### Python离线语音识别库与框架 对于希望在Python环境中实现离线语音识别的应用开发者而言，Kaldi是一个非常合适的选择[^2]。作为一个强大的开源语音识别工具包，Kaldi不仅支持多种平台部署，而且拥有活跃的社区支持和技术文档。 除了Kaldi之外，还有其他一些适用于Python环境下的离线语音识别解决方案： #### 1. Vosk API Vosk是一款轻量级、跨平台的在线/离线语音识别API，特别适合移动设备和嵌入式系统的应用开发。该API能够处理多国语言，并提供简单易用的Python接口。其模型小巧高效，在资源受限环境下表现良好。 ```python from vosk import Model, KaldiRecognizer import wave model = Model(lang="en-us") # 加载英文模型 wf = wave.open("test.wav", "rb") rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) while True: data = wf.readframes(4000) if len(data) == 0: break if rec.AcceptWaveform(data): print(rec.Result()) print(rec.FinalResult()) ``` #### 2. CMU Sphinx CMU Sphinx是由卡内基梅隆大学开发的一系列连续语音识别引擎之一。它同样具备良好的离线工作能力，可以方便地集成到各种应用程序当中。Sphinx家族中的PocketSphinx非常适合移动端或小型项目使用。 ```python from pocketsphinx.pocketsphinx import * from sphinxbase.sphinxbase import * config = Decoder.default_config() config.set_string('-hmm', 'path/to/model') config.set_string('-lm', 'path/to/lm') config.set_string('-dict', 'path/to/dict') decoder = Decoder(config) with open('input.raw', 'rb') as stream: decoder.start_utt() while True: buf = stream.read(1024) if buf: decoder.process_raw(buf, False, False) else: break decoder.end_utt() hyp = decoder.hyp().hypstr print(hyp) ```