PocketSphinx语音识别系统的编程
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09
关于语音识别的基础知识和sphinx的知识，具体可以参考我的另外的博文：
语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍：
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7941585
PocketSphinx语音识别系统的编译、安装和使用：
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7942784
PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进:
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7949126
PocketSphinx语音识别系统声学模型的训练与使用
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7962382
本文主要实现PocketSphinx语音识别系统的编程使用，主要分两个方面，一个是编程解码语音文件（主要参考CMU sphinx的wiki：http://cmusphinx.sourceforge.net/wiki/），二是编程识别麦克风的语音（主要参考PocketSphinx源码包里的pocketsphinx.c文件）。对于后面加入我的人机交互系统的话，采用的是识别麦克风的语音的编程，具体使用时还需要对其进行精简。
一、编程解码语音文件
1、编程：
#include <pocketsphinx.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
ps_decoder_t *ps;
cmd_ln_t *config;
FILE *fh;
char const *hyp, *uttid;
int16 buf[512];
int rv;
int32 score;
//1、初始化：创建一个配置对象 cmd_ln_t *
//cmd_ln_init函数第一个参数是我们需要更新的上一个配置，因为这里是初次创建，所以传入NULL；
//第二个参数是一个定义参数的数组，如果使用的是标准配置的参数集的话可以通过调用ps_args()去获得。
//第三个参数是是一个标志，它决定了参数的解释是否严格，如果为TRUE，那么遇到重复的或者未知的参
//数，将会导致解释失败；
//MODELDIR这个宏，指定了模型的路径，包括声学模型，语言模型和字典三个文件，是由gcc命令行传入，
//我们通过pkg-config工具从PocketSphinx的配置中去获得这个modeldir变量
config = cmd_ln_init(NULL, ps_args(), TRUE,
"-hmm", MODELDIR "/hmm/en_US/hub4wsj_sc_8k",
"-lm", MODELDIR "/lm/en/turtle.DMP",
"-dict", MODELDIR "/lm/en/turtle.dic",
NULL);
if (config == NULL)
return 1;
//2、初始化解码器（语言识别就是一个解码过程，通俗的将就是将你说的话解码成对应的文字串）
ps = ps_init(config);
if (ps == NULL)
return 1;
//3、解码文件流
//因为音频输入接口（麦克风）受到一些特定平台的影响，不利用我们演示，所以我们通过解码音频文件流
//来演示PocketSphinx API的用法，goforward.raw是一个包含了一些诸如“go forward ten meters”等用来
//控制机器人的短语（指令）的音频文件，其在test/data/goforward.raw。把它复制到当前目录
fh = fopen("/dev/input/event14", "rb");
if (fh == NULL) {
perror("Failed to open goforward.raw");
return 1;
}
//4、使用ps_decode_raw()进行解码
rv = ps_decode_raw(ps, fh, NULL, -1);
if (rv < 0)
return 1;
//5、得到解码的结果（概率最大的字串） hypothesis
hyp = ps_get_hyp(ps, &score, &uttid);
if (hyp == NULL)
return 1;
printf("Recognized: %s\n", hyp);
//从内存中解码音频数据
//现在我们将再次解码相同的文件，但是使用API从内存块中解码音频数据。在这种情况下，首先我们
//需要使用ps_start_utt()开始说话：
fseek(fh, 0, SEEK_SET);
rv = ps_start_utt(ps, NULL);
if (rv < 0)
return 1;
while (!feof(fh)) {
rv = ps_start_utt(ps, NULL);
if (rv < 0)
return 1;
printf("ready:\n");
size_t nsamp;
nsamp = fread(buf, 2, 512, fh);
printf("read:\n");
//我们将每次从文件中读取512大小的样本，使用ps_process_raw()把它们放到解码器中:
rv = ps_process_raw(ps, buf, nsamp, FALSE, FALSE);
printf("process:\n");
}
//我们需要使用ps_end_utt()去标记说话的结尾处：
rv = ps_end_utt(ps);
if (rv < 0)
return 1;
//以相同精确的方式运行来检索假设的字符串：
hyp = ps_get_hyp(ps, &score, &uttid);
if (hyp == NULL)
return 1;
printf("Recognized: %s\n", hyp);
}
//6、清理工作：使用ps_free()释放使用ps_init()返回的对象，不用释放配置对象。
fclose(fh);
ps_free(ps);
return 0;
}
2、编译：
编译方法：
gcc -o test_ps test_ps.c \
-DMODELDIR=\"`pkg-config --variable=modeldir pocketsphinx`\" \
`pkg-config --cflags --libs pocketsphinx sphinxbase`
//gcc的-D选项，指定宏定义，如-Dmacro=defn 相当于C语言中的#define macro=defn那么上面就表示在test_ps.c文件中，新加入一个宏定义：
#define MODELDIR=\"`pkg-config --variable=modeldir pocketsphinx`\"
\表示转义符，把“号转义。
这么做是为什么呢？因为程序中需要指定MODELDIR这个变量，但是因为不同的使用者，这个变量不一样，没办法指定死一个路径，所以只能放在编译时，让用户去根据自己的情况来指定。
pkg-config工具可以获得一个库的编译和连接等信息；
#pkg-config --cflags --libs pocketsphinx sphinxbase
显示：
-I/usr/local/include/sphinxbase -I/usr/local/include/pocketsphinx
-L/usr/local/lib -lpocketsphinx -lsphinxbase –lsphinxad
#pkg-config --variable=modeldir pocketsphinx
显示结果输出：/usr/local/share/pocketsphinx/model
二、编程解码麦克风的录音
1、编程
麦克风录音数据的获得主要是用sphinxbase封装了alsa的接口来实现。
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/time.h>
#include <signal.h>
#include <setjmp.h>
#include <sphinxbase/err.h>
//generic live audio interface for recording and playback
#include <sphinxbase/ad.h>
#include <sphinxbase/cont_ad.h>
#include "pocketsphinx.h"
static ps_decoder_t *ps;
static cmd_ln_t *config;
static void print_word_times(int32 start)
{
ps_seg_t *iter = ps_seg_iter(ps, NULL);
while (iter != NULL)
{
int32 sf, ef, pprob;
