openWakeWord

高效易用的开源语音唤醒词识别库

openWakeWord 唤醒词语音识别开源库模型训练 Github 开源项目

openWakeWord是一个开源语音唤醒词库，用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型，可识别常见词语，适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性，采用简单架构，支持高效训练新模型，无需大量手动数据采集。

whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互

AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字

WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能，并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外，WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能，为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便，接口灵活，适用于广泛的语音处理应用场景。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

vosk-api - 离线开源多语言语音识别工具，支持多种设备

GithubVosk多语言支持开源工具包开源项目离线语音识别

Vosk是一款离线开源语音识别工具包，支持20多种语言和方言。其模型体积小（仅50MB），但能提供连续的大词汇量转录、零延迟响应和流媒体API。支持Python、Java、Node.JS、C#、C++、Rust、Go等多种编程语言。适用于聊天机器人、智能家居设备、虚拟助手，也能为电影创建字幕、为讲座和采访生成转录。Vosk从Raspberry Pi等小型设备到大型集群均可扩展。访问Vosk官网获取安装指南、示例和文档。

insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API，支持GPU云部署与并发处理

DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频

这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API，能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署，内置说话人分离功能，提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks，优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询，拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境，实现高效的生产用途。

PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统

DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别

PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法，适用于多样化场景。项目提供预训练模型，兼容Windows和Linux平台，并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能，为开发者提供完整的语音识别工具链。

chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型

chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。

wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型实现精准音频转文本

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别

这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型，经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率，性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例，并详细记录了训练过程和评估指标。

wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API

APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录

Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录，自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点，可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录，适用于商业用途。

wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持

Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录

该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集，对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调，以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入，可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示，模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%，CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持，该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。

speechbrain - 加速对话AI开发的开源PyTorch工具包

GithubPyTorchSpeechBrain人工智能开源项目聊天机器人语音处理

SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架，专注于对话AI技术的快速开发，涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方，覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外，SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习，帮助用户深入了解对话AI系统。

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