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이 프로젝트는 EcapaTdnn, ResNetSE, ERes2Net, CAM++ 등 다양한 고급 화문 인식 모델을 사용하며, 향후 더 많은 모델이 지원될 수 있습니다. 동시에 MelSpectrogram, Spectrogram 데이터 전처리 방식도 지원합니다.

타임스탬프 데이터 없는 학습, 타임스탬프 데이터가 있는 학습, 음성 데이터 없는 학습을 지원하도록 Whisper 음성 인식 모델을 파인튜닝합니다. 추론을 가속화하고 Web 배포, Windows 데스크톱 배포 및 Android 배포를 지원합니다.

PaddlePaddle 기반의 엔드투엔드 중국어 음성 인식 구현. 입문부터 실전까지, 초보자를 위한 간단한 사례와 실용적인 기업 프로젝트 포함. DeepSpeech2, Conformer, Squeezeformer 모델 지원

PaddlePaddle 기반의 중국어 음성 인식 프로젝트. Windows 및 Linux 환경에서의 학습과 예측을 지원하며 Nvidia Jetson 개발 보드에서의 예측도 가능함

Pytorch로 구현된 스트리밍 및 비스트리밍 자동 음성 인식 프레임워크. 온라인 및 오프라인 인식을 모두 지원하며 Conformer, Squeezeformer, DeepSpeech2 모델과 다양한 데이터 증강 방법을 지원함

EcapaTdnn, PANNS, TDNN, Res2Net, ResNetSE 등 다양한 모델과 전처리 방식을 지원하는 사운드 분류의 Pytorch 구현.