#语言识别

Rust实现的高效自然语言检测库，支持69种语言，识别语言和文字脚本（如拉丁文、西里尔文等），并提供可靠性评估。轻量、快速且简洁，适用于Sonic、Meilisearch等项目。

此库可检测文本数据的语言，适用于自然语言处理如文本分类和拼写检查。与其他开源库相比，该库无需复杂配置，适用于长文本和短文本，甚至单词和短语。支持75种语言，高精度检测，完全离线运行，无需外部API或服务，适用于社交媒体和电子邮件自动分拣等应用。

franc是一款多语言文本检测工具，支持从82种到419种语言。提供命令行接口，适用于Node.js、Deno和现代浏览器。适用大文档检测以提高准确性，确保检测结果可靠。

Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具，适用范围广泛，包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库，它在处理短文本时表现更佳，无需依赖外部API，支持75种语言，完全离线使用，适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。

Sherpa-onnx是一个支持多平台、多功能的语音处理开源项目，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证、语言识别等功能，兼容安卓、iOS、Windows、macOS、Linux等系统。支持多种编程语言如C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swift和Dart，提供预构建的APK和Flutter应用，以及开源预训练模型，便于语音处理开发和部署。

该项目开发了一个基于ECAPA-TDNN架构和SpeechBrain框架的语言识别模型，能够从语音输入中识别45种不同语言。模型在CommonLanguage数据集上预训练，达到85%的识别准确率。系统采用ECAPA模型结合统计池化技术，并在其上应用分类器。模型支持处理16kHz采样率的音频，并能自动进行音频标准化。项目提供了简洁的Python接口，方便研究者和开发者进行语言识别实验和应用开发。

这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%，F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1，可应用于语言识别相关任务。

fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。

该多语言识别模型基于SpeechBrain训练于VoxLingua107数据集，采用ECAPA-TDNN架构，可识别多达107种语言的语音。模型可用于独立的语言识别或作为嵌入特征提取器，助力开发自定义语言识别系统。训练数据源于自动采集的YouTube视频，总计6628小时的语音样本。模型在评测数据集上的误差率为7%，但在处理小众语言及带口音的语音时性能可能受限。