本文介绍了十个与自动语音识别（ASR）技术相关的开源项目，包括Whisper、Massively Multilingual Speech、DeepSpeech、PaddleSpeech、ESPnet、ASRT、SpeechBrain、WeNet、MASR和FunASR。这些项目在语音识别领域具有重要意义，支持多种语言，并提供了丰富的功能和工具。此外，文章还介绍了趋动云作为领先的算力服务商，在ASR科研方面的优势和支持。这些资源和工具为ASR技术的发展提供了有力支持，促进了该领域的进步。
Automatic Speech Recognition（ASR）是一项自动语音识别技术，其目标是通过计算机自动将人类口头语音转录为文本。这项技术在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于语音助手、语音搜索、自动转写以及语音命令识别。
本文将为您介绍十个相关的开源项目（以github上星标数排名），其中大多数都支持中文。这些项目不仅在语音技术领域具有重要意义，而且为语音识别应用的发展提供了有力的支持。
Whisper
Whisper 是一个通用的语音识别模型。它在大量多样化的音频数据集上进行训练，作为一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和口语识别。
支持语言：中文、法语、德语、意大利语、日语、韩语、西班牙语等等。
· 项目地址：https://github.com/openai/whisper
· 论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.04356
· 中文介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/634462613
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Massively Multilingual Speech
Massively Multilingual Speech(MMS，大规模多语种语音)是 Meta 开源的一款全新的 AI 语言模型，可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到语音），可谓是“语音巴别塔”。
支持语言：1000+。
· 论文地址：https://research.facebook.com/publications/scaling-speech-technology-to-1000-languages/
· 项目链接：https://github.com/facebookresearch/fairseq/blob/main/examples/mms/README.md
· 参考信息：https://ai.meta.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/
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DeepSpeech
DeepSpeech 是一个开源的嵌入式（离线、设备上）语音到文本引擎，可以在从 Raspberry Pi 4 到高性能 GPU 服务器等各种设备上实时运行。
支持语言：中文。
· 项目地址：https://github.com/mozilla/DeepSpeech
· 使用文档：https://deepspeech.readthedocs.io/en/r0.9/
· 中文介绍：https://linux.cn/article-14233-1.html
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PaddleSpeech
PaddleSpeech 是一个开源、易用、多合一的语音处理工具包，包含语音识别、语音翻译（英-中）、文本-语音、标点恢复功能。
PaddleSpeech 荣获 NAACL2022 最佳演示奖。
支持语言：中文、英文。
· 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
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ESPnet
ESPnet 是一个端到端的语音处理工具包，功能包含文本转语音、语音翻译、语音增强、说话者二值化、口语理解等等。
支持语言：中文。
· 项目地址：https://github.com/espnet/espnet
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ASRT
ASRT 是一个基于深度学习的中文语音识别系统，在训练中使用了大量中文语音数据，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。
· 项目地址：https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition
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SpeechBrain
SpeechBrain 是一个基于 PyTorch 的开源、全能的对话人工智能工具包，可用于开发最先进的语音技术，包括语音识别系统，说话人识别、鉴定和记录，语音增强，语音分离，语言识别，语言翻译等。
支持语言：中文。
· 项目地址：https://github.com/speechbrain/speechbrain
· 中文介绍：https://blog.csdn.net/lzx159951/article/details/118304731
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WeNet
WeNet 是一款面向工业落地应用的端到端语音识别工具包，现已更新到 WeNet 2.0，在各种语料库上的相对识别性能比原始 WeNet 提高了 10%。WeNet正在积极开发 3.0版本，更关注无监督自学习、设备端模型探索和优化，以及生产级 ASR 的其他特性。
支持语言：中文。
· 项目链接：https://github.com/wenet-e2e/wenet
· 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.15455
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MASR
MASR 是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，同时兼容在线和离线识别。
支持语言：中文。
· 项目地址：https://github.com/nobody132/masr
· 中文介绍：https://blog.csdn.net/HELLOWORLD2424/article/details/123667877
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FunASR
FunASR 是一个开源语音识别工具包，有望在语音识别方面建立学术研究和工业应用之间的桥梁。通过支持在 ModelScope 上发布的工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并促进语音识别生态系统的发展。
支持语言：中文、英文。
· 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11013
· 项目地址：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR
· 更多介绍：https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary
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趋动云助力ASR科研
趋动云作为领先的算力服务商，在多媒体领域为研究者和开发者提供卓越支持，具有多种优势。
首先，其算力使用灵活，成本可控。用户可按需使用 GPU 算力，避免昂贵的设备采购费用，实现更经济高效的计算资源管理，提升研究的成本效益。
其次，趋动云提供可扩展的存储方案。在处理庞大多媒体数据的模型训练和测试时，扩展性存储方案可以使用户能够根据实际需求自由存储和获取数据，为研究提供更大的灵活性和便利性。
另外，平台内置了丰富的数据集和 AI 模型资源，覆盖多个领域。用户可以方便地选择适用于其研究的数据集和模型，从而节省大量研究时间。例如，zhvoice 语料库和 THCHS-30 汉语语音识别数据，即可用于多种语言相关任务。
总而言之，趋动云在提供强大计算资源和全面支持的同时，通过其安全可靠的多样化软件配置和强大的GPU计算资源，为研究者提供了一个安心、高效的研究环境。这使得研究者能够更专注于 ASR 技术的研究和优化，推动该领域的发展。
出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/670229705
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