利用pocketsphinx实现Android离线语音识别（中文）

    由于毕设要用到离线语音识别的东西，所以上网找了好多例子。本文主要参考了以下两篇博文中的内容，在此表示感谢：

    1.Android下通过pocketsphinx实现离线语音识别的环境搭建和demo运行

    2.Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率

    通过其中的例子应该可以在Android上顺利搭建一个demo。如果这个过程中出错的可以下载第二篇博文中的代码，然后在Eclipse中导入工程，导入后可能会报错，这是需要右键项目名，选properties-builders，删掉出错的builder即可。代码编译成功后，在运行之前需要将语言模型文件放入手机SD卡中，主要有一下三个文件：

/sdcard/Android/data/test/hmm/tdt_sc_8k

/sdcard/Android/data/test/lm/test.dic

/sdcard/Android/data/test/lm/test.lm

    可以从第二篇博文中的data链接下载。如果想修改路径的话，需要修改RecognizerTask.RecognizerTask()里的如下代码

  c.setString("-hmm", "/sdcard/Android/data/test/hmm/tdt_sc_8k");
  c.setString("-dict", "/sdcard/Android/data/test/lm/test.dic");
  c.setString("-lm", "/sdcard/Android/data/test/lm/test.lm");

    对于语言模型文件的生成，可以从http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html这个地址生成。但是上传的命令文件要十分小心，只能上传utf8格式的文件，最好在linux系统下生成该文件。第二篇博文中给出的命令文件中命令字符串都用<s></s>标签包含，我尝试过，但生成的lm文件并不能识别，然后将<s></s>标签去掉上传，反而能成功识别，因此需要注意。lm文件下载后，需要对比标准dic文件，生成对应命令集的dic文件，这一步很简单。