問題タブ [openears]

iOS フレームワークでは、次の 3.2 MB ファイルで発音を検索しています: https://cmusphinx.svn.sourceforge.net/svnroot/cmusphinx/trunk/pocketsphinx/model/lm/en_US/cmu07a.dic

NSRegularExpression を使用して、NSArray として指定された任意の単語セットを検索しています。検索は、大きなファイルの内容を NSString として実行されます。改行とタブ文字で囲まれた単語を一致させてから、行全体を取得する必要があります。たとえば、NSArray に「monday」という単語がある場合、辞書ファイル内のこの行を一致させたいとします。

この行は改行で始まり、文字列「monday」の後にタブ文字が続き、その後に発音が続きます。最終的な出力を得るには、正規表現によって行全体が一致する必要があります。また、次のようにリストされている単語の別の発音を見つける必要があります。

代替発音は常に (2) で始まり、(5) まで上がります。そのため、改行とタブ文字で囲まれた単一の数字を含む括弧が続く単語の反復も検索します。

次のように、100% 動作する NSRegularExpression メソッドがあります。

私の問題は、大きなテキスト ファイルを考えると、iPhone では十分な速度ではないことです。iPhone 4 では 8 ワードに 1.3 秒かかりますが、これはアプリケーションには長すぎます。次の既知の要因を考慮します。

• 3.2 MB のテキスト ファイルには、一致する単語がアルファベット順にリストされています。

• 検索する任意の単語の配列は、このメソッドに到達すると常にアルファベット順になります。

• 代替発音は、(1) ではなく、単語の後の括弧内の (2) で始まります。

• (2) がない場合、(3)、(4) またはそれ以上はありません。

• 代替発音が 1 つ存在することはまれで、平均して 8 回に 1 回発生します。さらに別の発音はさらにまれです。

正規表現または目的の C のいくつかの側面を改善することによって、この方法を最適化できますか? NSRegularExpression は既に十分に最適化されているため、別の Objective-C ライブラリや C で実行しようとする価値はないと思いますが、ここで間違っている場合はお知らせください。それ以外の場合は、パフォーマンスを改善するための提案に非常に感謝しています。これを任意の発音ファイルに一般化することを望んでいるので、事前にアルファベットの範囲を計算してより制限された検索を行うなどのソリューションから離れようとしています.

****編集****

2012 年 8 月 16 日までに提供されたすべての検索関連の回答に対する iPhone 4 のタイミングは次のとおりです。

dasblinkenlight の create NSDictionary アプローチhttps://stackoverflow.com/a/11958852/119717 : 5.259676 秒

https://stackoverflow.com/a/11957535/119717での Ωmega の最速の正規表現: 0.609593 秒

https://stackoverflow.com/a/11969602/119717での dasblinkenlight の複数の NSRegularExpression アプローチ: 1.255130 秒

https://stackoverflow.com/a/11970549/119717での私の最初のハイブリッド アプローチ: 0.372215 秒

https://stackoverflow.com/a/11970549/119717での私の 2 番目のハイブリッド アプローチ: 0.337549 秒

これまでのところ、私の回答の 2 番目のバージョンが最適です。検索関連の回答はすべて、私のバージョンで採用したアプローチに基づいているため、回答を最もよくマークすることはできません。それらはすべて非常に役立ち、私の回答は他の回答に基づいているだけです。私は多くのことを学び、私の方法は元の時間の 4 分の 1 で終わったので、これは非常に役に立ちました。

私は英語の辞書のようなアプリを設計し、発音にOpenEars TTSを使用していますが、音声品質はそれほど良くありません。その音質を改善するための提案はありますか？

OpenEarsのようなライブラリを使用すると、アプリのサイズが大幅に大きくなりますか? または、テキストをスピーチに抽出して、それを回避することもできます...おそらく、これらの言語をすべて削除しますか？わかりません。

私が確認したところ、OpenEars サンプル アプリは 33 MB で、これは大きいです!

だから私の質問は - サイズをそれほど妥協することなく、アプリにテキスト読み上げを実装できますか? つまり、2〜3 MBで生活できますが、30 ...

