# 自動語音識別

parakeet-tdt-0.6b-v2 是一個 600 百萬參數的自動語音識別（ASR）模型，旨在實現高質量的英語轉錄，具有準確的時間戳預測和自動標點符號、大小寫支持。該模型基於 FastConformer 架構，能夠高效地處理長達 24 分鐘的音頻片段，適合開發者、研究人員和各行業應用。

PengChengStarling 是一個專注於多語言自動語音識別（ASR）的開源工具包，基於 icefall 項目開發。它支持完整的 ASR 流程，包括數據處理、模型訓練、推理、微調和部署。該工具包通過優化參數配置和集成語言 ID 到 RNN-Transducer 架構中，顯著提升了多語言 ASR 系統的性能。其主要優點包括高效的多語言支持、靈活的配置設計以及強大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多種語言上表現出色，且模型規模較小，推理速度極快，適合需要高效語音識別的場景。

BetterWhisperX是一個基於WhisperX改進的自動語音識別模型，它能夠提供快速的語音轉文字服務，並具備詞級時間戳和說話人識別功能。這個工具對於需要處理大量音頻數據的研究人員和開發者來說非常重要，因為它可以大幅提高語音數據處理的效率和準確性。產品背景基於OpenAI的Whisper模型，但做了進一步的優化和改進。目前，該項目是免費且開源的，定位於為開發者社區提供更高效、更準確的語音識別工具。

Moonshine Web是一個基於React和Vite構建的簡單應用，它運行了Moonshine Base，這是一個針對快速準確自動語音識別（ASR）優化的強大語音識別模型，適用於資源受限的設備。該應用在瀏覽器端本地運行，使用Transformers.js和WebGPU加速（或WASM作為備選）。它的重要性在於能夠為用戶提供一個無需服務器即可在本地進行語音識別的解決方案，這對於需要快速處理語音數據的應用場景尤為重要。

Whisper-NER是一個創新的模型，它允許同時進行語音轉錄和實體識別。該模型支持開放類型的命名實體識別（NER），能夠識別多樣化和不斷演變的實體。Whisper-NER旨在作為自動語音識別（ASR）和NER下游任務的強大基礎模型，並且可以在特定數據集上進行微調以提高性能。

WhisperNER是一個結合了自動語音識別（ASR）和命名實體識別（NER）的統一模型，具備零樣本能力。該模型旨在作為ASR帶NER的下游任務的強大基礎模型，並可以在特定數據集上進行微調以提高性能。WhisperNER的重要性在於其能夠同時處理語音識別和實體識別任務，提高了處理效率和準確性，尤其在多語言和跨領域的場景中具有顯著優勢。

Moonshine 是一系列為資源受限設備優化的語音轉文本模型，非常適合即時、設備上的應用程序，如現場轉錄和語音命令識別。在 HuggingFace 維護的 OpenASR 排行榜中使用的測試數據集上，Moonshine 的詞錯誤率（WER）優於同樣大小的 OpenAI Whisper 模型。此外，Moonshine 的計算需求隨著輸入音頻的長度而變化，這意味著較短的輸入音頻處理得更快，與 Whisper 模型不同，後者將所有內容都作為 30 秒的塊來處理。Moonshine 處理 10 秒音頻片段的速度是 Whisper 的 5 倍，同時保持相同或更好的 WER。

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一種先進的自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型。它在超過500萬小時的標記數據上進行訓練，能夠在零樣本設置中泛化到許多數據集和領域。該模型是Whisper large-v3的微調版本，解碼層從32減少到4，以提高速度，但可能會略微降低質量。

CrisperWhisper是基於OpenAI的Whisper模型的高級變體，專為快速、準確、逐字的語音識別設計，提供準確的詞級時間戳。與原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字轉錄每一個說出的單詞，包括填充詞、停頓、口吃和錯誤的開始。該模型在逐字數據集（如TED、AMI）中排名第一，並在INTERSPEECH 2024上被接受。

seed-tts-eval 是一個用於評估模型零樣本語音生成能力的測試集，它提供了一個跨領域目標的客觀評估測試集，包含從英語和普通話公共語料庫中提取的樣本，用於衡量模型在各種客觀指標上的表現。它使用了Common Voice數據集的1000個樣本和DiDiSpeech-2數據集的2000個樣本。

WhisperKit是一個用於自動語音識別模型壓縮與優化的工具。它支持對模型進行壓縮和優化，並提供了詳細的性能評估數據。WhisperKit還提供了針對不同數據集和模型格式的質量保證認證，並支持本地復現測試結果。

SpeechFlow是一款強大的語音轉文字API，可在13種語言中以極高的準確率進行轉錄。它是將聲音轉為文字、語音轉為文字和音頻轉為文字的強大工具。SpeechFlow支持雲端和本地部署，提供可靠且易於部署和擴展的解決方案。它還具有快速處理速度，可以在短短幾分鐘內處理長達1小時的音頻文件。