前幾天有個朋友找到我說是否有非第三方(訊飛、百度)的語音識別方案，之前對這塊的了解是語音識別基本都是調用這種第三方的方案。聽完之后，谷歌發下有兩種方案。

調用Android本地

具體就是使用原生的SpeechRecognizer來調用，但是這種目前的國內環境是需要修改的，但是不能保證修改后各個機型是否能夠使用，按照這種方法，試了在小米手機上，基本是無法識別的，具體可以看下這篇文章的介紹：
https://juejin.cn/post/6844903861405089799

使用開源的pocketSphinx方案

在github上發現pocketSphinx可以滿足目前的要求，開源地址 ： https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx

由于是在android 設備上運行的，所以可以直接使用Android開源方案：
https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx-android

按照這個教程添加依賴庫

dependencies {implementation 'edu.cmu.pocketsphinx.android:pocketsphinx-android:5prealpha@aar' }dependencies {compile (name:'pocketsphinx-android-debug', ext:'aar') }repositories {flatDir {dirs 'libs'} }

或者也可以參考github上給出的 Android demo
https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx-android-demo

由于是使用離線的方案，所以需要我們先訓練好字典的模型，生成需要的語音模型，訪問這個網址 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html點擊選擇文件，選擇剛才編寫的命令集文件 command.txt，然后點擊COMPILE KNOWLEDGE BASE按鈕就可以生成語言模型，如圖：

這里生成了好幾個文件，我們可以把整個 .tgz 文件下載下來解壓縮，其中得到的 .lm 文件就是我們需要的語言模型。

語言模型在這一步已經完成了，接下來需要添加字典模型，在這個網址下載我們需要的模型：https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/Mandarin/
解壓后，里面有一個.dic文件,然后參考這個 .dic 文件的格式，在上一步獲取到的 .lm 語言模型文件中還有一個 .dic 文件，補充完整這個 .dic 文件的發音，如圖所示：

字典模型就這樣完成了，接下來添加 聲學模型

同樣是在資源網盤的 Mandarin 文件夾下，下載 .tar.bz2 的壓縮文件解壓后，得到如下聲學模型文件：

按照一般的流程，到這里，再根據文檔，就可以完成了，但是在開發的過程中 發現按照以上方法，運行都是報錯的。
目前官網的字典模型是

該版本是比較新的，另外訓練好的語音模型，在官網的demo版本中沒有看到是在那個地方加載，基于這兩個疑問，試了很多次，發現都不知道怎么解決，后面看到一個 pocketSphinx 舊的版本的使用方法，https://blog.csdn.net/Crystal_xing/article/details/84957466

按照這個教程和對應的開源代碼：
發現里面有使用到 .lm 文件的訓練好的模型，然后根據上面提到的，訓練了對應的關鍵字語音模型，發現還是無法識別，最后通過反復對比，發現是使用的字典模型版本不一致導致的。

于是使用了 PocketSphinx 0.7 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/pocketsphinx/0.7/ 版本的字典模型，解壓后在pocketsphinx-0.7\model\lm\zh_CN/mandarin_notone.dic 去找實際的拼音，然后運行發現能夠正常的識別出來，完美解決了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pocketSphinx Android 离线语音识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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