一、簡介

1.1、PocketSphinx是啥？

PocketSphinx 是一個計算量和 體積都很小的語音識別引擎。是第一個開源的面向嵌入式的中等詞匯量連續(xù)語音識別項目。

1.2、Pocketsphinx on Android

• AndroidStudio 版Demo：點我。
• 官方介紹：點這里。

ps:
網(wǎng)上大多的資料都還是停留在02-14年，如果應(yīng)用到Android上面還需要自己去使用NDK去編譯。但是，使用最新的版本，已不需要開發(fā)者自己去編譯了。推薦使用。

二、使用

2.1、資源準(zhǔn)備

• JAR/AAR
  Github 上面只提供了AAR文件，需要JAR包的，點這里。
• 聲學(xué)模型 和 語言模型
  官方給的Demo里面只能識別英文，如果想要識別中文，需要下載中文的聲學(xué)模型和語言模型。還是點這里。(不保證為最新版)

2.2、導(dǎo)入依賴包，不說了。

2.3、添加識別相關(guān)資源

包括聲學(xué)模型、語言模型、字典文件、語法文件。
目錄結(jié)構(gòu)參考以下兩張圖片：

源 碼 內(nèi) 資 源 目 錄 結(jié) 構(gòu)

項 目 需 求 資 源 目 錄 結(jié) 構(gòu) 示 例

2.4、修改語法文件和字典文件

• 2.4.1、建立語音模型
  本文不進(jìn)行語法的講解，這里給出參考鏈接（英文版）：https://cmusphinx.github.io/wiki/tutoriallm/
• 2.4.2、添加字典
  按照之前下載的字典文件，一個個和你自己的進(jìn)行對照，沒有其他方法。

2.5、調(diào)試代碼

• 2.5.1、復(fù)制資源文件到手機本地

RecognizerSetupTask recognizerSetupTask = new RecognizerSetupTask(new RecognizerSetupListener() {
            @Override
            public void onRecognizerAlreadySetup() {
            }

            @Override
            public Exception doInBackGround() {

                try {
                    File assetDir = assets.syncAssets(); //復(fù)制資源文件
                    setupRecognizer(assetDir);    //初始化SpeechRecognizer
                } catch (IOException e) {
                    return e;
                }
                return null;
            }

            @Override
            public void onRecognizerPrepareError() {
            }

            @Override
            public void onRecognizerPrepareSuccess() {
                isInit = true;
            }
        });
        recognizerSetupTask.execute();

• 2.5.2、SpeechRecognizer

private void setupRecognizer(File assetsDir) throws IOException {

        SpeechRecognizerSetup setup = SpeechRecognizerSetup.defaultSetup();

        if (setup == null) {
            Log.e(TAG, "SpeechRecognizerSetup is null");
            return;
        }

          setup.setKeywordThreshold(1e10f)
                 .setBoolean("-allphone_ci", true)
         // .setString("-keyphrase","backward") // forward ;
        //   setup.setSampleRate(24000);

        File file = new File(assetsDir, "zh-ptm");
        if (!file.exists()) {
            Log.e(TAG, "zh-ptm not found");
            return;
        }
        setup.setAcousticModel(file);

        file = new File(assetsDir, "voice.dic");
        if (!file.exists()) {
            Log.e(TAG, "voice.dic not found");
            return;
        }
        setup.setDictionary(file);

        recognizer = setup.getRecognizer();

        if (recognizer == null) {
            Log.e(TAG, "SpeechRecognizer1  is null");
            return;
        }
        
//        recognizer.addKeywordSearch();
        File menuGrammar = new File(assetsDir, "zh_test.gram");
        recognizer.addGrammarSearch(PocketListener.SEARCH, menuGrammar);

    }

• 2.5.3、開始錄音

recognizer.startListening("zh_test");
recognizer.addListener(recognitionListener);

 RecognitionListener recognitionListener = new RecognitionListener() {
        @Override
        public void onBeginningOfSpeech() {
            Log.e(TAG, "onBeginningOfSpeech()");
        }

        @Override
        public void onEndOfSpeech() {
            String searchName = recognizer.getSearchName();
            Log.e(TAG, "onEndOfSpeech()" + searchName);
        }

        @Override
        public void onPartialResult(Hypothesis hypothesis) {

            if (hypothesis == null) {
                Log.e(TAG, "onPartialResult() hypothesis is null ");
                return;
            }
            Log.e(TAG, "onPartialResult()" + hypothesis.getHypstr());
        }

        @Override
        public void onResult(Hypothesis hypothesis) {
            if (hypothesis == null) {
                Log.e(TAG, "onResult() hypothesis is null ");
                return;
            }

            Log.e(TAG, "onResult()" + hypothesis.getHypstr());
            String string = hypothesis.getHypstr();
        }

        @Override
        public void onError(Exception e) {
            Log.e(TAG, "onError()" + e.toString());
        }

        @Override
        public void onTimeout() {
            Log.e(TAG, "onTimeout()");
        }
    };

到這里PocketSphinx語音識別的Android版本，核心的東西都已經(jīng)在這里。后續(xù)會把我自己的Demo 分享到 PocketSphinxDemo項目中。歡迎提出意見和建議。