Speech recognition 如何在PocketSphinx Android启动时改进语音识别？

我在Android上使用PocketSphinx。识别器初始化后，我启动一个关键字侦听器。首先，识别器将不匹配任何内容。但是，几秒钟后，识别器开始匹配性能优异的关键词（初始测试中约为3%）。开始匹配所需的时间取决于单词/短语。这似乎还取决于你说这个词的次数。例如，“plus”匹配非常快，通常在第一次或第二次说话时匹配，平均需要2秒钟。另一方面，“请帮个小忙”大约需要10秒钟，或者说大约8-10句话。匹配任何关键字后，Sphinx将为所有关键字进入其高性能模式。因此，一种解决方法（虽然不是很好）是在初始化完成后立即说“plus”。在没有匹配发生期间，Sphinx会调用OnBeginingOfspeech（）和onEndOfSpeech（），对应于关键短语或关键字的语句

关键字文件：

cancel last
a little help please
add new cut/1e-35/
set material
set quantity
plus/5e-2/
minus/5e-2/

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我正在使用pocketsphinx-android-5prealpha-nolib.jar，并且（如果有区别的话）在三星Galaxy-S3和摩托罗拉Moto E（第二代）上进行了测试。无论我是否使用耳机，问题都是一样的。

使用PocketSphinx演示版附带的标准型号，

en-us ptm

。它是一个轻量级*模型，在

feat.params

文件中设置了默认的CMN值。由于设置了CMN值，Sphinx无需在启动时花费时间进行设置，这意味着在启动时获得质量识别结果不会延迟。与我测试过的其他模型相比，默认模型的整体识别结果与我的命令和控制语法非常相似

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*小于7MB，而像Voxforge这样的一些设备的容量是这一问题的两倍以上

这是CMN问题，您需要设置初始CMN值以匹配您的设备。此处详细描述：。如果在取消对setRawLogDir的注释时提供在设备上收集的原始数据文件，并提供logcat输出，这将非常有用。您可以在model/feat.params.See中编辑默认的CMN，我想，由于您在此处包含此链接，链接中的信息是主题的最新信息，并且没有PocketSphinx更新来解决此问题？从日志中可以看出，您使用的是某种奇怪的声学模型，而不是默认模型。你最好在feat.params中正确设置cmninit值。我用一个经过调整的声学模型替换了voxforge模型作为默认模型，问题就解决了。谢谢你的帮助。