vosk-browser
时间: 2025-05-17 14:17:25 浏览: 27
### Vosk 浏览器实现与使用
Vosk 并不是一个浏览器项目,而是一个专注于 **离线语音识别** 的开源工具[^2]。它基于 Kaldi 语音识别框架构建,并通过深度学习优化其性能表现[^3]。然而,在提到的 `Kiosk Browser` 中,则提供了一个轻量级、基于 WebKit 的浏览器解决方案[^1]。
如果希望将两者结合起来,可以考虑开发一个支持语音交互功能的嵌入式浏览器应用。以下是具体的技术方向:
#### 技术集成方案
为了实现带有语音输入功能的浏览器,可以通过以下方式完成:
- 将 VOSK 集成到本地环境中作为语音识别引擎。
- 利用 Docker 容器快速部署 VOSK 服务并连接至客户端应用程序。
- 在前端部分(如 Kiosk Browser),捕获用户的麦克风音频流并通过 WebSocket 或 REST API 发送到运行中的 VOSK 服务器进行处理。
#### 示例代码片段
下面展示如何设置基本环境以及调用远程 VOSK 服务来解析中文语音数据的一个 Python 脚本例子:
```python
import websocket
try:
import thread
except ImportError:
import _thread as thread
import time
import json
def on_message(ws, message):
result = json.loads(message)
if 'partial' in result:
print("Partial:", result['partial'])
elif 'text' in result:
print("Final text:", result['text'])
def on_error(ws, error):
print(error)
def on_close(ws):
print("Connection closed")
def on_open(ws):
def run(*args):
with open('path_to_your_audio_file.wav', 'rb') as f:
while True:
data_chunk = f.read(8000) # Adjust chunk size according to your needs.
if not data_chunk:
break
ws.send(data_chunk)
time.sleep(1)
ws.close()
thread.start_new_thread(run, ())
if __name__ == "__main__":
websocket.enableTrace(True)
ws = websocket.WebSocketApp("ws://localhost:2700",
on_message=on_message,
on_error=on_error,
on_close=on_close)
ws.on_open = on_open
ws.run_forever()
```
此脚本假设已按照说明成功启动了 VOSK Server。
#### 结合 Kiosk Browser 和 VOSK
对于实际产品化来说,可能还需要进一步定制 UI/UX 设计以便更好地服务于目标受众群体;另外也要注意保护用户隐私安全等问题。
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