嘿！我用过不少符合你需求的语音API，完全覆盖STT返回字符串这个核心要求，还支持你偏好的开发语言，不用花时间搞自定义训练。下面是我的Top推荐：

• Google Cloud 语音转文字+文字转语音

  • STT直接返回纯文本字符串（还可附带标点、实体识别标记），完美契合你最看重的需求。
  • 原生支持C++、C#、Java、Python，官方SDK和文档都很完善，上手快。
  • 自带谷歌预训练的全球多语言模型，无需你搭建或训练自己的数据库/模型，直接调用就能用。
  • 快速Python示例（STT）：

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech
    
    client = speech.SpeechClient()
    # 可以替换成本地文件或云存储文件路径
    audio = speech.RecognitionAudio(uri="gs://your-bucket/audio-file.wav")
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="zh-CN",
    )
    
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)
    for result in response.results:
        print("转写结果：{}".format(result.alternatives[0].transcript))
    

• 微软Azure语音服务

  • STT返回清晰的纯文本字符串，支持实时转写和批量处理两种模式。
  • 原生支持C++、C#、Java、Python，甚至有Unity集成，适配各种开发场景。
  • 自带预训练的多语言模型，无需自行训练，调用API就能生成结果，还能自定义词汇表优化特定领域的转写精度。
  • 亮点：实时转写延迟极低，适合需要即时反馈的场景。

• OpenAI Whisper

  • 开源的STT模型，既可以本地运行也能通过API调用，直接返回文本字符串。
  • 核心支持Python，社区也有C++、C#的封装实现，满足你的语言偏好。
  • 自带从tiny到large-v3的多尺度预训练模型，下载后直接使用，完全不需要自己训练数据库；如果有特殊领域需求，微调也只需要少量数据。
  • 本地运行示例：

    import whisper
    
    # 可以根据需求选择模型大小，base适合快速运行，large-v3精度更高
    model = whisper.load_model("base")
    result = model.transcribe("audio-file.wav", language="zh")
    print("转写结果：{}".format(result["text"]))
    

• 亚马逊Transcribe + Polly

  • AWS的组合服务，STT返回结构化纯文本字符串，支持多语言和方言。
  • 原生支持C++、C#、Java、Python，SDK集成顺畅，适配云原生开发场景。
  • 自带预训练模型，无需自行搭建训练环境，还能自动识别说话人、添加标点符号。

快速选型建议 #

• 如果想要全托管的云服务、零搭建成本：优先选微软Azure语音服务或Google Cloud语音服务，可靠稳定，文档齐全，完全覆盖你的语言需求。
• 如果偏好开源、本地部署，或者想避免云服务成本：OpenAI Whisper是最优解，开箱即用，完全不需要额外训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Кирилл