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如何用Vosk做离线语音识别树莓派、手机、服务器都能跑的50MB模型终极指南【免费下载链接】vosk-apiOffline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vo/vosk-apiVosk 是一个不需要联网的离线语音识别工具包一条 pip 命令装好就能在笔记本、树莓派或 Android 手机上把音频转成文字。50MB 的模型、流式 API边接收音频边吐文字不用等整段录完、零延迟出结果是它最大的亮点。Vosk 能帮你做什么四件马上能完成的事离线转写丢一个 WAV 文件进去直接输出文字不需要网络音频不离开你的设备。实时字幕说话的同时文字就出来适合直播字幕、语音对话机器人。一键生成 SRT 字幕给电影、课程视频生成带时间轴的字幕文件。说话人识别用 SpkModel 声纹模型区分现在是谁在说话。随处能跑Android、iOS、树莓派到服务器集群都支持覆盖中、英、俄、日、德等 20 多种语言方言。三条命令跑通装包、备音频、出结果第一步装 Python 包。打开终端执行一条命令pip3 install vosk第二步准备一个示例音频。要求单声道、16 位 PCM 编码的 WAV 文件下面示例叫它 test.wav。第三步写最小识别脚本。新建 transcribe.py粘贴下面代码用音频路径作参数运行首次运行会自动下载英文小模型import wave import sys from vosk import Model, KaldiRecognizer wf wave.open(sys.argv[1], rb) model Model(langen-us) rec KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) while True: data wf.readframes(4000) if len(data) 0: break if rec.AcceptWaveform(data): print(rec.Result()) else: print(rec.PartialResult()) print(rec.FinalResult())执行后终端会实时打印识别结果。官方仓库里的完整示例在 python/example/test_simple.py旁边还有十个以上变体可抄。离线语音识别落地三个真实场景字幕编辑痛点是逐句人工听写又慢又贵成片音频又不能交给外部服务。Vosk 离线转写后用 SrtResult() 直接产出带时间轴的 SRT 字幕文件参考 python/example/test_srt.py拿到就能进剪辑软件。智能音箱 / 聊天机器人开发者痛点是在线语音识别每次都要网络往返且音频必须出网。Vosk 完全跑在端侧流式接口说话即响应隐私不出设备。课程与访谈转写一到两小时的长录音离线批量转写当天就能拿到全文初稿再人工校对个别同音词。10 秒对比Vosk 和其他语音识别方案怎么选维度Vosk开源 Whisper云端 ASR API部署方式完全离线pip 安装本地跑离线但模型大、常需 GPU必须联网按量计费模型体积小模型约 50MB数百 MB 到数 GB无需本地模型语言覆盖20 多种中英俄日德等100 多种50 种以上视厂商典型硬件树莓派、手机、服务器建议消费级显卡无硬件门槛上游方面Vosk 的模型训练基于 Kaldi 语音识别工具包本仓库则是其上的多语言 API、绑定与示例层。下一步建议三个现在就能做的动作跑通 Demo 后打开 python/example/ 目录接着跑 test_words.py 看单词级时间戳跑 test_speaker.py 体验说话人识别。手边有树莓派的话把它装上试试 50MB 小模型直观感受识别速度再决定要不要上服务器模型。需要中文识别时把脚本里的 langen-us 换成对应语言代码即可自动下载模型支持语言清单见 README.md。【免费下载链接】vosk-apiOffline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vo/vosk-api创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何用Vosk做离线语音识别：树莓派、手机、服务器都能跑的50MB模型终极指南
如何用Vosk做离线语音识别树莓派、手机、服务器都能跑的50MB模型终极指南【免费下载链接】vosk-apiOffline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vo/vosk-apiVosk 是一个不需要联网的离线语音识别工具包一条 pip 命令装好就能在笔记本、树莓派或 Android 手机上把音频转成文字。50MB 的模型、流式 API边接收音频边吐文字不用等整段录完、零延迟出结果是它最大的亮点。Vosk 能帮你做什么四件马上能完成的事离线转写丢一个 WAV 文件进去直接输出文字不需要网络音频不离开你的设备。实时字幕说话的同时文字就出来适合直播字幕、语音对话机器人。一键生成 SRT 字幕给电影、课程视频生成带时间轴的字幕文件。说话人识别用 SpkModel 声纹模型区分现在是谁在说话。随处能跑Android、iOS、树莓派到服务器集群都支持覆盖中、英、俄、日、德等 20 多种语言方言。三条命令跑通装包、备音频、出结果第一步装 Python 包。打开终端执行一条命令pip3 install vosk第二步准备一个示例音频。要求单声道、16 位 PCM 编码的 WAV 文件下面示例叫它 test.wav。第三步写最小识别脚本。新建 transcribe.py粘贴下面代码用音频路径作参数运行首次运行会自动下载英文小模型import wave import sys from vosk import Model, KaldiRecognizer wf wave.open(sys.argv[1], rb) model Model(langen-us) rec KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) while True: data wf.readframes(4000) if len(data) 0: break if rec.AcceptWaveform(data): print(rec.Result()) else: print(rec.PartialResult()) print(rec.FinalResult())执行后终端会实时打印识别结果。官方仓库里的完整示例在 python/example/test_simple.py旁边还有十个以上变体可抄。离线语音识别落地三个真实场景字幕编辑痛点是逐句人工听写又慢又贵成片音频又不能交给外部服务。Vosk 离线转写后用 SrtResult() 直接产出带时间轴的 SRT 字幕文件参考 python/example/test_srt.py拿到就能进剪辑软件。智能音箱 / 聊天机器人开发者痛点是在线语音识别每次都要网络往返且音频必须出网。Vosk 完全跑在端侧流式接口说话即响应隐私不出设备。课程与访谈转写一到两小时的长录音离线批量转写当天就能拿到全文初稿再人工校对个别同音词。10 秒对比Vosk 和其他语音识别方案怎么选维度Vosk开源 Whisper云端 ASR API部署方式完全离线pip 安装本地跑离线但模型大、常需 GPU必须联网按量计费模型体积小模型约 50MB数百 MB 到数 GB无需本地模型语言覆盖20 多种中英俄日德等100 多种50 种以上视厂商典型硬件树莓派、手机、服务器建议消费级显卡无硬件门槛上游方面Vosk 的模型训练基于 Kaldi 语音识别工具包本仓库则是其上的多语言 API、绑定与示例层。下一步建议三个现在就能做的动作跑通 Demo 后打开 python/example/ 目录接着跑 test_words.py 看单词级时间戳跑 test_speaker.py 体验说话人识别。手边有树莓派的话把它装上试试 50MB 小模型直观感受识别速度再决定要不要上服务器模型。需要中文识别时把脚本里的 langen-us 换成对应语言代码即可自动下载模型支持语言清单见 README.md。【免费下载链接】vosk-apiOffline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vo/vosk-api创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考