Raspberry Pi在Python中的异步/连续语音识别

Question

我想在Python中为Raspberry Pi创建一个语音识别脚本,需要一个异步/连续语音识别库.异步意味着我需要无休止地运行识别,直到语音与单词数组匹配而没有来自键盘的任何输入,然后将语音显示到终端并重新开始识别.我已经看过PocketSphinx,但经过几个小时的谷歌搜索,我没有找到任何关于异步识别的东西.

你知道有能力的图书馆吗？

Answer 1

你可以在Raspberry Pi上使用Pocketsphinx.你需要下载最新版本5prealpha.

它可以听取多个关键短语.代码应该是这样的:

import sys, os
from pocketsphinx import *
import pyaudio

modeldir = "../../../model"

# Create a decoder with certain model
config = Decoder.default_config()
config.set_string('-hmm', os.path.join(modeldir, 'en-us/en-us'))
config.set_string('-dict', os.path.join(modeldir, 'en-us/cmudict-en-us.dict'))
config.set_string('-kws', 'keyphrase.list')

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)
stream.start_stream()

# Process audio chunk by chunk. On keyword detected perform action and restart search
decoder = Decoder(config)
decoder.start_utt()
while True:
    buf = stream.read(1024)
    decoder.process_raw(buf, False, False)
    if decoder.hyp() != None:
        print "Detected keyword", decoder.hyp(), "restarting search"
        decoder.end_utt()
        decoder.start_utt()

该keypharse.list文件应如下所示,每行一个带阈值的短语

open the door /1e-40/
close the door /1e-40/
how are you /1e-30/

必须针对每个关键短语调整阈值,以在错误警报和误检测之间取得平衡.