ASR工业化语音模型总结

最新推荐文章于 2025-11-21 20:52:34 发布
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这篇文章介绍了WeNet语音识别模型在优快云博客上的实战经验，包括使用PyTorch进行模型训练和如何将训练好的模型转换为C++部署环境，以实现实时的生产级应用。
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自动语音识别（ASR）模型全览
u013250861的博客
03-04 1470
场景适配建议移动端/嵌入式：Zipformer、Moonshine、QuartzNet（低功耗、轻量化）。实时交互：Squeezeformer、Transformer Transducer（低延迟）。多语言/方言：Whisper、腾讯云ASR、Paraformer（支持热词定制）。企业级服务：FunASR、WeNet（高精度、易部署）。学术研究：Kaldi、ESPnet（灵活可定制）。
ASR-详解CTC(Connectionist Temporal Classification)
u013250861的博客
05-13 552
在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语言识别，在OCR，机器翻译中，都存在类似的Sequence to Sequence结构，同样也需要在预处理操作时进行对齐，但是这种对齐有时候是非常困难的。如果不使用对齐而直接训练模型时，由于人的语速的不同，或者字符间距离的不同，导致模型很难收敛。
ASR（语音识别）与TTS（文本转语音）技术深度解析与主流模型调用指南
最新发布
2502_91999045的博客
11-21 912
自动语音识别 (ASR)，也被称为语音转文本 (Speech-to-Text, STT)，其核心任务是将人类的语音信号自动识别并转换成可读的文字。它是所有语音交互系统的起点。文本转语音 (TTS)，也被称为语音合成 (Speech Synthesis)，其核心任务是将输入的文本信息，以非常自然和清晰的方式合成为人类语音。它是语音交互系统的输出端。ASR 和 TTS 技术正在以惊人的速度发展。
音频深度学习变得简单：自动语音识别 （ASR），它是如何工作的
gongdiwudu的专栏
07-27 6533
在本文中，我将重点介绍使用深度学习进行语音转文本的核心功能。我的目标不仅是了解某件事是如何工作的，而且是了解它为什么会这样工作。
(含源码和训练数据集)在Python中使用PyTorch Lightning构建自动语音识别(ASR)模型
专注于人工智能领域的小何尚
06-10 6144
人工智能正在推动第四次工业革命，机器可以听、看、理解、分析，然后在超人的水平上做出明智的决定。 然而，人工智能的有效性取决于底层模型的质量。 因此，无论您是学术研究人员还是数据科学家，您都希望快速构建具有各种参数的模型，并为您的解决方案确定最有效的模型。在这篇文章中，我将介绍使用 PyTorch Lightning 构建语音模型。PyTorch Lightning 是用于高性能 AI 研究的轻量级 PyTorch 包装器。 使用 Lightning 组织 PyTorch 代码可以在多个 GPU、TPU、CP
ASR常用模型
Lyncai的专栏
07-24 1691
【读论文】面向工业的ASR语音大模型
kakaZhui的博客
09-20 196
以及与。这股浪潮催生了如Whisper、Seed-ASR等一系列强大的模型，它们在公开基准测试上屡创佳绩。然而，一个严峻的现实是：在标准测试集上取得高分，不等于能在真实工业应用中稳定发挥。背景噪声、口音、中英文夹杂（Code-switching）、领域特定术语（热词）等挑战，常常让那些在基准上表现优异的模型“原形毕露”。阿里巴巴通义实验室最近推出的，据传不仅是一个追逐SOTA（State-of-the-Art）的LLM-based ASR模型，更是一个**“从生产中来，到生产中去”
开源语音TTS与ASR大模型选型指南（2025最新版）（疯聊AI提供）
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07-25 1万+
开源语音大模型正重塑智能语音市场格局，TTS（文本转语音）和ASR（语音识别）技术取得显著突破。国产模型Speech-02-HD在TTS领域表现突出，支持32种语言和情感控制，在自然度和音色克隆方面领先。ASR领域，FireRedASR中文识别效果优异，Whisper多语言覆盖广。选型需考虑场景需求，如智能客服推荐Speech-02-HD+FireRedASR组合。未来趋势包括多模态融合、边缘计算和情感计算，但面临数据合规、技术同质化等挑战。开源技术正加速语音AI在各行业的应用渗透。
ASR语音转文字模型——项目落地
weixin_39586997的博客
07-13 3850
1.项目背景 2.技术原理 3.常见模型 4.数据预处理 5.模型复现效果 6.离线服务部署
微软ASR与开源模型分析
专注最新最热的AI知识学习，以实战方式总结心得。
06-23 2053
