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。
开源的工业级普通话自动语音识别模型，支持多种应用场景。
FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型，采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色，同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用，如智能助手、视频字幕生成等。模型开源，便于开发者集成和优化。
将口语转化为优雅文字的AI写作工具，让写作变得轻松自然。
Bulletpen是一款创新的AI写作应用，旨在帮助用户将口头表达转化为高质量的书面文本。它通过语音识别和自然语言处理技术，将用户的口语内容进行优化和润色，生成结构清晰、语言流畅的书面文本。该产品的主要优点是能够显著提高写作效率，尤其适合那些在写作时感到困难或缺乏灵感的用户。Bulletpen由17岁的高中生Rexan Wong开发，目标是为学生、作家和内容创作者提供一个简单易用的写作辅助工具。它提供免费和付费两种计划，满足不同用户的需求。
Whisper Turbo 是一款免费在线快速准确的语音识别工具。
Whisper Turbo 是基于 Whisper Large-v3 模型优化的语音识别工具，专为快速语音转录而设计。它利用先进的 AI 技术，能够高效地将不同音频源的语音转换为文本，支持多种语言和口音。该工具免费提供给用户，旨在帮助人们节省时间和精力，提高工作效率。其主要面向需要快速准确转录语音内容的用户，如博主、内容创作者、企业等，为他们提供便捷的语音转文字解决方案。
一个具有先进语音活动检测、唤醒词激活和即时转录功能的稳健、高效、低延迟的语音到文本库。
RealtimeSTT是一个开源的语音识别模型，能够实时将语音转换为文本。它使用了先进的语音活动检测技术，可以自动检测语音的开始和结束，无需手动操作。此外，它还支持唤醒词激活功能，用户可以通过说出特定的唤醒词来启动语音识别。该模型具有低延迟、高效率的特点，适合需要实时语音转录的应用场景，如语音助手、会议记录等。它基于Python开发，易于集成和使用，且在GitHub上开源，社区活跃，不断有新的更新和改进。
基于ESP32的AI聊天机器人项目，可实现多语言对话与声纹识别
xiaozhi-esp32 是一个开源的 AI 聊天机器人项目，基于乐鑫的 ESP-IDF 开发。它将大语言模型与硬件设备相结合，使用户能够打造出个性化的 AI 伴侣。项目支持多种语言的语音识别与对话，具备声纹识别功能，能够识别不同用户的语音特征。其开源特性降低了 AI 硬件开发的门槛，为学生、开发者等群体提供了宝贵的学习资源，有助于推动 AI 技术在硬件领域的应用与创新。项目目前免费开源，适合不同层次的开发者进行学习与二次开发。
全能AI助手，提供语音识别、字幕翻译、文档速读等功能
通义是一款集成了语音识别、实时字幕翻译、智能总结等功能的浏览器插件，旨在提高用户在网课、追剧追番、线上会议等场景下的效率。它通过AI技术，帮助用户快速记录、转写、翻译和总结网页内容，特别适合需要处理大量信息的用户。产品背景基于当前信息爆炸的时代，用户需要更高效的工具来管理、理解和消化信息。目前产品提供免费试用，具体价格和定位根据用户需求而定。
将语音转换为博客文章的助手
Robo Blogger是一个专注于将语音转换为博客文章的人工智能助手。它通过捕捉自然语言中的创意，将其结构化为有条理的博客内容，同时可以结合参考资料以确保文章的准确性和深度。这个工具基于之前Report mAIstro项目的概念，专为博客文章创作优化。通过分离创意捕捉和内容结构化，Robo Blogger帮助保持原始想法的真实性，同时确保专业呈现。
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。
世界上最快的边缘部署音频语言模型
OmniAudio-2.6B是一个2.6B参数的多模态模型，能够无缝处理文本和音频输入。该模型结合了Gemma-2B、Whisper turbo和一个自定义投影模块，与传统的将ASR和LLM模型串联的方法不同，它将这两种能力统一在一个高效的架构中，以最小的延迟和资源开销实现。这使得它能够安全、快速地在智能手机、笔记本电脑和机器人等边缘设备上直接处理音频文本。
端侧全模态理解开源模型
Megrez-3B-Omni是由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型，基于大语言模型Megrez-3B-Instruct扩展，具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力。该模型在图像理解、语言理解、语音理解方面均取得最优精度，支持中英文语音输入及多轮对话，支持对输入图片的语音提问，根据语音指令直接响应文本，在多项基准任务上取得了领先的结果。
语音驱动的AI助手，提升工作效率。
Shortcut by Poised是一个基于语音的AI助手，旨在通过自然对话的方式提升用户的工作效率。它允许用户通过语音输入快速获得答案、整理思路、起草消息、电子邮件和文档，同时保持工作流程的连贯性。产品通过AI技术将自然语言转换为精炼的文本，并提供多种语言风格选项，满足不同场合的需求。Shortcut by Poised的背景信息显示，它在Product Hunt上发布，并即将推出Windows和移动应用版本，目前Mac版本已可下载。
AI代理测试和评估平台
Coval是一个专注于AI代理测试和评估的平台，旨在通过模拟和评估来提高AI代理的可靠性和效率。该平台由自主测试领域的专家构建，支持语音和聊天代理的测试，并提供全面的评估报告，帮助用户优化AI代理的性能。Coval的主要优点包括简化测试流程、提供AI驱动的模拟、兼容语音AI，以及提供详细的性能分析。产品背景信息显示，Coval旨在帮助企业快速、可靠地部署AI代理，提高客户服务的质量和效率。Coval提供三种定价计划，满足不同规模企业的需求。
联合语音转录和实体识别的先进模型
Whisper-NER是一个创新的模型，它允许同时进行语音转录和实体识别。该模型支持开放类型的命名实体识别（NER），能够识别多样化和不断演变的实体。Whisper-NER旨在作为自动语音识别（ASR）和NER下游任务的强大基础模型，并且可以在特定数据集上进行微调以提高性能。
多模态语音大型语言模型
ultravox-v0_4_1-mistral-nemo是一个基于预训练的Mistral-Nemo-Instruct-2407和whisper-large-v3-turbo的多模态语音大型语言模型（LLM）。该模型能够同时处理语音和文本输入，例如，一个文本系统提示和一个语音用户消息。Ultravox通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以输入到声码器中产生语音输出。该模型由Fixie.ai开发，采用MIT许可。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入，并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景，如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可，由Fixie.ai开发。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色，且没有偏好调整，适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
下一代语音AI，打造自然沟通的AI语音代理。
Ultravox.ai是一个先进的语音语言模型（SLM），直接处理语音，无需转换为文本，实现更自然、流畅的对话。它支持多语言，易于适应新语言或口音，确保与不同受众的顺畅沟通。产品背景信息显示，Ultravox.ai是一个开源模型，用户可以根据自己的需求进行定制和部署，价格为每分钟5美分。
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