且不能有UTF-8文件头
在txt文件保存为UTF-8格式之后，TXT文件会默认为文件加上EF BB BF文件头，导致数据出现问题。如图：

正确的形式应该将这部分默认添加的内容删掉，正确的格式如图：

(我用的010Editor,随便找个16进制编辑器就可以打开了)

2) test.dic文件
同理，编辑好命令之后，需要用16进制编辑器把UTF-8头信息去掉。

最后效果：个人感觉识别率还不错。虽然说达不到99%那么夸张，90%应该还是有的。

3、start监听的时间：
在我的三星note2上测试，语音识别start开始，一直不说话，在163秒的时候会出现下面的错误，可能是因为缓存区溢出的原因。我的解决办法是：new 一个新线程来作计时器，在100秒的时候就stop语音识别，再延迟200ms，重新start。

01-13 15:22:01.991: A/libc(31349): /root/workspace/VoiceRecognition/sphinxbase/src/libsphinxbase/feat/feat.c:362: feat_array_alloc: assertion "nfr > 0" failed

01-13 15:22:01.991: A/libc(31349): Fatal signal 6 (SIGABRT) at 0x00007a75 (code=-6), thread 31369 (Thread-925)

由于原博客下载DEMO需要注册之后等待一天才能下载，我把它重新打包上传了，需要的朋友不用再等待一天了。
下载地址：http://download.csdn.net/detail/adzcsx2/9401224