ありがとうございました！

開いた耳のデフォルトをロードするアプリ用の単純なヘルパー クラスを作成しようとしてstartListeningいます。

問題はデリゲートの設定だと思いますが、わかりません

OpenEarsHelper.h

OpenEarsHelper.m

私はそれを次のviewDidLoadような方法で使用しています

最近、OpenEars フレームワークを xcode プロジェクトに追加しようとしましたが、プロジェクトをリポジトリにコミットしようとすると、次のエラーが発生します。

エラー: pathspec '"Framework/Icon\r"' は、git が認識しているファイルと一致しませんでした。

xcode 内のナビゲーション ツリーを使用してこのファイルを見つけようとしましたが、存在しません。ディスク上に 0 バイトの物理ファイルがあり (これが問題である可能性が最も高い)、これを削除しようとしましたが、影響はありませんでした。

ターミナルを使用してファイルに移動し、git rm Icon\r を使用しようとしましたが、名前に \ が含まれているため、ファイルが見つかりません。

誰かが同様の問題を抱えていたり、変更をプッシュできなくなっているため、このファイルを削除する方法を知っていますか?

だから私はこのループを持っています：

ここで、array_o_wordsは、OpenEarsのTtSエンジンフリットを使用して言いたい文字列の配列です。

http://www.politepix.com/openears/#FliteController_Class_Referenceの指示に従いましたが、もちろん、これはインスタンスが1つしかないことを示しています。fliteController = nilをリセットしようとしましたが、これではまったく機能しなくなります。

ループを機能させるためのアドバイスはありますか？

フレームワークをプロジェクト ナビゲーターのプロジェクトにドラッグ アンド ドロップして、Xcode 4.4 プロジェクトにフレームワークを追加しました。

Xcode で未定義のシンボルのリンカ エラーが発生します。

アーキテクチャ armv7 の未定義シンボル: "_returner"、参照元: RapidEarsDemo(multisphinx_re.o) の _should_be_returned "_input_sample_rate"、参照元: ContinuousModel(RapidEars) realtimeListeningLoopWithLanguageModelAtPath:andDictionaryAtPath:] in RapidEarsDemo(ContinuousModel+RapidEars.o) -[RECommandArray commandArrayForlanguageModel:andDictionaryPath:isJSGF:] RapidEarsDemo(RECommandArray.o) ld: アーキテクチャ armv7 のシンボルが見つかりません

RapidEarsDemo フレームワーク ファイルで「nm」を実行しましたが、i386 の _input_sample_rate しか表示されません。armv7 にこのシンボルを含めないように指定するにはどうすればよいですか?

「nm」には _returner がまったく表示されません。

Build Phases -> "Link Binaries with Project" で、新しいフレームワークがそこにリストされていることを確認しました。私はすでにきれいにして再構築しました。

助言がありますか？あなたの助けは大歓迎です!

私は新しいiPhone/iPadアプリを設計しており、OpenEarsを使用していくつかの音声認識機能を含める予定であり、OpenEarsは初めてです。

アプリは、カスタム動的辞書からいくつかの単語（コマンド）を認識する必要があります。つまり、ユーザーの操作に応じて、いくつかの新しい単語を認識し、他の単語を無視できる必要があります。

大まかに言えば、辞書に単語を追加したり、辞書から単語を削除したりする必要があります。

電話ですか

[languageModelGenerator generateLanguageModelFromArray：]

新しい単語の配列で正しいアプローチ？

generateLanguageModelFromArrayはいくつかのファイルを作成するので、アプリのパフォーマンスに影響を与える可能性があると思います。

アプリにOpenEarsを使用しました。アルファベットの「a」から「z」を認識してください。しかし、それは単語よりもアルファベットを認識するという点で悪い認識を持っていました。

では、どうすればサウンドモデルを使用してOpenEarsの認識を向上させることができますか。

また、OpenEarsを使用して特別な音を認識するにはどうすればよいですか。

例えば。OpenEarsに犬の音を出して、「犬」を返してもらいたい

重複の可能性:
OpenEars の間違った認識を調整するにはどうすればよいですか

アプリに OpenEars を使用して、アルファベットで単語を入力しました。"a" から "z" までの辞書を初期化しました。しかし、アルファベットの認識で認識が悪かった。

例えば。私は「e」と言ったが、それは私に文字「d」を返し、私は「d」と言ったが、それでも私に文字「d」を返した

どうすればこの問題に対処できますか。