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本專案使用多種先進的語音特徵辨識模型，如 EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++ 等，未來不排除支援更多模型。同時，本專案亦支援 MelSpectrogram、Spectrogram 資料前處理方法。

微調 Whisper 語音辨識模型，支援無時間戳資料訓練、有時間戳資料訓練以及無語音資料訓練。加速推論並支援 Web 部署、Windows 桌面部署與 Android 部署

基於 PaddlePaddle 實現端到端中文語音識別，從入門到實戰，超簡單的入門案例，超實用的企業專案。支援當前最流行的 DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer 模型

基於 PaddlePaddle 實現的語音辨識，中文語音辨識。專案完善，辨識效果佳。支援 Windows、Linux 下訓練與預測，並支援 Nvidia Jetson 開發板預測。

Pytorch實現的流式與非流式的自動語音識別框架，同時兼容在線和離線識別，目前支持Conformer、Squeezeformer、DeepSpeech2模型，支持多種數據增強方法。

支援 EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE 等模型以及多種預處理方法的 Pytorch 聲音分類實作。