PengChengStarling 是一个专注于多语言自动语音识别（ASR）的开源工具包，基于 icefall 项目开发。它支持完整的 ASR 流程，包括数据处理、模型训练、推理、微调和部署。该工具包通过优化参数配置和集成语言 ID 到 RNN-Transducer 架构中，显著提升了多语言 ASR 系统的性能。其主要优点包括高效的多语言支持、灵活的配置设计以及强大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多种语言上表现出色，且模型规模较小，推理速度极快，适合需要高效语音识别的场景。
需求人群：
"该产品适合需要开发多语言自动语音识别系统的开发者、研究人员和企业，尤其适用于需要高效、灵活且高性能的语音识别解决方案的场景，例如智能语音助手、多语言客服系统、语音转文字应用等。"
使用场景示例：
开发一个支持多种语言的智能语音助手，能够实时将语音转换为文本。
为多语言客服系统提供高效的语音识别能力，快速响应不同语言的客户咨询。
在多语言会议中实时转录语音内容，支持多种语言的语音输入。
产品特色：
支持多语言 ASR 模型开发，覆盖中文、英语、俄语、越南语、日语、泰语、印尼语和阿拉伯语。
采用灵活的参数配置设计，解耦配置与功能代码，支持多种语言任务。
集成语言 ID 到 RNN-Transducer 架构，提升多语言 ASR 性能。
提供完整的 ASR 流程支持，包括数据处理、模型训练、推理、微调和部署。
支持流式 ASR 模型，推理速度比 Whisper-Large v3 快 7 倍，模型大小仅为 20%。
使用教程：
1. 安装依赖：根据官方文档安装必要的依赖项。
2. 数据准备：使用 `zipformer/prepare.py` 脚本将原始数据预处理为所需格式。
3. BPE 模型训练：使用 `zipformer/prepare_bpe.py` 脚本训练 BPE 模型，支持多语言文本。
4. 模型训练：配置训练参数后，运行 `zipformer/train.py` 脚本开始训练多语言 ASR 模型。
5. 模型微调：设置 `do_finetune` 参数为 `true`，使用特定数据集对模型进行微调。
6. 模型评估：使用 `zipformer/streaming_decode.py` 脚本对训练好的模型进行评估。
7. 模型导出：使用 `zipformer/export.py` 或 `zipformer/export-onnx-streaming.py` 脚本将模型导出为 PyTorch 或 ONNX 格式，用于部署。
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语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等
腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。
PengChengStarling 是一个基于 icefall 项目的多语言自动语音识别（ASR）模型开发工具包。
PengChengStarling 是一个专注于多语言自动语音识别（ASR）的开源工具包，基于 icefall 项目开发。它支持完整的 ASR 流程，包括数据处理、模型训练、推理、微调和部署。该工具包通过优化参数配置和集成语言 ID 到 RNN-Transducer 架构中，显著提升了多语言 ASR 系统的性能。其主要优点包括高效的多语言支持、灵活的配置设计以及强大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多种语言上表现出色，且模型规模较小，推理速度极快，适合需要高效语音识别的场景。
基于大型语言模型的语音识别技术。
Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中，利用LLM的能力，在大规模训练和上下文感知能力的引导下，显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比，Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低，进一步证明了其强大的性能。
免费多语言文本转语音工具
ttsMP3是一个免费的多语言文本转语音工具，支持28种以上的语言和口音。用户可以将文本转换为自然流利的语音，并可在线收听或下载为MP3文件。适用于电子学习、演示、YouTube视频以及提高网站的可访问性等场景。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言，拥有自然的发音，无需注册即可免费使用，转换速度快。
高效自动语音识别模型
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
多语言可控文本到语音合成工具包
ToucanTTS是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所开发的多语言且可控的文本到语音合成工具包。它使用纯Python和PyTorch构建，以保持简单、易于上手，同时尽可能强大。该工具包支持教学、训练和使用最前沿的语音合成模型，具有高度的灵活性和可定制性，适用于教育和研究领域。
多语种高精度语音识别模型
SenseVoiceSmall是一款具备多种语音理解能力的语音基础模型，包括自动语音识别（ASR）、口语语言识别（LID）、语音情感识别（SER）和音频事件检测（AED）。该模型经过超过40万小时的数据训练，支持超过50种语言，识别性能超越Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，处理10秒音频仅需70毫秒，比Whisper-Large快15倍。此外，SenseVoice还提供便捷的微调脚本和策略，支持多并发请求的服务部署管道，客户端语言包括Python、C++、HTML、Java和C#等。
自动语音识别工具，提供词级时间戳和说话人识别
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型，它能够提供快速的语音转文字服务，并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要，因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型，但做了进一步的优化和改进。目前，该项目是免费且开源的，定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理，适用于多种场景，并且对开源社区开放，欢迎贡献。
