一、简介
Vosk 是一个由 Alpha Cephei 团队开发的开源离线语音识别（ASR）工具包。它的核心优势在于完全离线运行和轻量级，使其非常适合在资源受限的环境、注重隐私的场景或需要低延迟的应用中使用。
二、核心特点
离线运行 (Offline)
这是 Vosk 最突出的特点。所有语音识别过程都在本地设备上完成，无需将音频数据上传到任何远程服务器。这对于保护用户隐私（如医疗、金融应用）或在没有稳定网络连接的环境下工作至关重要。
基于 Kaldi
Vosk 的后端引擎是业界知名的开源语音识别工具包 Kaldi。Kaldi 提供了强大的声学模型和解码器，保证了识别的准确性和鲁棒性。Vosk 可以看作是 Kaldi 的一个封装和简化接口，使其更易于集成到应用程序中。
轻量级与高效
Vosk 模型经过优化，可以在 CPU 上高效运行，对内存和计算资源的需求相对较低。这使得它能在树莓派、手机、嵌入式设备甚至普通笔记本电脑上流畅工作。
多语言支持
Vosk 支持多种语言，包括但不限于：英语、中文（普通话）、西班牙语、法语、德语、俄语、日语、韩语、阿拉伯语等。官方提供了这些语言的预训练模型。
支持流式识别 (Streaming)
Vosk 支持实时流式语音识别。这意味着你可以一边录音，一边将音频数据块（chunk）送入 Vosk 进行处理，并几乎实时地获得部分识别结果。这对于语音助手、实时字幕等应用非常有用。
小词汇量识别 (Keyword Spotting)
除了全量语音识别，Vosk 还支持通过提供一个"词汇表"（即一个包含有限词语的列表）来实现小词汇量识别。这可以显著提高特定关键词（如"打开"、"关闭"、"播放音乐"）的识别速度和准确率，同时降低资源消耗。
开源与免费
Vosk 在 Apache 2.0 许可下开源，可以免费用于商业和非商业项目。
三、主要应用场景
- 智能家居控制（离线语音指令）
- 移动端语音输入（保护隐私）
- 嵌入式设备上的语音交互
- 实时会议/讲座字幕生成
- 语音转写工具（离线版）
- 语音命令接口
四、应用实战
1. 下载Vosk模型
地址：https://alphacephei.com/vosk/models
这里以小个头的中文模型 vosk-model-small-cn-0.22 为例，体积只有42M，手机和树莓派都可以跑。
直接点击链接下载即可，然后解压到任一目录下，比如 D:/asr/model/vosk-model-small-cn-0.22，后边代码要用到这个路径。
2. 安装Python依赖
执行 pip3 install vosk，等待安装完成后即可开始编码。
3. 编写Python测试代码
离线识别代码示例：
python
import json
import time
import wave
from vosk import Model, KaldiRecognizer, SetLogLevel
SetLogLevel(-1) # 禁止输出调试日志信息
model = Model("D:/asr/model/vosk-model-small-cn-0.22")
# 打开音频文件
audio_file = input("请输入音频文件路径：")
start = time.time()
wf = wave.open(audio_file, "rb")
rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())
# 检查音频参数
if wf.getnchannels() != 1 or wf.getsampwidth() != 2:
print("警告：音频文件应为单声道，16位")
while True:
data = wf.readframes(4000)
if len(data) == 0:
break
rec.AcceptWaveform(data)
# if rec.AcceptWaveform(data):
# print(rec.Result())
# else:
# print(rec.PartialResult())
wf.close()
# 获取最终结果
print('最终识别结果：', json.loads(rec.FinalResult())['text'])
print(f'识别用时：{time.time() - start:.2f}秒')Model里边的路径就是第二步解压模型的路径。
程序运行后会提示输入声音文件路径，输入后回车即可识别输出文本内容。
测试音频：test.wav 是测试时录制的一段话。
运行效果
识别效果还是可以的。
更多玩法请参考官方文档：https://alphacephei.com/vosk/
其他功能示例代码
1. 实时语音识别
python
import sys
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio
# 创建模型对象
model = Model("D:/asr/model/vosk-model-small-cn-0.22")
# 创建识别器 (sample_rate 需要与音频流的采样率一致)
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)
# 初始化音频流
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
channels=1,
rate=16000,
input=True,
frames_per_buffer=8000)
stream.start_stream()
print("开始录音，请说话... (按 Ctrl+C 停止)")
try:
while True:
# 读取音频数据块
data = stream.read(4000, exception_on_overflow=False)
# 将数据送入识别器
if rec.AcceptWaveform(data):
# 获取最终识别结果（JSON格式）
result = rec.Result()
print(result) # 通常包含 'text' 字段
else:
# 获取部分识别结果（可选，用于实时反馈）
partial_result = rec.PartialResult()
# print(partial_result) # 可以取消注释查看部分结果
except KeyboardInterrupt:
print("\n停止录音。")
finally:
# 清理资源
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
# 获取最终的识别结果
final_result = rec.FinalResult()
print("最终识别结果:", final_result)程序运行时会持续监听麦克风，只要说话就会进行识别并输出识别结果。
2. 小词汇量识别
python
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio
# 创建模型
model = Model("D:/asr/model/vosk-model-small-cn-0.22")
# 传入词汇表（用空格分隔的词语）
# 注意：对于中文，词汇表中的词需要是模型能识别的词语
# 这里假设模型支持这些词
keywords = "打开 关闭 开灯 关灯 播放 暂停 下一首 上一首"
rec = KaldiRecognizer(model, 16000, keywords) # 第三个参数是词汇表
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=8000)
stream.start_stream()
print("小词汇量识别模式。可说：打开、关闭、开灯、关灯、播放、暂停、下一首、上一首")
try:
while True:
data = stream.read(4000)
if len(data) == 0:
break
if rec.AcceptWaveform(data):
result = rec.Result()
print("识别到:", result)
except KeyboardInterrupt:
pass
finally:
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()