如果PocketSphinx的識別錯誤率較高，可以嘗試以下方法來改善識別準確度：
增加訓練數據：提供更多的訓練數據可以幫助系統更好地學習和識別語音。
調整模型參數：嘗試調整模型的參數，如語言模型、聲學模型等，以優化識別準確度。
提升語音質量：保持語音輸入的清晰度和準確性，避免背景噪音干擾。
校準語音識別器：校準語音識別器的設置和配置，確保其適應具體的應用場景。
使用更先進的技術：考慮使用更先進的語音識別技術，如深度學習等，以提高識別準確度。
進行錯誤分析：對識別錯誤的樣本進行分析，找出常見的錯誤模式并針對性地調整系統。
