添加vosk

main/manager-api/src/main/resources/db/changelog/202508271113.sql

@@ -0,0 +1,24 @@
+-- VOSK ASR模型供应器
+delete from `ai_model_provider` where id = 'SYSTEM_ASR_VoskASR';
+INSERT INTO `ai_model_provider` (`id`, `model_type`, `provider_code`, `name`, `fields`, `sort`, `creator`, `create_date`, `updater`, `update_date`) VALUES
+('SYSTEM_ASR_VoskASR', 'ASR', 'vosk', 'VOSK离线语音识别', '[{"key": "model_path", "type": "string", "label": "模型路径"}, {"key": "output_dir", "type": "string", "label": "输出目录"}]', 11, 1, NOW(), 1, NOW());
+
+-- VOSK ASR模型配置
+delete from `ai_model_config` where id = 'ASR_VoskASR';
+INSERT INTO `ai_model_config` VALUES ('ASR_VoskASR', 'ASR', 'VoskASR', 'VOSK离线语音识别', 0, 1, '{\"type\": \"vosk\", \"model_path\": \"\", \"output_dir\": \"tmp/\"}', NULL, NULL, 11, NULL, NULL, NULL, NULL);
+
+-- 更新VOSK ASR配置说明
+UPDATE `ai_model_config` SET 
+`doc_link` = 'https://alphacephei.com/vosk/',
+`remark` = 'VOSK ASR配置说明：
+1. VOSK是一个离线语音识别库，支持多种语言
+2. 需要先下载模型文件：https://alphacephei.com/vosk/models
+3. 中文模型推荐使用vosk-model-small-cn-0.22或vosk-model-cn-0.22
+4. 完全离线运行，无需网络连接
+5. 输出文件保存在tmp/目录
+使用步骤：
+1. 访问 https://alphacephei.com/vosk/models 下载中文模型
+2. 解压模型文件到项目目录下的models/vosk/文件夹
+3. 在配置中指定正确的模型路径
+4. 注意：VOSK中文模型输出不带标点符号，词与词之间会有空格
+' WHERE `id` = 'ASR_VoskASR';

main/manager-api/src/main/resources/db/changelog/db.changelog-master.yaml

@@ -303,3 +303,10 @@ databaseChangeLog:
         - sqlFile:
             encoding: utf8
             path: classpath:db/changelog/202508131557.sql
+  - changeSet:
+      id: 202508271113
+      author: cgd
+      changes:
+        - sqlFile:
+            encoding: utf8
+            path: classpath:db/changelog/202508271113.sql

main/xiaozhi-server/config.yaml

@@ -389,6 +389,22 @@ ASR:
     base_url: https://api.groq.com/openai/v1/audio/transcriptions
     model_name: whisper-large-v3-turbo
     output_dir: tmp/
+  VoskASR:
+    # 官方网站：https://alphacephei.com/vosk/
+    # 配置说明：
+    # 1. VOSK是一个离线语音识别库，支持多种语言
+    # 2. 需要先下载模型文件：https://alphacephei.com/vosk/models
+    # 3. 中文模型推荐使用vosk-model-small-cn-0.22或vosk-model-cn-0.22
+    # 4. 完全离线运行，无需网络连接
+    # 5. 输出文件保存在tmp/目录
+    # 使用步骤：
+    # 1. 访问 https://alphacephei.com/vosk/models 下载对应的模型
+    # 2. 解压模型文件到项目目录下的models/vosk/文件夹
+    # 3. 在配置中指定正确的模型路径
+    # 4. 注意：VOSK中文模型输出不带标点符号，词与词之间会有空格
+    type: vosk
+    model_path: 你的模型路径，如：models/vosk/vosk-model-small-cn-0.22
+    output_dir: tmp/
 
