Python用PocketSphinx开发语音识别

PocketSphinx是一个开源的语音识别引擎，它是Carnegie Mellon University开发的Sphinx系列语音识别引擎的一部分。Python可以通过PySphinx库来使用PocketSphinx进行语音识别。

以下是使用PocketSphinx进行语音识别的步骤：

1. 安装PySphinx库和PocketSphinx引擎。

pip install pocketsphinx

2. 准备语音文件或麦克风输入。

对于语音文件，可以使用pyaudio库来读取音频文件。对于麦克风输入，可以使用麦克风录音库进行录音。

3. 创建语音识别器对象。

from pocketsphinx import LiveSpeech, get_model_path

model_path = get_model_path()
speech = LiveSpeech(
    verbose=False, 
    sampling_rate=16000, 
    buffer_size=2048,
    no_search=False, 
    full_utt=False, 
    hmm=os.path.join(model_path, 'en-us'),
    lm=os.path.join(model_path, 'en-us.lm.bin'),
    dic=os.path.join(model_path, 'cmudict-en-us.dict')
)

4. 对输入音频进行语音识别。

for phrase in speech:
    print(phrase)

完整的代码示例：

from pocketsphinx import LiveSpeech, get_model_path
import pyaudio

model_path = get_model_path()

speech = LiveSpeech(
    verbose=False, 
    sampling_rate=16000, 
    buffer_size=2048,
    no_search=False, 
    full_utt=False, 
    hmm=os.path.join(model_path, 'en-us'),
    lm=os.path.join(model_path, 'en-us.lm.bin'),
    dic=os.path.join(model_path, 'cmudict-en-us.dict')
)

# 从麦克风录音
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=2048)

for phrase in speech:
    print(phrase)

    data = stream.read(2048)
    decoded_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
    speech.process_raw(decoded_data, False, False)