Vosk介绍
Vosk作为一款开源的离线语音识别工具包，其核心特点可归纳为以下五个方面，结合多篇技术文档的实践与分析
一、离线高效识别
完全脱离网络依赖：所有语音处理均在本地完成，无需云端数据传输，既保障隐私安全又降低延迟
实时流式处理：采用流式API设计，支持音频数据的即时处理与响应，实现"零延迟"的实时转录
硬件兼容性强：从树莓派、Android手机到服务器集群均可部署，尤其适合物联网等资源受限场景
二、多语言与模型灵活性
覆盖20+语种：支持中文、英语、日语等主流语言及方言（如印度英语、加泰罗尼亚语），中文模型体积仅50MB左右
可扩展词汇库：允许开发者自定义词汇表和语法规则，通过调整模型参数提升特定场景识别准确率
模型分级选择：提供从42MB到1.3GB不同规模的预训练模型，兼顾边缘设备轻量化与服务器高精度需求
三、技术架构优势
基于Kaldi优化：继承Kaldi框架的声学模型与解码器，通过简化接口降低使用门槛，同时保留高性能特性
混合神经网络：采用TDNN（时延神经网络）与LSTM结合的深度学习模型，结合HMM音素建模技术提升识别鲁棒性
音频格式自适应：支持16kHz单声道WAV格式输入，提供重采样接口处理不同采样率音频
四、开发友好性
跨语言SDK支持：提供Python、C#、Java、Rust等十余种编程语言接口，满足全栈开发需求
快速集成示例：通过简单代码即可实现音频文件转录（如Python仅需20行代码）和麦克风实时监听
文档生态完善：官方提供模型下载、API文档及多平台部署指南（含Linux系统详细配置步骤）
五、应用场景广泛
智能硬件交互：适用于智能家居控制、车载语音系统等离线场景
媒体内容生产：自动生成电影字幕、会议记录文本，支持长音频批量处理
隐私敏感领域：医疗问诊录音、金融客服对话等需要数据本地化处理的场景
模型下载建议：中文用户推荐使用vosk-model-small-cn-0.22轻量模型（约50MB），可通过Vosk官网获取。实际部署时需注意音频采样率与模型要求的匹配，必要时使用FFmpeg进行格式转换。
Apache-2.0 许可证
官网地址：
https://alphacephei.com/vosk/models
模型列表
https://alphacephei.com/vosk/models
| zip | Model | 尺寸 | 备注 |
|---|---|---|---|
| vosk-model-cn-0.22.zip | vosk-model-small-cn-0.22 | 42M | Lightweight model for Android and RPi Apache 2.0 |
| vosk-model-small-cn-0.22.zip | vosk-model-cn-0.22 | 1.3G | Big generic Chinese model for server processing |
GitHub地址
https://github.com/alphacep/vosk-api
快速测试
安装依赖
pip3 install vosk
python_49">python代码
python">from vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio# model = Model("E:\\src\\Gitee\\AudioTest\\vosk-model-cn-0.22") # 下载中文模型
# model = Model(lang="en-us")
model = Model(lang="cn") # 下载中文模型
recognizer = KaldiRecognizer(model, 16000)mic = pyaudio.PyAudio()
stream = mic.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=8192)
stream.start_stream()while True:data = stream.read(4096)if recognizer.AcceptWaveform(data):result = recognizer.Result()print(result)
测试输出
{"text" : "可是 一下"
}
{"text" : "测试 一下"
}
{"text" : "你 吃饭 了 吗"
}
{"text" : "怎么 那么多 空壳"
}
{"text" : ""
}
