Vosk
时间: 2025-05-01 17:40:44 浏览: 52
### Vosk API 使用说明及项目介绍
#### 一、Vosk简介
Vosk 是一款开源的离线语音识别工具包，能够支持超过20种语言和方言的语音识别任务[^1]。它广泛应用于诸如创建字幕、转录音频讲座以及采访记录等多种场景。
#### 二、主要特性
- **多语言支持**：Vosk 支持多达18种语言，其中包括中文在内的主流国际语言[^2]。
- **跨平台兼容性**：该工具包适配于多种编程环境，开发者可以通过简单的API接口快速集成到自己的应用中[^3]。
- **高性能表现**：相比其他类似的解决方案如 CMU Sphinx，Vosk 提供了更优的性能，在资源占用率较低的情况下实现了高效的语音处理能力。
#### 三、安装指南
对于 Python 用户而言，只需通过pip命令即可完成Vosk库的安装工作：
```bash
python -m pip install -U vosk
```
上述指令会自动下载最新版本的Vosk模块并更新至您的环境中。
#### 四、基本使用流程
当您准备就绪后，可按照如下方式加载音频文件进行文字转换操作：
假设目标文件名为`story.mp3`，需先将其复制到指定的工作目录下（比如桌面下的vosk文件夹），然后执行相应脚本启动识别过程[^4]。
以下是基于Python的一个简单示例代码片段展示如何利用Vosk实现基础功能：
```python
import wave
import json
from vosk import Model, KaldiRecognizer
def transcribe_audio(file_path):
model = Model(lang="zh-cn") # 加载对应的语言模型
wf = wave.open(file_path, "rb")
rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())
result_text = ""
while True:
data = wf.readframes(4000)
if len(data) == 0:
break
if rec.AcceptWaveform(data):
res_json = json.loads(rec.Result())
result_text += res_json['text']
final_res_json = json.loads(rec.FinalResult())
result_text += final_res_json['text']
return result_text
if __name__ == "__main__":
audio_file = "./desktop/vosk/story.wav"
transcription = transcribe_audio(audio_file)
print(transcription)
```
此段代码展示了怎样读取WAV格式的声音数据流，并借助预先训练好的语言模型来解析其中的内容最终输出为纯文本形式。
---
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