Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

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。

SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体，专为快速、准确、逐字的语音识别设计，提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集（如TED、AMI）中排名第一，并在INTERSPEECH 2024上被接受。

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。

whisper-diarization是一个结合了Whisper自动语音识别(ASR)能力、声音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术的开源项目。它通过提取音频中的声音部分来提高说话人嵌入的准确性，然后使用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX校正时间戳和对齐，以减少由于时间偏移导致的分割错误。接着，使用MarbleNet进行VAD和分割以排除静音，TitaNet用于提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人，最后将结果与WhisperX生成的时间戳关联，基于时间戳检测每个单词的说话人，并使用标点模型重新对齐以补偿小的时间偏移。

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。

Emilia是一个开源的多语种野外语音数据集，专为大规模语音生成研究设计。它包含超过101,000小时的六种语言高质量语音数据和相应的文本转录，覆盖了各种说话风格和内容类型，如脱口秀、访谈、辩论、体育评论和有声书。

Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

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。

Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

Deepgram Voice Agent API 是一个统一的语音到语音API，它允许人类和机器之间进行自然听起来的对话。该API由行业领先的语音识别和语音合成模型提供支持，能够自然且实时地听、思考和说话。Deepgram致力于通过其语音代理API推动语音优先AI的未来，通过集成先进的生成AI技术，打造能够进行流畅、类似人类语音代理的业务世界。

CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体，专为快速、准确、逐字的语音识别设计，提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集（如TED、AMI）中排名第一，并在INTERSPEECH 2024上被接受。

心辰Lingo语音大模型是一款先进的人工智能语音模型，专注于提供高效、准确的语音识别和处理服务。它能够理解并处理自然语言，使得人机交互更加流畅和自然。该模型背后依托西湖心辰强大的AI技术，致力于在各种场景下提供高质量的语音交互体验。

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。