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- 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别
下载安装 pocketsphinx 在 Windows 上，可以通过下面地址直接下载编译好的二进制可执行包。 https://cmusphinx.github.io/wiki/download/ 注：下载其中 pocketsphinx 的 5prealpha 版本。 下载后，解压之。 DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 进入“中文语音识别”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256
6.8K31发布于 2019-01-03 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别，今天看看在 Linux 上怎办实现。 由于 pocketsphinx 没有提供 Linux 的二进制包，因此我们需要自己根据源码编译。 从下面地址下载源代码 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/ 这里，我使用的是 sphinxbase-5prealpha.tar.gz 和 pocketsphinx /configure make sudo make install 编译 pocketsphinx tar zxvf pocketsphinx-5prealpha.tar.gz cd pocketsphinx 进入“test”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256
5.9K30发布于 2019-01-03 - 来自专栏python3
python语音唤醒-pocketsph
使用pocketsphinx模块，实现唤醒词功能。 运行环境： win10 + Python3.6.2 安装模块包： 地址：https://pypi.org/project/pocketsphinx/ > pip install pocketsphinx C:\Users\qpf10>pip install pocketsphinx Collecting pocketsphinx Downloading https://files.pythonhosted.org Successfully installed pocketsphinx-0.1.15 pypi官方简介： Pocketsphinx是CMU Sphinx语音识别开源工具包的一部分。 这个包为使用SWIG和Setuptools创建的CMU Sphinxbase和Pocketsphinx库提供了一个python接口。
4.8K20发布于 2020-01-06 - 来自专栏C语言基础
【python的魅力】：教你如何用几行代码实现文本语音识别
stream.close() # 关闭音频流，完成音频文件的写入 三、语音转换为文本 3.1 使用 PocketSphinx实现语音转换文本 PocketSphinx 是一个轻量级的语音识别库，它是 PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备，因为它的体积小、速度快，同时提供了相对较高的识别准确率。 所需的第三方模块：PocketSphinx和SpeechRecognition 安装命令： pip install PocketSphinx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 时遇到问题，比如初始化失败，需要检查： 是否已经正确安装了pocketsphinx。 系统是否满足PocketSphinx的运行要求。 安装完 speech_recognition 之后是不支持中文的，需要在 Sphinx 语音识别工具包里面下载对应的普通话升学和语言模型 。
2.1K10编辑于 2024-05-05 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
语音识别语言模型和拼音字典文件制作
接我前面的文章，下载 pocketsphinx 和 中文模型文件。 由于模型文件格式有一些要求，所以建议对模型文件的编辑都在Linux上完成。 y ou zh uan 后退 h ou t ui 左转 z uo zh uan 开火 k ai h uo 测试 c e sh ib 前进 q ian j in 靠喽 k ao l ou 测试 使用 pocketsphinx_continuous pocketsphinx_continuous -hmm test/zh_broadcastnews_ptm256_8000 -lm test/TAR2007/2007.lm -dict test/TAR2007
1.4K30发布于 2019-01-07 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
使用 pocketsphinx 做中文语音识别时报错 ERROR: Input audio file has sample rate , but decoder expects [...
问题说明 今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是，报如下错误： > pocketsphinx_continuous -hmm zh_broadcastnews_ptm256 sample rate [44100], but decoder expects [16000] 问题原因 这个 myfile.wav 是我从一个 mp3 文件转换过来的，其中是采样率是 44100HZ，而 pocketsphinx_continuous > pocketsphinx_continuous -hmm zh_broadcastnews_ptm256_8000 -lm zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP -dict
97930发布于 2019-01-03 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
带你玩转OpenHarmony AI：打造智能语音子系统
libvoicecloud.z.so hdc_std.exe file send voice_assistant_service.cfg /system/etc/init/ #在系统/system/etc/下，创建目录pocketsphinx ; 创建目录命令: mkdir /system/etc/pocketsphinx hdc_std.exe file send voice_tip.mp3 /system/etc/pocketsphinx / hdc_std.exe file send zh.tar /system/etc/pocketsphinx/ #在OpenHarmony系统中解压zh.tar tar xvf zh.tar #确保/system/etc/pocketsphinx/下文件目录结构如下： ├── zh │ ├── zh │ │ ├── feat.params │ │
52720编辑于 2025-04-25 - 来自专栏DevOps
Python：whl文件简介及实践
win_amd64） 3、把下载的whl文件复制到指定的文件夹（本人的放到pip同路径下，一般在D:\Python\Scripts目录下），然后cmd打开该路径，输入命令：pip install pocketsphinx 安装可能会出现的问题：ERROR: pocketsphinx-0.1.15-pp37-pypy37_pp73-win32.whl is not a supported wheel on this platform 如： 原本的名字：pocketsphinx-0.1.15-cp37-cp37m-win32.whl 修改后名字：pocketsphinx-0.1.15-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.5K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏全栈程序员必看