您指的是 微软语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术方案，这是微软人工智能服务中的核心能力之一，主要集成在 Azure Cognitive Services（认知服务） 的 Speech Service 中。以下是深度解析：音频输入Azure Speech Service语音识别ASR说话人识别语音合成TTS文本输出/分析 2. 接入方式 方式 适用场景 工具 REST API 简单异步识别（<60秒音频） + 认证密钥 SDK 实时流/复杂应
优秀ASR模型及其参数解析
laoxian0311的博客
03-12 1491
ASR模型是一种利用深度学习技术，将语音信号转换为文本的系统。它通常由声学模型、语言模型和解码器组成。ASR模型的性能受到参数规模、训练数据质量以及优化方法的影响。
语音识别文本纠错模型
03-29 6890
文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。
自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模 】
u013250861的博客
03-09 7834
一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式） 设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为 X=[x1, x2, …, xN], 其中 xi 是一帧的特征向量, i=1, 2, …,N, N 为特征向量的数目. 该段语音对应的文本序列设为 W=[w1, w2, …, wM], 其中 wi 为基本组成单元, 如音素、单词、字符, i=1, 2, …, M, M 为文本序列的维度. 从贝叶斯角度, 语音识别的目标就是从所有可能产生特征向量X的文本序列中找到概率最大的W*, 可以用公式表示为式 (1) 优化问题:
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
w519021660
03-09 680
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
【3k star!】最新开源ASR模型Moonshine性能超过whisper: 速度更快、准确率更高！实测一把，感觉。。。
Python_cocola的博客
11-22 5172
Moonshine 是由 Useful Sensors公司推出开源的语音到文本（speech-to-text, STT）转换模型，旨在为资源受限设备提供快速而准确的自动语音识别（ASR）服务。Moonshine 基于先进的编码器-解码器架构，采用了Transformer模型。其编码器部分负责处理输入的语音信号，而解码器部分则生成文本输出。Moonshine模型具有以下特点:开源tiny版本，参数量:27 M, 只支持英文语言;开源base版本，参数量:61 M, 只支持英文语言;
可能是最紧凑、最轻量级的ASR模型：Vosk实战解析
罗索工作室
04-20 1401
前面在我的笔记本上用FunASR和PaddleSpeech为小落同学整合了一下ASR的功能，但是发现在我的阿里云ECS上跑不动，由于是乎就想找一个最轻量级的ASR模型，让小落同学也可以用上免费白嫖的ASR功能。
ASR（自动语音识别）任务中的LLM（大语言模型）
from top to bottom
08-18 9101
用于在训练阶段提供更多的文本数据使解码器可以更好地被训练，在推理阶段不再被使用；在训练期间，其他部分保持不动，仅训练此部分从而得到一个。编码器的隐状态参与计算，利用大语言模型的能力得到更好的解码结果。：由三部分组成，分别是提示文本表征，输入语音表征以及检索到的。模型进行深度结合，统一语音和文本的编码空间或者直接利用。：根据过滤后的语音表征从数据库中查找与该段语音相关的。处理语音序列，并使用卷积网络对其进行下采样；的效果，本文在训练时设计了多种提示词；：手工设计的提示词，为了达到。
ASR语音识别技术原理及应用【ASR技术通常包括三个主要组成部分：前端处理、声学模型和语言模型】
u013250861的博客
02-14 2120
当客户打电话时，ASR技术可以帮助识别客户的问题，并将其转化为可读的文本形式，从而提高客服代表的工作效率。声学模型：声学模型是ASR系统中的核心组成部分，用于将输入的语音信号转化为文本表示。智能家居：ASR技术可以与智能家居设备一起使用，让人们可以通过声音控制灯光、温度、电器等各种设备，实现更加智能化和便捷化的生活方式。前端处理：前端处理是ASR系统中最基本和重要的部分。汽车驾驶：ASR技术可以用于汽车驾驶中，使驾驶员可以通过声音控制汽车的导航、音乐播放、电话通话等功能，从而提高驾驶安全性和便利性。
NVIDIA Sky Hackathon——有关ASR模型相关简述
yeyeyeyezihao的博客
12-03 1529
NVIDIA Sky Hackathon 比赛相关理解以及ASR语音训练模型简述
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