wav2letter

端到端语音识别解决方案

wav2letter++Flashlight ASR 语音识别卷积神经网络 Github 开源项目

wav2letter++现已整合到Flashlight中，专注于端到端和在线语音识别的研究。该项目提供多种预训练模型和数据准备指南，适用于有监督和半监督学习。通过Flashlight的ASR应用实现所有功能，确保高效、准确的语音识别。

wav2vec2_tiny_random - 轻量级语音识别模型测试入门

CTCGithubHuggingfaceWav2Vec2transformers开源项目模型深度学习音频处理

使用简洁的代码示例来测试轻量级语音识别模型，展示如何利用Wav2Vec2ForCTC结合torchaudio进行验证。通过示例演示音频数据的加载、处理以及模型输出与损失的计算过程。适用于librispeech_asr简化版数据集，是理解语音识别模型基本原理的理想入门材料。

RapidASR - 开源多模型语音识别框架

GithubONNXRuntimeRapid ASR开源项目模型转换语音识别

RapidASR是一个开源语音识别框架，集成多种模型如Paraformer、WeNet和PaddleSpeech。它支持Python和C++接口，兼容Linux、Windows和Mac系统。该项目结合了语音识别、语音活动检测和标点恢复功能，提供完整的语音转文本流程。RapidASR采用ONNXRuntime推理引擎，支持批量处理，性能稳定且持续更新。其核心代码已并入FunASR，具有良好的扩展性和兼容性。项目还提供详细的文档导航，适用于各种语音识别应用场景，便于开发者快速上手和使用。

ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统，支持多平台和多种API接口

ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别

ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统，采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等，通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容，提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统，最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo，适合开发者和研究人员使用。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案

GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别

WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案，强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用，支持Python编程和命令行操作，并兼容多种硬件，包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目，WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流，获取技术支持和项目信息更新。

wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型

GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型，基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上，词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征，仅需1小时标记数据即可超越现有方法，展示了低资源语音识别的潜力。

wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型适用低资源语言场景

GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型

Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练，学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中，Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型，特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具，有助于推动低资源语言语音理解的进展。

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。

PPASR - 基于PaddlePaddle的开源流式与非流式语音识别框架

GithubPPASRPaddlePaddle开源项目流式识别深度学习语音识别

PPASR是一个开源的中文语音识别框架，基于PaddlePaddle深度学习平台开发。该框架支持流式和非流式识别，集成了conformer、deepspeech2等多种先进模型，并提供集束搜索和贪心解码功能。PPASR可部署于服务器和Nvidia Jetson设备，提供预训练模型和详细文档，旨在实现简单实用的语音识别应用。

wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成

GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理

wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本，致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸，整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术，并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程，包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能，涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。

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