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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
FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集
FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型
FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。
reverb-asr - 基于大规模人工标注数据的开源语音识别模型
GithubHuggingfaceReverb ASR人工智能开源项目模型自动语音转录语音处理语音识别
这是一个基于20万小时人工标注语音数据训练的开源语音识别系统。采用CTC/attention联合架构，同时支持CPU和GPU部署。系统的特色在于通过verbatimicity参数实现对转录详细程度的精确控制，可输出从简洁到完整逐字的多种转录风格。支持attention、CTC等多种解码方式，适合不同应用场景。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型，采用旋转位置嵌入技术，在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异，'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入，适用于精确的语音转文本任务。
athena - 开源端到端语音处理引擎，推动工业应用与学术研究
AthenaGithub开源项目端到端模型自动语音识别语音合成语音处理
一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台，旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能，配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取，实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer，适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。
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。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎，基于百度的Deep Speech研究，并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取，支持和贡献指南请参阅相应文件。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。
tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现
GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成
Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。
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