语音开源项目优选：ESPnet: end-to-end speech processing toolkit

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#语音识别 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #自然语言处理

ESPnet是一个始于2017年的开源项目，最初专注于语音识别，现扩展到支持ASR、TTS、VC、ST和SE等多个领域。随着引用次数和贡献者的增加，该项目展现出强大的活力。它涵盖了Hybrid DNN/HMM、CTC、Transformer等多种ASR算法， Tacotron2、FastSpeech等TTS技术，以及Transformer为基础的ST和SE解决方案。

声明：语音开源项目主要分享优秀的开源项目，促进开源社区的壮大。所写的内容主要是我个人看法，如有错误，还望指正。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进

The 2020 ESPnet update: new features, broadened applications, performance improvements, and future plans

ESPnet: end-to-end speech processing toolkit

具体文章链接：https://arxiv.org/pdf/2012.13006.pdf

项目链接：https://github.com/espnet/espnet

1 项目介绍

EspNet项目初建于2017年12月，刚开始只是为了处理语音识别（ASR)的实验。随着更多研究人员的加入，该项目越来越壮大，目前该项目支持更多领域的语音处理：automatic speech recognition(ASR), text-to-speech(TTS), voice conversion(VC), speech translation (ST)和speech enhancement(SE)等等。我们看一下从2018年到现在2020年之间的发展状况，由table1显示，该项目的引用每年都翻了好几倍，表明在学术界越来越多人关注，其贡献者也

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