CMU Sphinx сейчас является крупнейшим проектом по распознаванию человеческой речи. В инструментарий входят следующие программы и библиотеки:

• Pocketsphinx — небольшая программа, которая принимает на вход произвольные акустические модели, грамматики и словари, а также звуковой поток(либо звуковой файл, либо сам берет поток с микрофона). На выходе получается распознанный текст. Написана на C, работает быстро.
• Sphinxbase — библиотека необходимая для работы Pocketsphinx
• Sphinx4 — гибкая библиотека для распознавания, написана на Java.
• Sphinxtrain — программа для обучения акустических моделей.

Для работы со CMU Sphinx важно запомнить несколько определений и понять их отличия.

• Акустическая модель — отвечает за сопоставление звуку произнесенной фонемы. Акустическую модель для русского языка можно скачать на сайте проекта. Русская акустическая и языковая модели. А также словарь.
• Словарь — это файл, в котором написаны сопоставлены лексемы и фонемы (слово и его транскрипция). Например, калькулятор (k ay ll k u ll ja t ay r). Он необходим для преобразования фонем, распознанных акустической моделью в лексемы.
• Грамматика — это формальные правила, которые описывают простые правила построения предложений. Лексемы, полученные на предыдущем шаге пытаются сопоставиться с грамматикой и если удачно, то выводится результат.
• Языковая модель — это статистическая модель языка. Она описывает вероятности слов и их комбинаций. Таким образом распознавание лексем — это максимизация правдоподобности распознанной фразы.

Чем сложнее язык, чем обширней правила и размер словаря, тем хуже точность распознавания. Поэтому, для минимизации ошибки, имеет смысл создания упрощенных правил, которые будут описывать конкретную задачу.

Наш формальный язык

Пусть наша программа будет реагировать на фразы «ок, компьютер» или «ок, калькулятор» за которой будет идти простое выражение. Например:

ок, компьютер сорок семь плюс двадцать один.

Начнем описывать формальную грамматику.

Приветствие или активация (символ | означает или, скобки используются в качестве группирующего оператора):
<greeting> = (ок|окей)(компьютер|калькулятор);

Однозначные числа:
<n1> = (ноль|один|два|три|четыре|пять|шесть|семь|восемь|девять);

Двузначные числа(это числа от 10 до 19, а также 20,30,40,50,60,70,80,90 с опциональным однозначным):
<n2> = (десять|одинадцать|двенадцать|тринадцать|четырнадцать|пятнадцать|шестнадцать|семнадцать|восемнадцать|девятнадцать)|(двадцать|тридцать|сорок|пятьдесят|шестьдесят|семьдесят|восемьдесят|девяносто)[<n1>];

Трехзначные числа(100,200,300,400,500,600,700,800,900 плюс опциональное двузначное или однозначное):
<n3> = (сто|двести|триста|четыреста|пятьсот|шестьсот|девятьсот)[<n2>|<n1>];

Многозначные числа(n тысяч плюс опциональные двузначные или однозначные):
<n4> = [<n1>|<n2>|<n3>](тысяча|тысяч|тысячи)[<n3>|<n2>|<n1>];

На этом я решил остановиться, но не сложно добавить еще одно правило для миллиона, миллиарда и прочих больших чисел.
Общее правило для числа:
<number> = <n4>|<n3>|<n2>|<n1>;

Теперь опишем возможные операции:
<operation> = плюс | минус | умножить на | разделить на;

Выражение:
<expression> = <number> <operation> <number>;

И собственно сам запрос, то что мы и хотим распознавать:
public <query> = <greeting> <expression>;

Файл с грамматикой можно взять с гитхаба calc.jsgf.

Составление словаря

Теперь составим словарь всех возможных слов. В принципе, можно использовать готовый словарь для русского языка, который скачивается вместе с акустической моделью. Ведь все эти слова наверняка там есть, а грамматика просто не пропустит слово, которого в ней не описано. Однако чем меньше словарь — тем быстрее поиск по нему и зачем нам хранить в оперативке словарь на 500000 слов, когда мы используем лишь несколько десятков. Но если вам лень составлять свой, то можно просто подключить готовый, я уверен что он будет работать. Сначала запишем все слова, которые будут корректны для нашего языка. Вот возьмем прямо все слова что мы описали в грамматике и запишем их в файл по слову на строку. Получится что-то вроде этого.

Для того чтобы получить транскрипцию для этих слов можно воспользоваться проектом ru4sphinx. Скрипт dict2transcript.pl принимает на вход 2 аргумента(наш файл со списком слов и выходной файл, куда записать слова и их транскрипции).

Получившийся словарь имеет следующий вид:


И доступен для скачивания.

Проверка работы

Попробуем распознать несколько команд, воспользуется для этого pocketsphinx. Pocketsphinx_continuous принимает множество разных параметров я опишу лишь некоторые из них, они будут необходимы для запуска:

• -hmm <путь к акустической модели>. Если вы скачивали модель по приведенной выше ссылке, то акустическая модель будет находится в папке zero_ru_cont_8k_v3/zero_ru.cd_cont_4000 .
• -dict <путь к словарю>
• -jsgf <путь к грамматике>
• -lm <путь к языковой модели>
• -logfn <путь к файлу для логгирования>. По умолчанию лог пишется в stdout.
• -infile <путь к файлу с голосом>. Надо удостовериться что частота дискретизации файла совпадает с частотой дискретизации модели.
• -inmic <yes|no>. Звук в реальном времени с микрофона.
• -remove_noise <yes|no>. Фильтрация шумов. По умолчанию yes.

pocketsphinx_continuous -hmm zero_ru.cd_cont_4000 -dict calc_lang/vocabular.dict -jsgf calc_lang/calc.jsgf -inmic yes