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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
deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统，适用语者识别与验证
Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入
本系统利用神经网络将语音映射到超球面，通过余弦相似度计算语音相似度，实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现，支持多版本，提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户，并提供详细的训练与测试指南。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本，专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化，支持FP16计算类型，提供Python接口实现音频转录功能，输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源，主要面向需要语音识别功能的开发场景。
whisper.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具
Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能
whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别（ASR）模型实施，针对Apple Silicon经过优化，并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力，覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台，提供灵活的API与多样的定制模型，使开发者能够轻松地融合语音功能。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。
RealtimeSTT - 实时语音转文本库 适用于低延迟应用
GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本
RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能，适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测，Faster_Whisper执行转录，Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测，体现了当前语音识别技术的先进水平。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目，利用人工智能和机器学习技术，通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中，它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平，还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅，完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型，并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练，并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型，支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明，以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表，方便用户快速上手。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
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