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TensorflowASR

Tensorflow 2和Conformer结合的端到端语音识别解决方案

TensorflowASR语音识别ConformerCTCONNXGithub开源项目

Tensorflow 2和Conformer结构打造的端到端语音识别模型，支持在线流式和离线识别，实时率约为0.1。该项目提供VAD、降噪、TTS数据增强等功能，并支持ONNX推理优化。训练结果在Aishell-1测试集上表现优异，适用于语音识别。最新更新的Chunk Conformer结构进一步提升了长时间语音识别的准确性和效率。

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介绍相关项目
TensorFlowASR - TensorFlow 2中的智能自动语音识别解决方案
GithubTFLiteTensorFlowASR开源项目模型训练深度学习自动语音识别
TensorFlowASR提供了多种自动语音识别模型，如DeepSpeech2、Jasper和RNN Transducer，支持转换为TFLite格式以减少内存和计算需求。此项目适用于Python 3.8及以上版本和TensorFlow 2.12.0及以上版本，支持多平台，包括Apple Silicon，并提供详细的安装和开发指南。
conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers，能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系，提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现，包含详细的安装和使用指南，适用于Python 3.7及更高版本。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。
stt_en_conformer_ctc_large - 高级自动语音识别的Conformer-CTC模型及其与NVIDIA Riva的兼容性
Conformer-CTCGithubHuggingfaceNVIDIA RivaNeMo工具包开源项目模型自动语音转录语音识别
stt_en_conformer_ctc_large是一个非自回归的Conformer-CTC模型，通过NeMo工具包和多样的训练数据集，提高了语音识别的准确性和效率。模型可以识别多种英文语音样本，并与NVIDIA Riva兼容，支持生产级部署。该模型含有1.2亿个参数，处理16kHz单声道音频输入，并输出转录文本。适合用于推理和新数据集上的微调。结合外部语言模型，在多项测试中实现了低WER，适用于实时语音识别。
parakeet-tdt_ctc-110m - 流畅高效的FastConformer TDT-CTC语音识别解决方案
GithubHuggingfaceNVIDIA NeMo开源项目快速Conformer模型模型架构自动语音识别语音转写
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。
stt_en_conformer_transducer_xlarge - Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力
GithubHuggingfaceNVIDIA ConformerNVIDIA Riva开源项目模型模型训练自动语音识别语音转录
Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数，专为英语自动语音识别设计，以较低的字错误率（WER）脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练，涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用，具备细化调优和批量处理功能，适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva，但其在英语语音处理方面表现卓越。
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。
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。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
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