利用表15.1所示的asr语音识别类可以设计实际的语音识别应用程序，主要步骤如下：
①导入asr类模块。利用from-import语句将Python库中的语音识别类导入应用程序中。Python解释器执行到import语句，就会根据from结构指示的位置找到指定的模块，并加载它，导入方法如下：
from opeanie import asr #创建语音识别实例
②创建语音识别对象实例。面向对象的程序设计是Python程序的基本设计方法。通过类创建其实例对象有助于实现程序代码的复用，提高编程的效率。可以创建语音识别对象如下：
ASR=asr（） #导入语音识别类模块
③初始化语音识别对象。应用程序中可根据需要对语音识别处理器芯片进行软复位，重新初始化及设置工作模式，重新启动语音识别过程。初始化方法如下：
ASR.asr_init（） #初始化语音识别对象
time.sleep（50） #延时等待50 ms；
④设置工作场景，添加关键词识别列表。语音识别应用中，一般需要设置一批适合当前工作场景的关键词。利用语音识别对象的add_cmd（cmd_str，cmd_num）方法可以逐一添加关键词及其编号，具体方法示例如下：
asr.add_cmd（"hong"，1） #添加关键词“红”，编号为“1”。(www.xing528.com)
asr.add_cmd（"lv"，2） #添加关键词“绿”，编号为“2”。
asr.add_cmd（"lan"，3） #添加关键词“蓝”，编号为“3”。
asr.add_cmd（"kai deng"，4） #添加关键词“开灯”，编号为“4”。
asr.add_cmd（"guan deng"，5） #添加关键词“关灯”，编号为“5”。
⑤启动语音识别。完成语音识别对象的初始化及设置工作场景后，就可以通过run（）方法启动语音识别过程。具体方法示例如下：
asr.run（） #开始语音识别
⑥等待语音识别结果。由于语音识别处理器完成连续的语音识别过程需要一定的运算实践，建议在启动语音识别后延时等待一定的实践。如：
time.sleep（100） #延时等待100 ms；
⑦提取语音识别结果。利用get_res（）方法可以获取语音识别结果，它会返回识别到的关键词及其编号。具体方法示例如下：
asr.get_res（） #当语音识别有识别的结果，将返回关键词对应编号
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