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本项目使用多种先进的语音特征识别模型，如 EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++ 等，未来不排除支持更多模型。同时，本项目也支持 MelSpectrogram、Spectrogram 数据预处理方法。

微调 Whisper 语音识别模型，支持无时间戳数据训练、有时间戳数据训练以及无语音数据训练。加速推理并支持 Web 部署、Windows 桌面部署与 Android 部署

基于 PaddlePaddle 实现端到端中文语音识别，从入门到实战，超简单的入门案例，超实用的企业项目。支持当前最流行的 DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer 模型

基于 PaddlePaddle 实现的语音识别，中文语音识别。项目完善，识别效果佳。支持 Windows、Linux 下训练与预测，并支持 Nvidia Jetson 开发板预测。

Pytorch实现的流式与非流式的自动语音识别框架，同时兼容在线和离线识别，目前支持Conformer、Squeezeformer、DeepSpeech2模型，支持多种数据增强方法。

支持 EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE 等模型以及多种预处理方法的 Pytorch 声音分类实现。