python vosk实时语音识别

VOSK（Vector Oriented Kaldi Speech Kit）是一个轻量级的开源库，用于在Python中进行实时音频流的语音识别。它基于Kaldi工具包，专为运行在嵌入式设备和资源受限环境中设计，支持多种语言模型，包括Google的CMU Sphinx和Mozilla的DeepSpeech。

在Python中使用VOSK进行实时语音识别的基本步骤如下：

1. 安装VOSK库：首先需要安装VOSK Python绑定，可以使用pip命令`pip install pyvosk`。

2. 加载模型：下载预训练的模型文件，通常是`.model`和`.vocab`格式。对于中文识别，可能需要特定的语言模型。

3. 初始化识别器：创建VOSK的Recognizer对象，并指定模型路径。

import vosk

# 加载模型
model = vosk.Model('path_to_your_model/model')

4. 配置识别：设置识别速率、回调函数等，用于接收识别结果。

5. 实时录音并识别：通过`recognizer.AcceptWaveform()`或`recognizer.StreamMicrophone(callback)`方法，从麦克风获取音频数据并在每帧处理后进行识别。

6. 获取识别结果：当有识别到的内容时，回调函数会接收到文本，例如：

def on_result(recognizer, result):
    if result.text:
        print(f"Recognized: {result.text}")

# 开始识别
streamer = vosk.Streamer(callback=on_result)
streamer.Run()