 
 

main/xiaozhi-server/core/providers/asr/vosk.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+import os
+import json
+import time
+from typing import Optional, Tuple, List
+from .base import ASRProviderBase
+from config.logger import setup_logging
+from core.providers.asr.dto.dto import InterfaceType
+import vosk
+
+TAG = __name__
+logger = setup_logging()
+
+class ASRProvider(ASRProviderBase):
+    def __init__(self, config: dict, delete_audio_file: bool = True):
+        super().__init__()
+        self.interface_type = InterfaceType.LOCAL
+        self.model_path = config.get("model_path")
+        self.output_dir = config.get("output_dir", "tmp/")
+        self.delete_audio_file = delete_audio_file
+
+        # 初始化VOSK模型
+        self.model = None
+        self.recognizer = None
+        self._load_model()
+
+        # 确保输出目录存在
+        os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
+
+    def _load_model(self):
+        """加载VOSK模型"""
+        try:
+            if not os.path.exists(self.model_path):
+                raise FileNotFoundError(f"VOSK模型路径不存在: {self.model_path}")
+
+            logger.bind(tag=TAG).info(f"正在加载VOSK模型: {self.model_path}")
+            self.model = vosk.Model(self.model_path)
+
+            # 初始化VOSK识别器（采样率必须为16kHz）
+            self.recognizer = vosk.KaldiRecognizer(self.model, 16000)
+
+            logger.bind(tag=TAG).info("VOSK模型加载成功")
+        except Exception as e:
+            logger.bind(tag=TAG).error(f"加载VOSK模型失败: {e}")
+            raise
+
+    async def speech_to_text(
+        self, audio_data: List[bytes], session_id: str, audio_format: str = "opus"
+    ) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """将语音数据转换为文本"""
+        file_path = None
+        try:
+            # 检查模型是否加载成功
+            if not self.model:
+                logger.bind(tag=TAG).error("VOSK模型未加载，无法进行识别")
+                return "", None
+
+            # 解码音频（如果原始格式是Opus）
+            if audio_format == "pcm":
+                pcm_data = audio_data
+            else:
+                pcm_data = self.decode_opus(audio_data)
+
+            if not pcm_data:
+                logger.bind(tag=TAG).warning("解码后的PCM数据为空，无法进行识别")
+                return "", None
+
+            # 合并PCM数据
+            combined_pcm_data = b"".join(pcm_data)
+            if len(combined_pcm_data) == 0:
+                logger.bind(tag=TAG).warning("合并后的PCM数据为空")
+                return "", None
+
+            # 判断是否保存为WAV文件
+            if not self.delete_audio_file:
+                file_path = self.save_audio_to_file(pcm_data, session_id)
+
+            start_time = time.time()
+
+
+            # 进行识别（VOSK推荐每次送入2000字节的数据）
+            chunk_size = 2000
+            text_result = ""
+
+            for i in range(0, len(combined_pcm_data), chunk_size):
+                chunk = combined_pcm_data[i:i+chunk_size]
+                if self.recognizer.AcceptWaveform(chunk):
+                    result = json.loads(self.recognizer.Result())
+                    text = result.get('text', '')
+                    if text:
+                        text_result += text + " "
+
+            # 获取最终结果
+            final_result = json.loads(self.recognizer.FinalResult())
+            final_text = final_result.get('text', '')
+            if final_text:
+                text_result += final_text
+
+            logger.bind(tag=TAG).debug(
+                f"VOSK语音识别耗时: {time.time() - start_time:.3f}s | 结果: {text_result.strip()}"
+            )
+
+            return text_result.strip(), file_path
+
+        except Exception as e:
+            logger.bind(tag=TAG).error(f"VOSK语音识别失败: {e}")
+            return "", None
+        finally:
+            # 文件清理逻辑
+            if self.delete_audio_file and file_path and os.path.exists(file_path):
+                try:
+                    os.remove(file_path)
+                    logger.bind(tag=TAG).debug(f"已删除临时音频文件: {file_path}")
+                except Exception as e:
+                    logger.bind(tag=TAG).error(f"文件删除失败: {file_path} | 错误: {e}")