conformer

易用的语音工具包，包含自监督学习模型、SOTA/流式 ASR（含标点）、流式 TTS（含文字前端）、说话者验证系统、端到端语音翻译与关键词检测。荣获 NAACL2022 最佳示范奖

先行生产且即时可用的端到端语音识别工具包

支援普通话、中文方言与英语的开源工业级 ASR 模型，在公开的普通话 ASR 基准测试中达到全新的 SOTA，同时提供出色的歌唱歌词辨识能力。

[非官方] 「Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition」(INTERSPEECH 2020) 的 PyTorch 实现

⚡ TensorFlowASR：Tensorflow 2 中几乎达 SOTA 的自动语音识别。支持使用字符或子字的语言

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

[TNSRE 23] EEG Transformer 2.0. i. 用于 EEG 解码的 Convolutional Transformer。ii. 新颖的可视化技术 - 类别活化地形图（Class Activation Topography）。

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。