ASR_Theory

语音识别与深度学习的理论与实践总结

元语音语音识别 kaldi GMM-HMM NN-HMM Github 开源项目

此页面汇总了语音识别的相关理论与实践内容，包括使用Kaldi工具构建的GMM-HMM和NN-HMM模型的PPT，多个深度学习研究论文，以及INTERSPEECH 2018会议上的谷歌PPT。提供以音节、字及音素为建模单元的语音识别模型的开源项目链接。

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介绍相关项目

awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦

Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别

本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

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。

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。

kaldi - 多平台支持的开源语音识别工具包

GitHubGithubKaldi开源工具包开源项目语音识别跨平台

Kaldi是一款先进的开源ASR（自动语音识别）工具包，适用于UNIX、Linux等多种系统。它为语音处理研究和应用开发提供了全面的工具和资源，包括详细文档和示例系统。Kaldi支持多种平台，包括PowerPC、Android和Web Assembly，并拥有活跃的开发者社区，为语音技术的创新和应用提供了强大支持。

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。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

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。

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

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