pocketsphinx使用教程

pocketsphinx是一个开源的语音识别引擎，可以用于嵌入式设备和桌面应用程序。以下是pocketsphinx的使用教程：
1. 下载pocketsphinx-0.7.tar.gz文件并解压缩。
2. 下载中文语言模型文件tdt_sc_8k和拼音读音字典xxxx.dic，放置于pocketsphinx＊＊＊ 下载英文语言模型文件hub4wsj_sc_8k和英文读音字典xxxx.dic，放置于pocketsphinx-0.7\model\hmm\en_US和pocketsphinx-0.7\model\lm\en_US目录下。
4. 安装SWIG和Python，并将pocketsphinx-0.7\swig目录添加到系统路径中。
5. 在Python中导入pocketsphinx模块，并使用以下代码进行语音识别：

import pocketsphinx as ps
import pyaudio

# 创建语音识别器
config = ps.Decoder.default_config()
config.set_string('-hmm', 'pocketsphinx-0.7/model/hmm/zh/tdt_sc_8k')
config.set_string('-lm', 'pocketsphinx-0.7/model/lm/zh_CN/xxxx.dic')
config.set_string('-dict', 'pocketsphinx-0.7/model/lm/zh_CN/xxxx.dic')
decoder = ps.Decoder(config)

# 开始录音并进行语音识别
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)
stream.start_stream()
in_speech_bf = False
decoder.start_utt()
while True:
    buf = stream.read(1024)
    if buf:
        decoder.process_raw(buf, False, False)
        if decoder.get_in_speech() != in_speech_bf:
            in_speech_bf = decoder.get_in_speech()
            if not in_speech_bf:
                decoder.end_utt()
                print('识别结果:', decoder.hyp().hypstr)
                decoder.start_utt()
    else:
        break
decoder.end_utt()

# 关闭录音流
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

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