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开源免费的语音识别 ASR 工具

发布网友 发布时间:2024-08-20 03:57

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热心网友 时间:2024-08-25 08:30

开源免费的语音识别 ASR 工具提供了多种选择,以满足不同需求和场景。以下是其中一些工具的详细介绍:

1. Athena:作为Apache 2.0开源的序列到序列语音转文本引擎,适合研究人员和开发者进行端到端语音处理,支持ASR、语音合成等任务,所有语言模型基于TensorFlow。

2. Buzz:基于OpenAI Whisper,是一个强大的离线语音识别软件,支持多种语言,无需联网,适合隐私保护,适用于Windows、macOS和Linux系统。

3. Coqui:深度学习工具包,使用Mozilla公共许可证,支持多语言转录,提供预训练模型和详细文档。

4. DeepSearch:Mozilla团队的开源项目,基于深度语音研究,支持端到端训练,英语模型预训练,可自定义数据增强。

5. ESPnet:基于PyTorch的语音转文本工具,涵盖多种任务,支持多语言,与Kaldi风格数据处理结合。

6. Flashlight ASR:Facebook AI的高效工具,专为处理大型数据集设计,利用卷积神经网络提升速度。

7. FunASR:阿里巴巴达摩院的开源工具,包含多种功能,如语音识别、VAD等,提供预训练模型和微调支持。

8. Julius:古老的日本语音转文本项目,支持多种语言,轻量级且适合学术研究。

9. Kaldi:专为语音识别研究人员设计,使用C++编写,侧重于传统的声学模型。

10. OpenSeq2Seq:Nvidia开源,用于训练序列到序列模型,尤其适合多卡和分布式计算。

11. PaddleSpeech:Paddlepaddle平台上的工具,支持语音识别、翻译等,中文模型表现优秀。

12. SpeechBrain:促进语音技术研究的工具,支持多种任务,使用PyTorch框架。

13. Tensorflow ASR:基于Tensorflow的深度学习工具,提供多种模型和TPU支持。

14. Vosk:轻量级离线引擎,支持多种语言,适合移动设备。

15. Whisper:OpenAI的超大规模训练语音识别系统,可转录和翻译多种语言。

这些工具各有优势,选择时应根据项目需求、性能要求和系统兼容性来决定。

热心网友 时间:2024-08-30 06:36

开源免费的语音识别 ASR 工具提供了多种选择,以满足不同需求和场景。以下是其中一些工具的详细介绍:

1. Athena:作为Apache 2.0开源的序列到序列语音转文本引擎,适合研究人员和开发者进行端到端语音处理,支持ASR、语音合成等任务,所有语言模型基于TensorFlow。

2. Buzz:基于OpenAI Whisper,是一个强大的离线语音识别软件,支持多种语言,无需联网,适合隐私保护,适用于Windows、macOS和Linux系统。

3. Coqui:深度学习工具包,使用Mozilla公共许可证,支持多语言转录,提供预训练模型和详细文档。

4. DeepSearch:Mozilla团队的开源项目,基于深度语音研究,支持端到端训练,英语模型预训练,可自定义数据增强。

5. ESPnet:基于PyTorch的语音转文本工具,涵盖多种任务,支持多语言,与Kaldi风格数据处理结合。

6. Flashlight ASR:Facebook AI的高效工具,专为处理大型数据集设计,利用卷积神经网络提升速度。

7. FunASR:阿里巴巴达摩院的开源工具,包含多种功能,如语音识别、VAD等,提供预训练模型和微调支持。

8. Julius:古老的日本语音转文本项目,支持多种语言,轻量级且适合学术研究。

9. Kaldi:专为语音识别研究人员设计,使用C++编写,侧重于传统的声学模型。

10. OpenSeq2Seq:Nvidia开源,用于训练序列到序列模型,尤其适合多卡和分布式计算。

11. PaddleSpeech:Paddlepaddle平台上的工具,支持语音识别、翻译等,中文模型表现优秀。

12. SpeechBrain:促进语音技术研究的工具,支持多种任务,使用PyTorch框架。

13. Tensorflow ASR:基于Tensorflow的深度学习工具,提供多种模型和TPU支持。

14. Vosk:轻量级离线引擎,支持多种语言,适合移动设备。

15. Whisper:OpenAI的超大规模训练语音识别系统,可转录和翻译多种语言。

这些工具各有优势,选择时应根据项目需求、性能要求和系统兼容性来决定。
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