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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
speechbrain - 加速对话AI开发的开源PyTorch工具包
GithubPyTorchSpeechBrain人工智能开源项目聊天机器人语音处理
SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架，专注于对话AI技术的快速开发，涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方，覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外，SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习，帮助用户深入了解对话AI系统。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置
GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目
该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统，提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据，仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块，将输入序列转换为梅尔对数谱图，以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术，实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现
GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习
NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目，实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型，结合非自回归生成和去噪扩散技术，实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件，为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。
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。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。
awesome-whisper - 开源AI语音识别技术
AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录
Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统，支持多种语言和平台，具备高精度和实时处理能力，并适用于开发者和企业进行高效集成。
esp-sr - 集成唤醒词检测和语音命令识别的语音处理方案
ESP-SRGithub唤醒词引擎开源项目语音命令识别语音识别音频前端处理
ESP-SR是一款针对ESP32和ESP32-S3芯片优化的智能语音识别框架。它集成了音频前端处理、WakeNet唤醒词检测、MultiNet语音命令识别和语音合成等功能模块。该框架支持自定义唤醒词和300多个中英文语音命令，提供高性能、低内存占用的离线语音处理方案。ESP-SR的双麦克风音频前端已获得亚马逊Alexa内置设备认证，可用于构建各类智能语音应用。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。
相关项目
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