Android Studio中可以使用Google提供的语音识别API进行在线语音转文本，但也可以使用第三方库让应用支持音频文件的离线语音转文本。

其中一个流行的库是PocketSphinx，它是一个开源的语音识别引擎，可以离线运行。使用它进行离线语音转文本需要以下步骤：

1. 在项目的build.gradle文件中添加引用：

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
    implementation 'edu.cmu.pocketsphinx:pocketsphinx-android:1.0.0'
    implementation 'edu.cmu.pocketsphinx:dict-hub:1.0.0@aar'
    implementation 'edu.cmu.pocketsphinx:language-model-hub:1.0.0@aar'
}

2. 创建assets文件夹，并在其中放置音频文件和语言模型文件。

3. 在Activity中使用以下代码片段进行离线语音转文本：

private Decoder decoder;

private void setupDecoder() {
    try {
        Assets assets = new Assets(MainActivity.this);
        File assetDir = assets.syncAssets();
        
        Config config = Decoder.defaultConfig();
        config.setString("-hmm", new File(assetDir, "librispeech-0.1/model/en-us/en-us").getPath());
        config.setString("-dict", new File(assetDir, "librispeech-0.1/model/en-us/cmudict-en-us.dict").getPath());
        config.setString("-lm", new File(assetDir, "librispeech-0.1/lm/en-70k-0.2.lm.bin").getPath());
        config.setString("-rawlogdir", getFilesDir().getPath()); // Audio recordings are saved here
        
        decoder = new Decoder(config);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

private void decode(File audioFile) throws IOException {
    byte[] data = Files.toByteArray(audioFile);
    ShortBuffer shortBuffer = ByteBuffer.wrap(data).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN).asShortBuffer();
    ShortBufferInputStream inputStream = new ShortBufferInputStream(shortBuffer);
    
    decoder.startUtt();
    byte[] buf = new byte[4096];
    int nread;
    while ((nread = inputStream.read(buf)) > 0) {
        decoder.processRaw(buf, nread, false, false);
    }
    decoder.endUtt();
    
    Hypothesis hypothesis = decoder.getHyp();
    if (hypothesis != null) {
        String text = hypothesis.getHypstr();
        Log.i(TAG, "Dec