实现离线语音识别的完整方案
要使用 vosk-browser 实现完全离线的语音识别功能，关键在于正确部署模型文件和配置本地处理流程。以下是具体操作步骤：
- 模型下载与部署：从官方链接下载所需语言模型（如英语模型 vosk-model-small-en-us-0.15.tar.gz），将其放置在项目静态资源目录中。建议使用小型模型（50MB左右）以缩短加载时间
- 本地加载模型：通过相对路径或本地服务器URL加载模型：
const model = await Vosk.createModel('/assets/model.tar.gz')，确保浏览器可以访问该路径 - 禁用网络请求验证：在Service Worker中拦截模型请求，强制使用本地缓存，可参考PWA的缓存策略实现完全离线
- 离线功能测试：使用Chrome开发者工具的Offline模式模拟断网环境，验证识别功能是否正常
注意事项：首次使用时仍需联网下载模型，后续可通过IndexedDB缓存模型文件实现真正离线。对于内存受限设备，建议采用流式模型加载技术分块处理。
本答案来源于文章《Vosk-Browser：在浏览器中运行的语音识别工具》
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