在Github上，有这样一个开源的项目，叫做vosk-api，简短介绍是：Offline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node，也就是为Android、iOS、Raspberry Pi和Python、Java、C#和Node服务提供的离线语音识别API。作为一款完全离线的语音识别解决方案，VOSK基于深度神经网络(DNN)和循环神经网络(RNN)构建，能够将音频流实时或批量转换为结构化文本。凭借其离线、跨平台、高效和开源的特性，在语音识别领域占据了独特而重大的地位。开源地址为：
https://github.com/alphacep/vosk-api

核心特性

多语言支持

VOSK支持超过20种语言及方言，包括：

• 主流语言：中文、英语（印度英语）、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、俄语、土耳其语、越南语、意大利语
• 小语种：加泰罗尼亚语、阿拉伯语、希腊语、波斯语、菲律宾语、乌克兰语、哈萨克语、瑞典语、日语、世界语、印地语、捷克语、波兰语、乌兹别克语、韩语、塔吉克语

模型下载地址为：
https://alphacephei.com/vosk/models

跨平台兼容性

• 移动设备：可在Android、iOS等移动设备上脱机运行
• 嵌入式设备：完美适配Raspberry Pi等资源受限设备
• 服务器端：支持Linux/Windows/macOS服务器部署

轻量化设计

• 手持设备模型仅50MB
• 服务器级模型可扩展至GB级别（提供更高精度）
• 支持通过pip3 install vosk一键安装

技术优势

• 流式API：提供毫秒级响应延迟
• 多语言绑定：支持Python/Java/C#/Node.js/Rust/Go等主流开发语言
• 动态词汇管理：支持运行时词汇表动态调整
• 说话人识别：可集成声纹识别功能

安装指南

模型下载

# 从官方源下载中文模型（约50MB）
wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-cn-0.22.zip
unzip vosk-model-cn-0.22.zip

Python环境安装

# 安装核心库
pip3 install vosk

# 验证安装
python3 -c "import vosk; print(vosk.__name__)"

其他语言绑定

# Java
mvn install:install-file -Dfile=vosk-java-0.3.50.jar -DgroupId=com.alphacep 
  -DartifactId=vosk -Dversion=0.3.50 -Dpackaging=jar

# C# 
dotnet add package Vosk --version 0.3.50

# Node.js
npm install vosk

快速入门教程

Python示例：音频文件转录

from vosk import Model, KaldiRecognizer
import wave

# 加载模型
model = Model(model_path="vosk-model-cn-0.22")

# 初始化识别器
wf = wave.open("test.wav", "rb")
rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())

# 逐帧处理音频
while True:
    data = wf.readframes(4000)
    if len(data) == 0: break
    if rec.AcceptWaveform(data):
        result = rec.Result()
        print("临时结果：", result)

# 输出最终结果
print("最终结果：", rec.FinalResult())

实时麦克风输入

import pyaudio

# 配置音频输入
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000,
                input=True, frames_per_buffer=8192)

# 流式处理
while True:
    data = stream.read(4096, exception_on_overflow=False)
    if rec.AcceptWaveform(data):
        print("实时识别：", rec.Result())

Java集成示例

import com.alphacep.vosk.Recognizer;
import com.alphacep.vosk.Model;

public class VoskExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Model model = new Model("vosk-model-cn-0.22");
        Recognizer recognizer = new Recognizer(model, 16000);
        
        // 读取音频文件并处理
        byte[] buffer = new byte[4096];
        int bytesRead;
        while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {
            if (recognizer.acceptWaveform(buffer, 0, bytesRead)) {
                System.out.println("识别结果：" + recognizer.getResult());
            }
        }
    }
}

进阶功能

自定义词汇表

# 创建自定义词汇配置
words = {
    "numbers": ["一", "二", "三", "四", "五"],
    "actions": ["打开", "关闭", "播放", "暂停"]
}

# 导出为JSON格式
import json
with open("custom_vocab.json", "w") as f:
    json.dump(words, f)

# 在识别时加载自定义词汇
model = Model("vosk-model-cn-0.22", vocab_path="custom_vocab.json")

声纹识别集成

from vosk import SpeakerRecognitionModel

# 初始化声纹模型
speaker_model = SpeakerRecognitionModel("vosk-speaker-model")

# 提取说话人特征
features = speaker_model.extract_features(wave_file="user1.wav")

# 进行说话人验证
if speaker_model.verify(features, "known_user_profile"):
    print("身份验证通过")

总结

VOSK通过其独特的离线架构和跨平台能力，为语音识别领域提供了全新的解决方案。无论是需要严格隐私保护的医疗系统，还是资源受限的嵌入式设备，VOSK都能提供可靠的支持。随着持续的语言模型更新和技术迭代，VOSK正在成为连接人机交互新时代的重大桥梁。对于需要更高精度的场景，可结合云端服务进行混合部署，利用VOSK的流式处理能力进行本地预处理，再通过网络发送关键数据到云端进行二次验证。