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RockyLinux语音识别系统部署（手把手教你搭建开源语音识别环境）

主机测评网
RockyLinux
2025-12-12
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在当今智能化时代，语音识别技术正变得越来越重要。无论是开发智能助手、自动化控制还是无障碍应用，语音识别都扮演着关键角色。本文将带你从零开始，在RockyLinux系统上部署一套完整的开源语音识别系统。即使你是Linux新手，也能轻松跟做！

为什么选择 RockyLinux？

RockyLinux 是一个稳定、安全且完全开源的企业级 Linux 发行版，由 CentOS 创始人发起，旨在提供与 RHEL（Red Hat Enterprise Linux）100% 兼容的替代方案。它非常适合用于部署长期运行的服务，比如语音识别系统。

所需工具与依赖

我们将使用 Coqui STT（原 Mozilla DeepSpeech）作为语音识别引擎。它基于深度学习，支持离线识别，且完全开源。

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第一步：更新系统并安装基础依赖

首先，确保你的 RockyLinux 系统是最新的：

# 更新系统sudo dnf update -y# 安装 Python3、pip 和其他必要工具sudo dnf install -y python3 python3-pip git gcc-c++ make# 验证 Python 版本（建议 3.8+）python3 --version

第二步：安装 Coqui STT

使用 pip 安装 Coqui STT 的 Python 包：

pip3 install --user coqui-stt

安装完成后，验证是否成功：

python3 -c "import stt; print('Coqui STT 安装成功！')"

第三步：下载预训练模型

Coqui 提供了多种语言的预训练模型。我们以英文模型为例（你也可以选择中文模型）：

# 创建模型目录mkdir -p ~/stt-modelscd ~/stt-models# 下载英文模型（约 180MB）wget https://github.com/coqui-ai/STT-models/releases/download/english%2Fcoqui%2Fv1.0.0%2Fhuggingface/model.tflitewget https://github.com/coqui-ai/STT-models/releases/download/english%2Fcoqui%2Fv1.0.0%2Fhuggingface/alphabet.txtwget https://github.com/coqui-ai/STT-models/releases/download/english%2Fcoqui%2Fv1.0.0%2Fhuggingface/lm.scorer

第四步：录制或准备音频文件

语音识别需要 WAV 格式的音频文件，采样率为 16kHz，单声道（mono）。你可以用手机录制后转换，或使用以下命令生成测试文件：

# 安装 sox 用于音频处理sudo dnf install -y sox# 录制 5 秒音频（需麦克风）rec -r 16000 -c 1 -b 16 test.wav trim 0 5

第五步：运行语音识别

现在，使用以下 Python 脚本进行语音识别：

# 创建 recognize.pycat > recognize.py << 'EOF'import sttimport numpy as npfrom scipy.io import wavfile# 加载模型model_path = "/home/$USER/stt-models/model.tflite"scorer_path = "/home/$USER/stt-models/lm.scorer"alphabet_path = "/home/$USER/stt-models/alphabet.txt"model = stt.Model(model_path)model.enableExternalScorer(scorer_path)# 读取音频fs, audio = wavfile.read("test.wav")audio = np.frombuffer(audio, dtype=np.int16)# 执行识别text = model.stt(audio)print("识别结果:", text)EOF# 运行脚本python3 recognize.py

如果一切顺利，终端将输出你说话的文字内容！

常见问题与优化建议

中文支持：可从 Coqui 官网下载中文预训练模型，替换上述英文模型路径。
性能优化：若系统资源有限，可使用 CPU-only 模式；如有 NVIDIA GPU，可安装 CUDA 支持加速。
权限问题：确保当前用户对模型目录和音频文件有读取权限。

结语

通过本教程，你已在 RockyLinux 上成功部署了一套开源语音识别系统。这套系统可用于智能家居、语音日志、无障碍辅助等多种场景。掌握 Linux语音识别系统 的部署方法，是你迈向 AI 应用开发的重要一步。希望这篇关于 RockyLinux部署语音助手 的指南对你有所帮助！

如果你对 开源语音识别 技术感兴趣，不妨深入研究 Coqui STT 的 API，尝试构建自己的语音控制应用吧！