Vosk官网：Vosk 离线语音识别

Vosk是言语识别工具包。Vosk最好的事情是：

1. 支持二十+种语言 - 中文，英语，印度英语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，俄语，土耳其语，越南语，意大利语，荷兰人，加泰罗尼亚语，阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语，乌克兰语, 哈萨克语, 瑞典语, 日语, 世界语, 印地语, 捷克语, 波兰语, 乌兹别克语, 韩国语, 塔吉克语
2. 移动设备上脱机工作-Raspberry Pi，Android，iOS
3. 使用简单的 pip3 install vosk 安装
4. 每种语言的手提式模型只有是50Mb, 但还有更大的服务器模型可用
5. 提供流媒体API，以提供最佳用户体验（与流行的语音识别python包不同）
6. 还有用于不同编程语言的包装器-java / csharp / javascript等
7. 可以快速重新配置词汇以实现最佳准确性
8. 支持说话人识别

Vosk说：我们有一个非常大的微信群，所以它仅受邀请。 发邮件给我们加入小组，并提供一些有关您自己的信息。

选择和下载vosk语音模型 

模型选择地址：VOSK Models

考虑到要在树莓派2上部署，选择了42M大小的版本，下载模型并解压到一个目录。

wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-cn-0.22.zip
unzip vosk-model-small-cn-0.22.zip

 解压后的模型目录为：/home/skywalk/work/speech/vosk-model-small-cn-0.22

进行中文识别 

import vosk
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import wave

# 加载模型
model_path = "path/to/vosk-model"  # 替换为你的模型路径
model = Model(model_path)

# 初始化识别器，设置音频的采样率为16000Hz
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

# 打开音频文件
with wave.open('path/to/your/audio.wav', 'rb') as wave_file:
    # 循环读取音频帧
    while True:
        data = wave_file.readframes(4000)
        if len(data) == 0:
            break
        if rec.AcceptWaveform(data):
            print(rec.Result())  # 获取部分识别结果

    # 获取最终结果
    final_result = rec.FinalResult()
    if final_result != '':
        print("Final Result:", final_result)

 执行结果：

/vosk-model-small-cn-0.22/graph/HCLr.fst ./vosk-model-small-cn-0.22/graph/Gr.fst
LOG (VoskAPI:ReadDataFiles():model.cc:303) Loading winfo ./vosk-model-small-cn-0.22/graph/phones/word_boundary.int
Final Result: {
  "text" : "我 认为 跑步 最 重要 的 就是 给 我 带来 了 身体健康"
}

当然运行程序前，不要忘记安装vosk包： 

pip install vosk