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alphacepApache-2.0活跃维护

离线语音识别 API，支持 Android、iOS、树莓派和服务器，提供 Python、Java、C#、Node 多语言绑定，适合注重隐私、不依赖云端的语音转文字场景。

Offline speech recognition API for Android, iOS, Raspberry Pi and servers with Python, Java, C# and Node

v0.3.50发布于 2024-04-22 13:02 UTC15,242star +10 / 7 天1,770fork同步于 2026-11-10 11:26 UTC

离线语音识别语音转文字多语言绑定嵌入式部署隐私保护

对比 GitHub android asr deep-learning deep-neural-networks deepspeech

怎么上手

由 README 提炼，执行前请确认

原文

README 未给出安装命令，安装说明请访问 https://alphacephei.com/vosk

硬件要求按 README 说明

README 未说明具体显存或 CPU 要求，仅说明可从树莓派、Android 手机等小型设备扩展到大型集群部署。

下载：源码 zip·GitHub Releases（安装包）本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

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离线开源语音识别工具包，支持20多种语言，可在树莓派到服务器上本地转写

离线语音识别 API，支持 Android、iOS、树莓派和服务器，提供 Python、Java、C#、Node 多语言绑定，适合注重隐私、不依赖云端的语音转文字场景。

核心能力

提供流式 API，实现零延迟的连续大词汇量转写
模型体积约 50MB，支持重新配置词表与说话人识别
覆盖 Python、Java、Node.js、C#、C++、Rust、Go 等语言绑定
支持 20 多种语言和方言，包括中文、英语、德语、俄语等
可从树莓派、Android 手机扩展到大型集群部署

容易踩的坑

README 未提供安装步骤，需到 Vosk 官网查看；使用前需另行下载对应语言的模型文件；README 未说明默认端口或额外后端依赖。

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

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Vosk Speech Recognition Toolkit

Vosk is an offline open source speech recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech, Polish. More to come.

Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification.

Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++, Rust, Go and others.

Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews.

Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters.

Documentation

For installation instructions, examples and documentation visit Vosk Website.