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sherpa

基于PyTorch的开源E2E语音识别框架 支持C++和Python

语音识别深度学习开源框架PyTorch端到端模型Github开源项目

sherpa是基于PyTorch的开源E2E语音识别框架，专注于转录器和CTC模型。提供C++和Python API，适用于部署预训练模型进行语音转写。此外，sherpa-onnx和sherpa-ncnn等相关项目支持iOS、Android和嵌入式系统，无需依赖PyTorch。用户可通过浏览器直接体验sherpa的语音识别功能。

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介绍相关项目
sherpa-onnx - 多平台本地运行的语音处理开源项目
GithubSherpa开源项目语言识别语音合成语音识别音频标记
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。
sherpa-ncnn - 轻量级多平台实时语音识别工具
AndroidGithubsherpa-ncnn多平台实时开源项目语音识别
sherpa-ncnn 是一个开源的实时语音识别项目，支持 Linux、macOS、Windows 及嵌入式设备。基于 ncnn 框架开发，无需依赖 PyTorch，具有轻量化和高效性特点。项目提供详细文档、演示视频和 Android 应用开发指南。支持多语言识别和背景噪音处理，适用于各种语音识别应用场景。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换，可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成，集成闪速注意力和推测性解码等技术，为TTS研究和开发提供了有力工具。
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。
silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型
GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别
silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型，提供简化的企业级语音技术解决方案，性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然，将企业和开发者的部署流程简化至极致。
llmsherpa - PDF智能解析与大语言模型应用框架
GithubLLM SherpaLayoutPDFReaderPDF解析向量搜索开源项目文档结构分析
LLM Sherpa是一个开源项目，提供LayoutPDFReader工具用于智能解析PDF文档结构，包括章节、段落和表格。该工具支持精确分块并保留上下文信息，适用于向量搜索和生成式AI应用。项目提供API接口，便于集成到各类大语言模型应用中，如问答系统和文本摘要。LLM Sherpa简化了PDF处理流程，为开发者提供了高效的大语言模型应用开发框架。
MASR - 基于Pytorch的开源自动语音识别框架
GithubMASRPytorch开源项目流式识别语音识别预训练模型
MASR是基于Pytorch开发的自动语音识别框架，支持流式和非流式识别。框架集成了多种模型，如deepspeech2、conformer等，可用于短语音和长语音识别。MASR具备集束搜索和贪心解码功能，提供预训练模型，支持多设备部署。项目设计简洁实用，支持中英文识别，并配有完整文档。
PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统
DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别
PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法，适用于多样化场景。项目提供预训练模型，兼容Windows和Linux平台，并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能，为开发者提供完整的语音识别工具链。
espnet - 端到端语音处理工具包，涵盖语音识别及转换
ESPnetGithub开源项目文本转语音深度学习语音处理语音识别
ESPnet是一个端到端语音处理模块，封装了多个领域的语音处理任务，如语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强和说话人分割等。该平台基于Pytorch开发，采用符合Kaldi风格的数据处理方法，提供针对各类语音处理实验的完整解决方案。ESPnet支持多语言处理，并能够调整自身以适应不同的语言和环境。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。
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