parakeet-tdt_ctc-110m

流畅高效的FastConformer TDT-CTC语音识别解决方案

NVIDIA NeMo Huggingface 模型架构开源项目模型快速Conformer 自动语音识别 Github 语音转写

该模型融合FastConformer与TDT-CTC架构，专为英文语音识别而优化，支持转录标点和大写字母。以高效架构处理长达20分钟音频数据，通过NVIDIA NeMo和Suno团队训练，在多个基准数据集中表现优异。通过NeMo工具包，预训练检查点便于进行模型推理或微调。

wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli - 精确转录语音的Wav2Vec2模型支持标点符号输出

GithubHuggingfacewav2vec2开源项目数据集文本转语音标点符号模型语音识别

Wav2Vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一款经过优化的语音转录模型，专门生成带标点符号的高质量文本。该模型基于LibriTTS和VoxPopuli数据集训练，在Librispeech验证集上达到4.45%的词错误率。它尤其适用于TTS模型转录，准确的标点有助于提升语音韵律。虽主要针对清晰音频优化，但对噪声音频如CommonVoice也有良好表现。

distil-whisper - 快速高效的音频转录模型

Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。

distil-medium.en - 高效快速的英语语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目推理加速模型模型压缩语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版，专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍，体积减少49%，性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练，可直接替代Whisper用于短长音频转录，支持流式处理。

TTS - 高性能文本到语音生成库，支持多语言

GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型

whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化，将解码层从32减少到4层，在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力，支持超过100种语言的语音识别和翻译任务，能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计，此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

parrots - 支持多语言的语音识别与语音合成工具套件

GithubParrots多语言支持开源项目自动化语音合成语音识别

Parrots工具套件整合了先进的多语言语音识别与语音合成技术，提供中文、英文及日文支持。其功能强大的ASR与TTS模型旨在为开发者打造快速、高效的语音交互体验。安装简便，适合处理多种语言的语音数据。

distil-small.en - 轻量快速的英语语音识别模型,保持高准确率

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩语音识别高性能

distil-small.en是Whisper模型的轻量化版本,参数量为166M。相比原始模型,速度提升6倍,体积减少49%,在外部数据集上的识别准确率仅降低1%。支持短长音频转录,可通过Transformers等多种框架使用。适合资源受限场景,采用编码器-解码器架构,通过精简解码器提升推理效率。

w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器

GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型

W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器，基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数，在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练，涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件，W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用，为多语言语音处理研究提供了有力工具。

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。

parrot_fluency_model - 加速NLU模型训练的语句增强框架

GithubHuggingfaceParrot开源框架开源项目模型模型训练自然语言理解语句改写

Parrot_fluency_model是Parrot paraphraser项目的辅助模型，主要用于语句增强和扩充。这个框架不仅能够生成复述，还能进行更复杂的语句重构，为自然语言理解(NLU)模型的训练提供丰富多样的语料数据。通过使用Parrot_fluency_model，研究人员可以高效地扩充训练集，从而提升NLU模型的性能和适应性。该模型基于T5架构，专注于加速NLU模型的训练过程，为自然语言处理领域的研究提供了有力支持。

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