标签：github star 语音 开源 https 工具 识别 com 链接
1、语音识别主流工具包
（1）ESPNET
推荐指数：★★★★★
star数量：4.4k
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
链接：https://github.com/espnet/espnet
（2）kaldi
推荐指数：★★★★☆
start数量：11k
工具特点：基于C++开发，工具丰富，2012-2018年最活跃的开源社区，是第二代神经网络ASR系统的典型代表。
链接：https://github.com/kaldi-asr/kaldi
（3）wenet
推荐指数：★★★★☆
start数量：1.5k
工具特点：基于pytorch，代码较为简洁，并有多个平台的runtime支持。
链接：https://github.com/wenet-e2e/wenet
（4）speechbrain
推荐指数：★★★★☆
star数量：3.3k
工具特点：该工具纯python化，易用性的设计较好。
链接：https://github.com/speechbrain/speechbrain
（5）ASRT
推荐指数：★★★★☆
star数量：4.9k
工具特点：端到端训练。
链接：https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition
（6）openasr
推荐指数：★★☆☆☆
start数量：100-
链接：https://github.com/by2101/OpenASR
（7）openspeech
推荐指数：★★☆☆☆
star数量：300+
链接：https://github.com/openspeech-team/openspeech
（8）lingvo
推荐指数： ★★★☆☆
star数量：2.3k
工具特点：是google基于tensorflow开发的神经网络工具包，包含了asr在内的多个任务。
链接：https://github.com/tensorflow/lingvo
（9）fairseq
推荐指数： ★★★☆☆
start数量：14.4k
工具特点：是meta基于pytorch开发的序列到序列建模的工具，包含了ASR在内的多个任务。
链接：https://github.com/pytorch/fairseq
（10）athena
star数量：700+
工具特点：端到端语音处理工具包，同样包含asr在内的多个任务。
链接：https://github.com/athena-team/athena
（11）deepspeechstar
star数量：18.5k
链接：https://github.com/mozilla/DeepSpeech
（12）wav2letter
star数量：5.9k
链接：https://github.com/flashlight/wav2letter
（13）CAT
star数量：100+
工具特点：基于CTC-CRF的ASR系统
链接：https://github.com/thu-spmi/CAT
（14）torchaudio
star数量：1.5k
工具特点：pytorch的audio库
链接：https://github.com/pytorch/audio
（15）htk
推荐指数：★★☆☆☆
工具特点：基于C开发，是第一代HMM的ASR系统的典型代表。
链接：https://htk.eng.cam.ac.uk/2、其他工具包
2、其他功能型工具包/库
（1）kaldiio
链接：https://github.com/nttcslab-sp/kaldiio
（2）librosa
链接：https://github.com/librosa/librosa
（3）warp-ctc
链接：https://github.com/baidu-research/warp-ctc
（4）warp-transducer
链接：https://github.com/HawkAaron/warp-transducer
（5）k2
链接：https://github.com/k2-fsa/k2
（6）sctk
链接：GitHub - usnistgov/SCTK
标签：github,star,语音,开源,https,工具,识别,com,链接 来源： https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/121598197
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