语音识别

从麦克风获得音频数据，通过模型分析语音内容，将识别结果文本通过主题发布。

语音识别分为在线识别和离线识别。

方案	类型	优点	缺点	适用场景
Google/Azure等云服务	在线	准确率最高​​，​​语言支持最广​	需要网络，付费使用	服务机器人等精度要求高的场景
Vosk	离线	​​多语言支持较好​​，集成简单	精度略低，消耗本地算力	无网络环境、嵌入式设备
Whisper	离线	精度较高，支持语言多	算力要求较高	对精度要求极高的离线应用，算力充足的机器人
PocketSphinx	离线	极度轻量，完全离线	精度低，多语言支持差	教学演示、简单的关键字唤醒

中文语音识别（Vosk）

内置节点 speech_recognition_model 支持不同精度和语言的模型，根据实际情况选择使用。

启动命令

该节点默认绑定可以直接通过平台节点管理菜单启动。

节点参数说明

参数名	描述	类型	默认值	说明
model_path	模型	String	vosk-model-small-cn-0.22	模型文件路径。可使用相对文件路径，在src/model/下建立与节点同名文件夹，将模型放入该文件夹，可直接使用该文件名。
sample_rate	采样率	int	16000	音频采用频率
wake_words	唤醒词	String		设为空不启用唤醒词。如果设置只有监听到唤醒词，才能发布识别结果，配合wake_timeout使用。
wake_timeout	唤醒超时	int	60	单位秒（s），唤醒词超时时间，超时后不再发布语音识别结果。

参数使用方法