float conf;
ps_seg_frames (iter, &sf, &ef);
pprob = ps_seg_prob (iter, NULL, NULL, NULL);
conf = logmath_exp(ps_get_logmath(ps), pprob);
printf ("%s %f %f %f\n", ps_seg_word (iter), (sf + start) / 100.0, (ef + start) / 100.0, conf);
iter = ps_seg_next (iter);
}
}
/* Sleep for specified msec */
static void sleep_msec(int32 ms)
{
struct timeval tmo;
tmo.tv_sec = 0;
tmo.tv_usec = ms * 1000;
select(0, NULL, NULL, NULL, &tmo);
}
/*
* Main utterance processing loop:
* for (;;) {
* wait for start of next utterance;
* decode utterance until silence of at least 1 sec observed;
* print utterance result;
* }
*/
static void recognize_from_microphone()
{
ad_rec_t *ad;
int16 adbuf[4096];
int32 k, ts, rem;
char const *hyp;
char const *uttid;
cont_ad_t *cont;
char word[256];
if ((ad = ad_open_dev(cmd_ln_str_r(config, "-adcdev"),
(int)cmd_ln_float32_r(config, "-samprate"))) == NULL)
E_FATAL("Failed top open audio device\n");
/* Initialize continuous listening module */
if ((cont = cont_ad_init(ad, ad_read)) == NULL)
E_FATAL("Failed to initialize voice activity detection\n");
if (ad_start_rec(ad) < 0)
E_FATAL("Failed to start recording\n");
if (cont_ad_calib(cont) < 0)
E_FATAL("Failed to calibrate voice activity detection\n");
for (;;) {
/* Indicate listening for next utterance */
printf("READY....\n");
fflush(stdout);
fflush(stderr);
/* Wait data for next utterance */
while ((k = cont_ad_read(cont, adbuf, 4096)) == 0)
sleep_msec(100);
if (k < 0)
E_FATAL("Failed to read audio\n");
/*
* Non-zero amount of data received; start recognition of new utterance.
* NULL argument to uttproc_begin_utt => automatic generation of utterance-id.
*/
if (ps_start_utt(ps, NULL) < 0)
E_FATAL("Failed to start utterance\n");
ps_process_raw(ps, adbuf, k, FALSE, FALSE);
printf("Listening...\n");
fflush(stdout);
/* Note timestamp for this first block of data */
ts = cont->read_ts;
/* Decode utterance until end (marked by a "long" silence, >1sec) */
for (;;) {
/* Read non-silence audio data, if any, from continuous listening module */
if ((k = cont_ad_read(cont, adbuf, 4096)) < 0)
E_FATAL("Failed to read audio\n");
if (k == 0) {
/*
* No speech data available; check current timestamp with most recent
* speech to see if more than 1 sec elapsed. If so, end of utterance.
*/
if ((cont->read_ts - ts) > DEFAULT_SAMPLES_PER_SEC)
break;
}
else {
/* New speech data received; note current timestamp */
ts = cont->read_ts;
}
/*
* Decode whatever data was read above.
*/
rem = ps_process_raw(ps, adbuf, k, FALSE, FALSE);
/* If no work to be done, sleep a bit */
if ((rem == 0) && (k == 0))
sleep_msec(20);
}
/*
* Utterance ended; flush any accumulated, unprocessed A/D data and stop
* listening until current utterance completely decoded
*/
ad_stop_rec(ad);
while (ad_read(ad, adbuf, 4096) >= 0);
cont_ad_reset(cont);
printf("Stopped listening, please wait...\n");
fflush(stdout);
/* Finish decoding, obtain and print result */
ps_end_utt(ps);
hyp = ps_get_hyp(ps, NULL, &uttid);
printf("%s: %s\n", uttid, hyp);
fflush(stdout);
/* Exit if the first word spoken was GOODBYE */
if (hyp) {
sscanf(hyp, "%s", word);
if (strcmp(word, "goodbye") == 0)
break;
}
/* Resume A/D recording for next utterance */
if (ad_start_rec(ad) < 0)
E_FATAL("Failed to start recording\n");
}
cont_ad_close(cont);
ad_close(ad);
}
static jmp_buf jbuf;
static void sighandler(int signo)
{
longjmp(jbuf, 1);
}
int main(int argc, char *argv[])
{
config = cmd_ln_init(NULL, ps_args(), TRUE,
"-hmm", MODELDIR "/hmm/en_US/hub4wsj_sc_8k",
"-lm", MODELDIR "/lm/en/turtle.DMP",
"-dict", MODELDIR "/lm/en/turtle.dic",
NULL);
if (config == NULL)
return 1;
ps = ps_init(config);
if (ps == NULL)
return 1;
signal(SIGINT, &sighandler);
if (setjmp(jbuf) == 0)
recognize_from_microphone();
ps_free(ps);
return 0;
}
2、编译
和1.2一样。
至于说后面把PocketSphinx语音识别系统加入我的人机交互系统这个阶段，因为感觉这个系统本身的识别率不是很高，自己做了适应和重新训练声学和语言模型后，提升还是有限，暂时实用性还不是很强，所以暂时搁置下，看能不能通过其他方法去改进目前的状态。希望有牛人指导下。另外，由于开学了，需要上课，所以后续的进程可能会稍微减慢，不过依然期待各位多多交流！呵呵
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