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Vosk 介绍 Vosk是一款基于深度学习的开源语音识别工具，能够在没有云连接的情况下进行高效的离线语音识别。它通过对语音信号进行预处理、特征提取和模型推断，将语音转换成文本。Vosk不仅支持多种主流编程语言，还覆盖了20多种语言和方言，包括英语、中文、法语、德语等，为跨语言应用提供了强大的支持。 工作原理 Vosk的语音识别过程可以分为以下几个关键步骤： 语音信号预处理：对输入的语音信号进行去噪、增强等处理，以提高识别准确性。 特征提取：从处理后的语音信号中提取出能够表征语音特性的关键特征。 模型推断：利用预训练的深度学习模型对提取的特征进行识别，输出对应的文本。 优势解析 隐私保护：Vosk的离线特性意味着用户的语音数据不会离开设备，有效保护了用户的隐私。 实时性：在设备端进行语音识别，减少了网络传输时间和延迟，使得识别过程更加实时。 跨平台：支持Windows、Linux、macOS以及嵌入式设备等多种平台，便于在不同场景下的应用。 可扩展性：作为开源项目，Vosk允许开发者根据自己的需求进行定制和优化，以适应不同的应用场景。 多语言支持：提供对多种语言和方言的识别能力，为跨国应用提供了便利。 官方 https://alphacephei.com/vosk/ 模型下载 https://alphacephei.com/vosk/models GO项目搭建 本文基于Linux，Windows请参考官方仓库的说明 创建go程序 创建go程序内容如下： package main import ( "encoding/json" "flag" "fmt" "io" "log" "os" vosk "github.com/alphacep/vosk-api/go" ) func main() { var filename string flag.StringVar(&filename, "f", "", "file to transcribe") flag.Parse() model, err := vosk.NewModel("model") if err != nil { log.Fatal(err) } // we can check if word is in the vocabulary // fmt....