精选语音识别AI工具与应用推荐 - 免费及高效选择
VITA: 开启多模态交互式人工智能新纪元
探索VITA项目如何通过开源多模态大语言模型,推动人工智能技术向更智能、更自然的人机交互方向发展,为未来AI应用开辟新的可能性。
FunASR: 面向工业应用的端到端语音识别开源工具包
FunASR是一个开源的端到端语音识别工具包，旨在搭建学术研究与工业应用之间的桥梁。它提供了多种语音处理功能,包括语音识别、语音活动检测、标点恢复等,并支持预训练模型的推理和微调。
实时互动GPT数字人:AI时代的虚拟伙伴
探索实时互动GPT数字人的前沿技术,包括形象生成、语音交互、大语言模型和驱动等关键环节,展望AI虚拟人的发展前景。
GigaSpeech: 一个革命性的大规模多领域语音识别数据集
GigaSpeech是一个不断演进的大规模多领域英语语音识别语料库,包含10,000小时高质量标注音频用于监督学习,以及40,000小时音频用于半监督和无监督学习。本文详细介绍了GigaSpeech数据集的特点、构建过程、使用方法以及在语音识别领域的重要意义。
WhisperX: 突破性的语音识别技术实现精准转录与说话人分离
WhisperX是一项创新的自动语音识别技术,在OpenAI的Whisper基础上实现了更精准的时间戳和说话人分离功能,为长音频转录带来革命性突破。
April-ASR: 开源高效的语音识别库
April-ASR是一个用C语言编写的轻量级语音识别库,为开发者提供了简单易用的API接口,可用于构建离线流式语音识别应用。本文深入介绍了April-ASR的特性、使用方法及未来发展方向。
Docker-WhisperX: 构建高效的语音识别Docker镜像
本文介绍了Docker-WhisperX项目,这是一个基于WhisperX的自动语音识别Docker镜像,实现了高效的持续集成和构建流程,支持多种语言和模型,并提供了详细的使用指南。
Kaldi:开源强大的语音识别工具包
Kaldi是一款功能强大的开源语音识别工具包,在语音识别领域广受欢迎。本文将介绍Kaldi的主要特性、应用场景以及使用方法,帮助读者全面了解这一优秀的语音识别解决方案。
LocalAIVoiceChat: 本地化AI语音聊天的革新之作
LocalAIVoiceChat是一个基于Zephyr 7B模型的本地AI语音聊天项目，它通过整合实时语音转文本和文本转语音技术，提供了一个快速且引人入胜的本地化语音聊天机器人体验。
Stable-ts: 基于OpenAI Whisper的高精度音频转录与时间戳对齐工具
Stable-ts是一个强大的音频转录和时间戳对齐工具，基于OpenAI的Whisper模型进行了优化和扩展。它不仅能够实现高精度的语音转文字，还能生成精确到单词级别的时间戳，为音频内容分析和字幕生成提供了强大支持。
openWakeWord：一个开源的音频唤醒词检测框架
openWakeWord是一个专注于性能和简单性的开源音频唤醒词(或短语)检测框架,可用于创建支持语音的应用程序和界面。它包含了预训练模型,能够在真实环境中良好工作。
Speech Dataset Generator: 强大的语音数据集生成工具
Speech Dataset Generator 是一个功能强大的开源项目，专门用于创建适合训练文本转语音或语音转文本模型的高质量语音数据集。它提供了丰富的功能,包括音频转录、音质增强、说话人识别等,支持多种数据集类型,是语音AI研究和应用的得力助手。
icefall：基于k2-fsa的开源语音识别工具集
icefall是一个基于k2-fsa和lhotse的开源语音识别工具集,提供了多种数据集和模型的语音识别recipes,可用于训练和部署高性能的ASR系统。
Sherpa: 强大的开源语音识别框架
Sherpa是一个基于PyTorch的开源语音识别框架,专注于端到端模型,提供C++和Python API,适用于语音转文本任务的部署。
sherpa-ncnn:基于Next-gen Kaldi的本地实时语音识别框架
sherpa-ncnn是一个开源的实时语音识别框架,基于Next-gen Kaldi开发,使用ncnn进行神经网络计算,支持多平台和多编程语言,无需联网即可在本地进行实时语音识别和语音活动检测。
K2: 可微分的FSA/FST算法与PyTorch兼容库
K2是一个开源的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库,具有可微分性和PyTorch兼容性。它为语音识别、自然语言处理等领域提供了高效的图形处理工具。
大型音频模型的发展与应用:综述与展望
本文全面概述了大型语言模型在音频信号处理领域的最新进展和挑战。文章介绍了大型音频模型的基本原理、主要应用场景以及未来研究方向,为读者提供了这一快速发展领域的全面认识。
LibriHeavy: 50,000小时的开源自动语音识别语料库
LibriHeavy是一个包含标点、大小写和上下文信息的大规模开源自动语音识别语料库,共50,000小时英语语音数据,为语音识别研究和应用提供了丰富的训练资源。
ReazonSpeech: 开创日语语音识别新纪元的开源项目
ReazonSpeech是一个由日本公司Reazon Holdings开发的开源项目，旨在推动日语语音识别技术的发展。该项目提供了世界最大的开放日语语音语料库和高精度的语音 识别模型，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。
ESPnet-ONNX: 将ESPnet模型轻松转换为ONNX格式
ESPnet-ONNX是一个实用工具库,可以轻松地将ESPnet语音识别和语音合成模型导出、量化和优化为ONNX格式。它不需要在机器上安装PyTorch或ESPnet,只需要已导出的ONNX文件即可使用。
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