要将录音转换为文字，可以使用开源模型。以下是一些建议：
1. 使用Google Cloud Speech-to-Text API：Google提供了免费的语音识别服务，可以将音频文件转换为文本。首先，需要注册并登录Google Cloud Console，然后创建一个项目并启用Speech-to-Text API。接下来，上传音频文件并设置所需的参数（如语言、口音等）。最后，调用API接口获取转换后的文本。
2. 使用Amazon Polly API：Amazon Polly是一个开源的语音到文本和文本到语音的云服务。要使用Polly API，需要先注册并登录AWS账号，然后创建一个应用程序并配置所需的参数（如语言、口音等）。接下来，上传音频文件并设置相应的参数。最后，调用API接口获取转换后的文本。
3. 使用Microsoft Azure Cognitive Services：微软提供了名为Cognitive Services的语音识别服务，可以将其用于将音频文件转换为文本。首先，在Azure门户中创建一个新的Cognitive Services应用程序，然后选择“语音识别”服务。接着，配置相关的参数（如语言、口音等），并上传音频文件。最后，调用API接口获取转换后的文本。
4. 使用OpenNMT：OpenNMT是一个开源的神经网络库，可以实现语音识别任务。要使用OpenNMT进行语音识别，首先需要安装依赖库，然后编写代码实现语音识别功能。OpenNMT支持多种语言和口音，但可能需要对模型进行训练以获得更好的效果。
5. 使用TensorFlow或PyTorch：这些深度学习框架可以构建自定义的神经网络模型来实现语音识别任务。要使用这些框架，首先需要安装依赖库，然后编写代码实现模型的训练和预测。需要注意的是，自定义模型通常需要更多的计算资源和时间来训练和部署。
6. 使用开源语音识别工具：除了上述方法外，还可以尝试使用一些开源的语音识别工具，如Vocalizer、Speaker Recognition等。这些工具通常具有简洁的界面和易于使用的API，但可能在性能和准确性方面有所限制。
总之，在选择适合的开源模型时，需要考虑模型的性能、易用性以及是否需要进行额外的训练或调优。同时，确保在使用时遵守相关法律法规和平台的使用规定。
