Android本地語音識別引擎深度對比與集成指南:Vosk vs SherpaOnnx

技術選型對比矩陣

對比維度VoskSherpaOnnx
核心架構基于Kaldi二次開發ONNX Runtime + K2新一代架構
模型格式專用格式(需專用工具轉換)ONNX標準格式(跨框架通用)
中文識別精度89.2% (TDNN模型)92.7% (Zipformer流式模型)
內存占用60-150MB30-80MB
遲表現320-500ms180-300ms
多線程支持有限全流程并行優化
詞增強需重新訓練模型運行時動態注入
社區生態成熟穩定快速迭代(K2技術社區驅動)

Vosk集成

集成步驟概覽

  1. 獲取源碼:克隆 Vosk_android 的 GitHub 倉庫:
    git clone https://github.com/alphacep/vosk-android-demo

  2. 導入示例工程:在 Android Studio 中打開示例項目 Vosk_android_demo。

  3. 下載配置中文模

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