
Vosk-Server是一个基于Vosk-API和Kaldi语音识别库的高性能离线语音识别服务器。它支持多种主流通信协议,包括WebSocket、gRPC、MQTT和WebRTC,可以灵活应用于各种语音识别场景。
Vosk-Server的主要特点包括:
Vosk-Server可以应用于以下主要场景:
智能家居语音控制
可以在智能音箱或家庭网关中集成Vosk-Server,实现离线的语音控制功能,提高隐私性和响应速度。
PBX电话系统
集成到Asterisk、FreeSWITCH等PBX系统中,实现语音转写、语音导航等功能。
网络应用后端
作为网站、聊天机器人等应用的语音识别后端,支持流式语音识别。
移动应用
在Android、iOS等移动应用中集成,实现离线语音识别功能。
物联网设备
嵌入到各类IoT设备中,增强语音交互能力。
Vosk-Server的核心是基于Kaldi的Vosk语音识别引擎。整体架构如下:

主要组件包括:
Vosk-Server支持多种部署方式,最简单的是使用Docker镜像:
docker run -d -p 2700:2700 alphacep/kaldi-en:latest
这将启动一个英语语音识别服务器,监听2700端口。
对于其他语言,可以使用相应的Docker镜像,如:
更多语言模型可在Docker Hub上找到。
要使用自定义模型,可以将本地模型目录挂载到容器中:
docker run -d -p 2700:2700 -v /opt/model:/opt/vosk-model-en/model alphacep/kaldi-en:latest
Vosk-Server提供了多种语言的客户端示例,包括Python、Java、C#等。以Python为例:
import websocket import json # 连接到Vosk-Server ws = websocket.WebSocket() ws.connect("ws://localhost:2700") # 发送配置 ws.send(json.dumps({"config" : {"sample_rate" : 16000}})) # 发送音频数据 with open("test.wav", "rb") as f: while True: data = f.read(1000) if len(data) == 0: break ws.send(data) # 获取识别结果 ws.send(json.dumps({"eof" : 1})) result = ws.recv() print(json.loads(result)) ws.close()
更多示例可以在Vosk-Server的GitHub仓库中找到。
为了获得最佳性能,可以考虑以下几点:
使用GPU加速:Vosk-Server支持CUDA加速,可大幅提升识别速度。
调整模型大小:根据实际需求选择合适大小的模型。
批处理:使用批处理模式可以提高吞吐量。
调整线程数:根据CPU核心数调整工作线程数量。
使用高性能硬件:SSD存储和大内存可以提升性能。
Vosk-Server支持多种自定义方式:
开发者可以根据GitHub上的源代码进行二次开发。
Vosk-Server为开发者提供了一个强大而灵活的语音识别解决方案。它结合了Kaldi的高精度和Vosk的易用性,可以满足各种应用场景的需求。无论是智能家居、客户服务还是移动应用,Vosk-Server都能提供可靠的语音识别支持。
随着语音交互技术的不断发展,相信Vosk-Server这样的开源项目将在推动语音识别技术的普及和创新方面发挥重要作用。期待看到更多基于Vosk-Server的创新应用出现!


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