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开源语音助手与语音识别工具推荐

开源语音方案可以让你搭建一个会听、会想、会说的助手，而不必把一切都发给云服务商。组成部分是语音识别、语言模型、语音合成，以及面向硬件时与设备相连的服务端。

这份清单涵盖了这些环节：语音识别工具包、小智 ESP32 语音硬件的后端服务器、设备端 SDK 和运行时，以及在本地运行的桌面助手。

AgentIndex · 更新于 2026-10-14

快速选择

  • FunASR — 支持流式识别的工业级语音识别工具包，适合作为识别层。
  • runanywhere-sdks — 用于在移动应用里于设备端运行大模型、语音转文字和文字转语音的 SDK。
  • xiaozhi-esp32-server — 小智 ESP32 语音硬件的自托管后端，支持 MCP 和知识库。
  • xiaozhi-esp32-server-java — 面向小智 ESP32 设备的 Java 服务端和管理后台，含语音识别与合成、多家大模型、MCP、RAG 和 OTA 升级。
  • jarvis — 本地优先的桌面语音助手，在你自己的硬件上运行语音和语言模型。
  • OGAM — 在设备上完整运行对话、图像生成、视觉和语音的手机与 Mac 应用，另有付费 Pro 版。

并排对比

工具简介Star许可证最近推送安装
FunASR支持流式识别的工业级语音识别工具包20.7kMIT2026-10-13pip install funasr
runanywhere-sdks在手机应用内本地运行 LLM、语音转文字和文字转语音的 SDK10.3kApache-2.02026-10-13npm install @runanywhere/core @runanywhere/llamacpp
xiaozhi-esp32-server为小智 ESP32 语音硬件自建的后端，支持 MCP 和知识库10.8kMIT2026-10-13git clone https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git
xiaozhi-esp32-server-javaMIT 许可的 Java 服务端与管理后台，面向小智 ESP32 语音设备，含语音识别与合成、多家大模型、MCP 工具、RAG 和 OTA 升级1.4kMIT2026-09-27git clone https://github.com/joey-zhou/xiaozhi-esp32-server-java
py-xiaozhi小智语音助手的 Python 桌面客户端，带唤醒词和 MCP 工具3.5kMIT2026-09-11pip install -r requirements.txt
jarvis本地优先的桌面语音助手，语音识别和语言模型都跑在你自己的硬件上，带记忆和 MCP 工具2.0k未知2026-10-13git clone https://github.com/isair/jarvis.git
OGAMMIT 许可的手机和 Mac 应用，在本机上完整运行聊天、图像生成、视觉、语音和工具，另有付费 Pro 版3.2kMIT2026-10-13git clone https://github.com/off-grid-ai/OGAM.git
osaurus在 macOS 上运行本地 MLX 与云端模型并通过 MCP 提供工具的运行时8.0kMIT2026-10-13brew install --cask osaurus

本清单中已有 AgentIndex 深度评测的工具: 8/8

如何选择

  • 先确定它在哪里运行：手机或 Mac、桌面、带服务端的 ESP32 设备，还是云端。
  • 看哪些环节在本地。语音识别、语言模型和语音合成各自可以是本地或云端。
  • 硬件项目要确认与你的设备和固件是否兼容。
  • 本地模型需要磁盘和内存；这里有的服务端在自己的测试中报告约 2 GB 内存。
  • 注意许可证：大多是 MIT 或 Apache-2.0，但有一个桌面助手没有列出标准许可证。

常见问题

能完全离线运行语音助手吗？

原则上可以：选择本地语音识别、本地语言模型和本地语音合成。Jarvis、Off Grid AI 等工具就以完全在设备上运行为目标。需要下载模型，也需要足够的内存。

小智 ESP32 是什么？

它是面向 ESP32 硬件的开源语音助手项目。清单里的服务端提供后端，为这些设备处理语音识别、语言模型和语音合成；py-xiaozhi 则是 Python 桌面客户端。

语音识别应该先从哪个工具开始？

FunASR 是使用广泛的开源工具包，支持流式识别，适合作为识别层的起点。如果想要完整的助手而不是组件，请看清单里的桌面和服务端项目。

这份清单怎么来的

工具由我们从收录的项目中人工挑选，优先选择我们深度评测过的。Star、许可证、最近推送日期和安装命令来自各项目仓库，并随站点数据刷新。我们阅读了每个项目的 README 和文档，但没有逐个实际运行，依赖前请自行测试。

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