ASR “CMU Sphinx” 语音识别
python人工智能 ASR CMU Sphinx 语音识别: 用 “CMU Sphinx” 实现一个 ASR 语音识别 任务，代码方案分享
程序背景与用途
语音识别是指将人类语音转换为文本或命令的技术。它在很多领域都有广泛的应用，例如语音助手、自动电话服务、语音命令控制等。使用CMU Sphinx，我们可以构建一个简单的命令词识别系统，将输入的语音命令转换为相应的文本输出。
代码结构与解释
以下是一个简单的使用CMU Sphinx实现语音识别任务的代码示例：
import os
from pocketsphinx import Pocketsphinx
# 创建语音识别器对象
config = {
'hmm': '/path/to/acoustic_model',
'lm': '/path/to/language_model',
'dict': '/path/to/dictionary',
'logfn': '/dev/null' # 日志文件路径，这里将日志输出关闭
}
recognizer = Pocketsphinx(**config)
# 加载音频文件
audio_file = '/path/to/audio_file.wav'
recognizer.decode(audio_file)
# 获取识别结果
result = recognizer.hypothesis()
print("识别结果:", result)
代码解释：
- 导入所需的模块和类。我们使用
pocketsphinx模块来实现CMU Sphinx的功能。 - 创建语音识别器对象。我们通过
Pocketsphinx类创建一个语音识别器，并传入必要的配置参数。其中，hmm参数指定声学模型的路径，lm参数指定语言模型的路径，dict参数指定字典文件的路径，logfn参数指定日志文件的路径。 - 加载音频文件。将待识别的音频文件的路径传递给识别器的
decode方法，以进行识别。 - 获取识别结果。通过调用识别器的
hypothesis方法，我们可以获取识别结果，即将语音转换成的文本。 - 打印识别结果。将识别结果输出到控制台，以便查看识别效果。
请注意，以上代码仅为示例，您需要将路径参数替换为实际的声学模型、语言模型和字典文件的路径。此外，您还需要安装CMU Sphinx的相关库和资源，并确保音频文件的格式与配置要求相匹配。
这是一个简单的使用CMU Sphinx实现语音识别任务的示例，您可以根据具体需求进行进一步的定制和扩展。
python人工智能 ASR Kaldi 语音识别: 用 Kaldi 实现一个 ASR 语音识别 任务，代码方案分享1(图文详解)
