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april-asr

高效流式语音识别库,支持离线模式

april-asr是一个轻量级离线流式语音识别库,提供C API接口并支持C#和Python绑定。该项目适用于实时字幕等应用场景,当前主要支持英语识别。april-asr基于ONNXRuntime开发,可在Linux和Windows平台上构建。项目虽仍在开发中,但已提供示例代码和模型训练指南,为开发者提供了简洁灵活的语音识别解决方案。

speech_recognition - Python多引擎语音识别库
API支持GithubPython库SpeechRecognition开源项目语音识别音频处理
SpeechRecognition是一个Python语音识别库,支持CMU Sphinx、Google Speech等多个引擎。它提供麦克风输入、音频文件转录等功能,可进行离线和在线识别。该库安装简单,适用于各类语音识别应用开发。
android-speech - 简化的Android语音识别和文字转语音功能
Android SpeechGithubGradleSpeech.init开源项目文本转语音语音识别
android-speech库,当前版本x.y.z,为Android开发者提供便捷、高效的语音识别与文字转语音解决方案。该库支持简单的初始化设置和API调用,提供多语言和多种声音选项,配备有自定义进度动画。
parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型,集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能,通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
sherpa - 基于PyTorch的开源E2E语音识别框架 支持C++和Python
GithubPyTorch开源框架开源项目深度学习端到端模型语音识别
sherpa是基于PyTorch的开源E2E语音识别框架,专注于转录器和CTC模型。提供C++和Python API,适用于部署预训练模型进行语音转写。此外,sherpa-onnx和sherpa-ncnn等相关项目支持iOS、Android和嵌入式系统,无需依赖PyTorch。用户可通过浏览器直接体验sherpa的语音识别功能。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
athena - 开源端到端语音处理引擎,推动工业应用与学术研究
AthenaGithub开源项目端到端模型自动语音识别语音合成语音处理
一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台,旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能,配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取,实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer,适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。
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