多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型，它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言，是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
实时浏览器端语音识别应用
Moonshine Web是一个基于React和Vite构建的简单应用，它运行了Moonshine Base，这是一个针对快速准确自动语音识别（ASR）优化的强大语音识别模型，适用于资源受限的设备。该应用在浏览器端本地运行，使用Transformers.js和WebGPU加速（或WASM作为备选）。它的重要性在于能够为用户提供一个无需服务器即可在本地进行语音识别的解决方案，这对于需要快速处理语音数据的应用场景尤为重要。
多语言大型语音生成模型，提供全栈推理、训练和部署能力。
CosyVoice 是一个多语言的大型语音生成模型，它不仅支持多种语言的语音生成，还提供了从推理到训练再到部署的全栈能力。该模型在语音合成领域具有重要性，因为它能够生成自然流畅、接近真人的语音，适用于多种语言环境。CosyVoice 的背景信息显示，它是由 FunAudioLLM 团队开发，使用了 Apache-2.0 许可证。
一键生成多语言视频字幕和翻译
Aragorn视频翻译是一个在线平台，旨在简化视频内容的字幕生成和翻译过程。它利用先进的ASR技术和机器学习模型，如whisper和ChatGPT-4，为用户提供一个界面友好、操作简便的服务。用户可以上传视频或提供视频链接，平台将自动生成字幕，并支持将字幕翻译成多种语言。Aragorn的使命是让全世界的人们能够无缝沟通，而不必学习外语。它支持80多种语言，并且不断更新以支持更多语言。Aragorn的价格基于视频处理时间，1 Aragorn credit等于一分钟的视频处理时间，用户可以根据需要购买credits。
世界首款多语言输入系统
Silvia是一款能够适应用户说话方式的语音输入系统，支持用户在不同语言之间自由切换，即使在句子中也能无缝切换。它支持英语和西班牙语，并且即将支持法语、罗马尼亚语、德语和荷兰语。Silvia作为苹果应用商店中的扩展，可以用于所有聊天平台，如iMessage、WhatsApp、Signal、Telegram、Messenger等，让用户在任何需要打字的地方都能使用语音输入。
轻松实现多语言翻译
Plane是一款基于人工智能技术的多语言翻译工具。它可以快速准确地将文本翻译成多种语言，帮助用户在跨语言交流中解决语言障碍。该助手具有高度的准确性和实时性，同时支持多种语言的互译功能。用户可以通过输入文本或上传文件进行翻译，还可以保存翻译记录和设置常用语言，提高翻译效率。
多语言模型问答助手
Snack AI是一款多语言模型问答助手，可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息，并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样，适合个人用户和企业用户的不同需求。
轻松实现多语言翻译
智能翻译助手是一款功能强大的多语言翻译工具。它可以帮助用户轻松实现各种语言之间的翻译，包括文字、语音和图片翻译。该助手支持多种语言，具有高精度和快速的翻译效果。用户可以通过输入文字、拍照或录音来进行翻译，还可以保存翻译记录和设置常用语言对。智能翻译助手提供简单易用的界面和便捷的操作方式，使用户在任何场景下都能轻松进行多语言翻译。
开源工业级自动语音识别模型，支持普通话、方言和英语，性能卓越。
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型，专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构，支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平，并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性，适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码，进一步推动语音识别技术的发展。
在线文本转语音工具，支持多语言和自然发音。
TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器，它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音，适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出，并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。
让应用通过语音与文本的转换实现智能交互。
Azure 认知服务语音是微软推出的一款语音识别与合成服务，支持超过100种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。它通过创建可处理特定术语、背景噪音和重音的自定义语音模型，提高听录的准确度。此外，该服务还支持实时语音转文本、语音翻译、文本转语音等功能，适用于多种商业场景，如字幕生成、通话后听录分析、视频翻译等。
1T开源多语言大型语言模型
Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型，基于解码器仅Transformer架构，经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待对学术和工业社区都有所裨益。
多语言大型语言模型
Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
统一的开放命名实体和语音识别模型
WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
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