scratch文字朗读没有声音怎么办_pocketfiles怎样解密
问题说明 今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是，报如下错误： > pocketsphinx_continuous -hmm zh_broadcastnews_ptm256 sample rate [44100], but decoder expects [16000] 问题原因 这个 myfile.wav 是我从一个 mp3 文件转换过来的，其中是采样率是 44100HZ，而 pocketsphinx_continuous > pocketsphinx_continuous -hmm zh_broadcastnews_ptm256_8000 -lm zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP -dict
2.1K10编辑于 2022-11-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Linux下利用python实现语音识别详细教程
其中包括： •apiai •google-cloud-speech •pocketsphinx •SpeechRcognition •watson-developer-cloud •wit API 主要目是识别语音，每个 API 都有多种设置和功能来识别音频源的语音，这里我选择的是recognize_sphinx(): CMU Sphinx – requires installing PocketSphinx （支持离线的语音识别） 那么我们就需要通过pip命令来安装PocketSphinx，在安装过程中也容易出现一大串红色字体的错误。 pocketsphinx的使用注意： 支持文件格式：wav 音频文件的解码要求：16KHZ,单声道 利用python实现录音并生成相关文件程序代码如下： from pyaudio import PyAudio
3.4K50编辑于 2022-07-23 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
离线环境的中文语音识别 paddlepaddle 与 Speech_Recognition（Sphinx）实践
https://cmusphinx.github.io/wiki/ https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyaudio 需要下载安装两个库，pyaudio，PocketSphinx PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl conda install ipykernel # 下面两种安装方式 python -m pip install pocketsphinx -0.1.15-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install pocketsphinx-0.1.15-cp37-cp37m-win_amd64.whl # cmd 下 获取历史命令
9.9K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏小陈运维
TOP使用参数
620 R 100.0 7.8 7:26.00 fsmepsnormalize 27574 root 20 0 37196 22m 1816 R 100.0 0.1 6:25.86 pocketsphinx_ba 27593 root 20 0 24888 11m 1424 R 98.9 0.0 3:10.77 pocketsphinx_ba 1 root 20 0 19400
1.4K30发布于 2021-10-13 - 来自专栏HaHack
wukong-robot：一个更加优雅的中文智能音箱项目
dingdang-robot 的热词唤醒（KWS）复用的是 jasper-client 的那套，基于 PyAudio 自己实现录音和 VAD ，基于 PocketSphinx 实现热词唤醒。 的安装非常复杂，虽然我提供了树莓派的镜像，但是很多人还是希望手动安装，而 PocketSphinx 对环境要求也很苛刻，所以总会遇到各种奇怪的问题，而我又不能复现； 还有一些使用上的便利性问题。 了解到原因后，我在这个版本中去除了安装繁琐且中文识别较差的 PocketSphinx ，将 snowboy 作为主要的热词唤醒引擎。 原来的版本只能在 Linux 平台运行，而且 PocketSphinx 安装很苛刻，失败率很高，PocketSphinx 对中文的识别率也很一般。 新版本使用 snowboy 取代 PocketSphinx ，无论是安装成本、稳定性、唤醒成功率都是质的飞跃。 提供了可视化的后台管理端，并且开放API。
4K50发布于 2019-05-13 - 来自专栏JVMGC
3.7k Star开源一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人,智能音箱项目
相比 dingdang-robot ，舍弃了 PocketSphinx 的离线唤醒方案，安装变得更加简单，代码量更少，更易于维护并且能在 Mac 以及更多 Linux 系统中运行。
4.5K40编辑于 2023-03-10 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | Cheetah - 基于深度学习的设备端语音转文本引擎
, Raspberry Pi, 以及各种嵌入式平台 自定义语言模型 No Yes 简洁的语言模型 No Yes 支持 社区支持 专业支持 性能 此处提供了Porcupine和其他两个广泛使用的库：PocketSphinx
2.4K20发布于 2019-05-08 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新5篇语音识别（ASR）相关论文—音频对抗样本、对抗性语音识别系统、声学模型、序列到序列、口语可理解性矫正
Spoken English Intelligibility Remediation with PocketSphinx Alignment and Feature Extraction Improves Using numeric features produced by PocketSphinx alignment mode and many recognition passes searching
3.1K40发布于 2018-04-13 - 来自专栏HaHack
叮当：一个开源的智能音箱项目
由于被动唤醒会试图识别所有听到的内容，出于隐私保护的目的，应该使用离线的语音识别引擎，因此我选择的是 PocketSphinx 。 在实际测试中，PocketSphinx 的识别出乎意料的好。 由于我的离线指令集只有几个候选唤醒词，PocketSphinx 对这些唤醒词的识别非常灵敏，甚至有时候其他声音也可能被误当成唤醒词而唤醒叮当。但即使被意外唤醒了，不去理会叮当就可以了。
3.9K20发布于 2018-07-03 - 来自专栏菩提树下的杨过
FreeSwitch+lua实现IVR(互动式语音应答)
-- <load module="mod_<em>pocketsphinx</em>"/> --> <!
3.1K10编辑于 2024-01-14 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
叫你一声“孙悟空”，敢答应么？
潘伟洲介绍，相比 dingdang-robot，这个版本抛弃了复杂的 PocketSphinx 离线唤醒机制，能够在更多平台上运行，无论是响应速度、稳定性和代码质量都有了质的提升。 相比 dingdang-robot ，舍弃了 PocketSphinx 的离线唤醒方案，安装变得更加简单，代码量更少，更易于维护并且能在 Mac 以及更多 Linux 系统中运行。
1.6K41发布于 2019-03-08 - 来自专栏VoiceVista语音智能
唤醒词引擎对比分析
以下重点对比了其他两家语音引擎 - KITT.AI的SnowBoy和PocketSphinx ?
1.8K10发布于 2019-09-10
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