开源语音识别工具为开发人员提供了可定制的解决方案，用于将口语转换为文本。 这些工具基于机器学习框架和声学模型构建，无需依赖专有服务即可集成到应用程序中。 它们的复杂性、支持的语言和部署选项各不相同，因此适用于语音助手、转录服务或辅助功能等不同的用例。 通过使用开源工具，开发人员可以保留对数据隐私的控制，并可以修改模型以适应特定需求。
三种广泛使用的选择是 Mozilla 的 DeepSpeech、Kaldi 和 Vosk。 DeepSpeech 基于百度的 Deep Speech 研究，并使用 TensorFlow 支持的循环神经网络 (RNN)，该网络经过 Connectionist Temporal Classification (CTC) 的训练。 它包括预先训练的英语模型，并支持针对其他语言进行微调。 Kaldi 是一种更高级的工具包，它将隐马尔可夫模型 (HMM) 与深度神经网络 (DNN) 相结合，并因其模块化和对复杂管道的支持而在学术界广受欢迎。 Vosk 提供轻量级的、具有离线功能的模型，并提供 Python、Java 和 Android 的 API，支持 20 多种语言。 例如，Vosk 的 Python 库可以以最小的延迟实时转录音频，使其成为嵌入式系统的理想选择。
选择工具时，请考虑语言支持、硬件要求和易于集成等因素。 DeepSpeech 非常适合以英语为重点且具有 GPU 加速的项目，而 Kaldi 适合需要模型架构灵活性的研究人员。 Vosk 和 CMU Sphinx（另一种较旧的工具包）更适合低资源环境。 许多工具提供预构建的 Docker 容器或 Python 包以简化设置。 例如，OpenAI 的开源模型 Whisper 提供多语言支持和高精度，但需要大量的计算资源。 开发人员应评估准确性、速度和硬件约束之间的权衡——测试 Coqui STT（DeepSpeech 的一个分支）或 NVIDIA 的 NeMo 等工具可以帮助确定最适合特定应用程序的工具。