实现语音识别的 Java 离线
介绍
在这篇文章中，我将会教你如何使用 Java 实现离线语音识别。离线语音识别是指在没有网络连接的情况下，通过本地的算法和模型来对语音进行识别。这种方法可以避免网络延迟和隐私问题，并且具有更好的响应速度。我们将使用开源库来实现离线语音识别：CMU Sphinx。
整体流程
下表展示了实现离线语音识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 收集语音样本 |
| 2 | 构建语音识别模型 |
| 3 | 进行语音识别 |
接下来，我们将逐步详细解释每个步骤。
1. 收集语音样本
在进行语音识别之前，我们需要收集一些语音样本来构建我们的语音识别模型。这些样本应该尽量涵盖我们期望识别的语音的范围和变化。
2. 构建语音识别模型
构建语音识别模型的第一步是将语音样本转换为特征向量。在 CMU Sphinx 中，可以使用 SphinxTrain 工具来完成这个任务。以下是使用 SphinxTrain 的代码示例：
// 定义语音样本的目录
String sampleDirectory = "path/to/sample/directory";
// 定义特征向量的输出目录
String outputDirectory = "path/to/output/directory";
// 使用 SphinxTrain 工具提取特征向量
SphinxTrain.runFeatureExtraction(sampleDirectory, outputDirectory);
在上面的代码中，我们首先指定了语音样本的目录和特征向量的输出目录。然后，我们调用 SphinxTrain.runFeatureExtraction 方法来执行特征提取操作。
接下来，我们需要训练语音识别模型。以下是使用 SphinxTrain 训练模型的代码示例：
// 定义特征向量的目录
String featureDirectory = "path/to/feature/directory";
// 定义模型输出目录
String modelDirectory = "path/to/model/directory";
// 使用 SphinxTrain 工具训练模型
SphinxTrain.runModelTraining(featureDirectory, modelDirectory);
在上面的代码中，我们指定了特征向量的目录和模型的输出目录。然后，我们调用 SphinxTrain.runModelTraining 方法来执行模型训练操作。
3. 进行语音识别
完成了模型的构建之后，我们可以使用它来进行语音识别。以下是使用 Sphinx4 库进行语音识别的代码示例：
// 加载语音识别模型
String modelPath = "path/to/model";
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.setAcousticModelPath(modelPath);
configuration.setDictionaryPath(modelPath + "/cmudict-en-us.dict");
configuration.setLanguageModelPath(modelPath + "/en-us.lm.bin");
// 创建语音识别器
SpeechRecognizer recognizer = new LiveSpeechRecognizer(configuration);
// 开始识别
recognizer.startRecognition(true);
// 循环识别语音
SpeechResult result;
while ((result = recognizer.getResult()) != null) {
System.out.println("Hypothesis: " + result.getHypothesis());
}
// 停止识别
recognizer.stopRecognition();
在上面的代码中，我们首先加载语音识别模型，指定了模型的路径，包括声学模型、字典和语言模型。然后，我们创建了一个 SpeechRecognizer 对象，并通过调用 recognizer.startRecognition 方法开始识别。
接下来，我们使用一个循环来不断识别语音，并打印出识别结果。最后，我们通过调用 recognizer.stopRecognition 方法停止识别。
类图
以下是我们在整个过程中使用到的类的类图：
classDiagram
class SphinxTrain {
+runFeatureExtraction(sampleDirectory: String, outputDirectory: String): void
+runModelTraining(featureDirectory: String, modelDirectory: String): void
}
