资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 离线语音识别评价引擎是一种先进的技术，无需联网即可将语音转换为文字，并对发音质量进行评估。它广泛应用于教育、车载导航、智能家居和智能助手等领域，尤其适用于对数据隐私和网络环境有要求的场景。 离线语音识别与在线语音识别不同。在线语音识别需将音频数据实时上传至云端服务器处理，而离线识别在本地设备完成音频解析和转换，减少网络依赖，更好地保护用户隐私。本系统支持中文和英文，可识别单词、单字（中文）及句子，无论是简单词汇还是复杂语句，都能准确转化为文字。中文识别因汉字复杂，需优化算法以确保高精度识别率。 语音评测是该引擎的特色功能，主要用于评估发音的准确性和自然度，可帮助用户改善发音技巧，尤其在语言学习和培训中很有用。系统能对单词、单字（中文）发音评分，也能评估短句，涉及语音韵律、语调和重音等多方面分析。这一功能对教师监控学生发音进步、智能语音助手反馈用户发音问题等场景很有价值。 离线识别技术的应用并不简单，需要高效的信号处理、特征提取和模型训练。语音信号需先经过预处理，包括去噪、分帧和加窗等步骤，然后提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。这些特征会被输入到预先训练好的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），进行分类预测，最终得到识别结果。整个过程需在本地设备的计算资源限制内完成，对算法优化和硬件性能要求较高。 离线语音识别评价引擎是一个技术含量高、实用性强的系统，结合了语音识别和发音评价两大功能，能满足不同场景的需求。从“SpeechTool_Release”文件推测，这可能是该引擎的发布版本，包含所有必要库和工具，供开发者或用户在本地环境中集成和使用。该引擎为重视数据安全和离线应用的开发者提供了强大的解决方案。

Android整合SherpaNcnn实现离线语音识别（支持中文，手把手带你从编译动态库开始）示例Demo及动态库

Unity离线语音转文字，该插件仅供学习，请勿商用

Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率.zip

基于android的离线语音识别，实现没有网络的情况下把语音转换成文字信息。 对程序内容进行了简化，内容简单明了，容易看懂。 包含了离线语音需要的所有离线包

data需要放到sd卡中，然后再程序中配置路径，2910.dic和2910.lm可用

离线中文语音识别，识别率较高，请大家珍惜的劳动成果谢谢！也是为了赚积分不然不会上传.请大家珍惜劳动成果谢谢

关于 Vosk是一个离线开源语音识别工具包。 它支持17种语言和方言的语音识别模型-英语，印度英语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，中文，俄语，土耳其语，越南语，意大利语，荷兰语，加泰罗尼亚语，阿拉伯语，希腊语，波斯语，菲律宾语。 Vosk模型很小（50 Mb），但提供连续的大词汇量转录，具有流API的零延迟响应，可重新配置的词汇量和说话者识别。 为各种编程语言（如Python，Java，Node.JS，C＃，C ++等）实现的语音识别绑定。 Vosk为聊天机器人，智能家电，虚拟助手提供语音识别。 它还可以为电影创建字幕，为演讲和访谈创建转录字幕。 Vosk从Raspberry Pi或Android智能手机等小型设备扩展到大型集群。 文献资料 有关安装说明，示例和文档，请访问。

个人基于Kaldi，开发的安卓端，离线语音识别Module。该模块是从我的安卓项目组件库中抽取出来，可独立测试运行的离线语音识别组件。 感觉实用，请关注博客。将开源更多的个人组件库。

pocketsphinx-android-demo https://blog.csdn.net/dj2017/article/details/105463978 基于Pocketsphinx开发安卓离线语音识别项目(一) 在安卓项目中导入Pocketsphinx