vosk
时间: 2025-04-24 11:14:19 浏览: 53
### Vosk 语音识别库介绍
Vosk 是一个开源的离线语音识别工具包,能够支持超过20种不同的语言和方言进行语音识别[^1]。此工具包适用于多种编程环境,包括但不限于Python, C++, Java等,因此非常适合开发人员用来创建多样化的应用,比如自动生成字幕、转录音频文件中的演讲或者对话内容。
#### 主要特点
- **多平台兼容**:不仅限于桌面操作系统,也能够在嵌入式设备如树莓派(Raspberry Pi),以及移动平台上运行,例如Android和iOS系统[^3]。
- **丰富的应用场景**:除了基本的文字转换外,还可以集成到更复杂的应用程序中去,像构建响应式的语音助手来解析并执行用户的口头指令;甚至可以扩展至智能家居控制系统当中,让用户仅需简单的口述就能完成对家中电器的操作[^2].
- **易于集成**:提供简洁明了的API接口设计,方便开发者快速接入自己的项目里,并且对于不同类型的输入源有着良好的适应能力.
### 使用方法概述
为了利用Vosk API来进行语音识别工作,通常需要经历以下几个方面:
安装依赖项之后,在代码层面调用相应的函数即可开始处理音频流数据。下面给出了一段基于Python语言的例子,展示了如何加载模型并对麦克风实时采集的声音做即时分析:
```python
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import sys
import os
import wave
import subprocess
import json
import srt
def transcribe_audio(path_to_wav_file):
model = Model(model_name="vosk-model-small-en-us-0.15") # 加载预训练好的英语小型模型
wf = wave.open(path_to_wav_file, "rb")
rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())
result = []
while True:
data = wf.readframes(4000)
if len(data) == 0:
break
if rec.AcceptWaveform(data):
res = json.loads(rec.Result())
result.append(res)
last_res = json.loads(rec.FinalResult())
result.append(last_res)
subs = [(r['result'][0]['start'], r['result'][-1]['end'], ' '.join([n['word'] for n in r['result']])) for r in result]
f = open("output.srt", "w")
f.write(srt.compose(subs))
f.close()
transcribe_audio('path/to/audio/file.wav')
```
这段脚本实现了从指定路径读取WAV格式的音频文件,并将其转化为带时间戳的SRT字幕文件保存下来的功能。
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