语音识别（ASR）在人机交互方面发挥着重要的作用，可用于：转录、翻译、听写、语音合成、关键字定位、语音日记、语言增强等场景。语音识别基本过程一般包括：分析音频、音频分解、格式转换、文本匹配，但实际的语音识别系统可能会更复杂，并且可能包括其他步骤和功能组件，例如：噪声抑制、声学模型、语言模型和置信度评估等。
多年来，语音识别技术的进步令人印象深刻，我们可以使用语音识别技术实现智能家居、控制汽车实现自动驾驶、与ChatGPT等大模型对接进行对话、智能音箱、居家机器人等等。这些年来也因为自然语言处理、语音识别等技术的发展，诞生了很多优秀的公司，例如：讯飞**。
随着AI技术发展，越来越多的人或组织投入到语音识别相关领域的研究，也促进了该领域的开源项目蓬勃发展。开源项目往往更加易于定制化开发、使用成本更低、透明，并且可私有化部署，数据安全可控。这使得开源语音识别引擎在应用开发中越来越受到技术人员的青睐。
2024年已开始，AI热度不减，以下是几个截止目前比较优秀的开源语音识别引擎。
1.Whisper
源码：https://github.com/openai/whisper
官网：https://openai.com/research/whisper
用Whisper进行转录必须先安装Python或命令行界面。他提供了五种型号的模型，所有型号都具有不同的大小和功能。这些包括微小、基本、小型、中型和大型。模型越大，转录速度越快。尽管如此，你必须要有一个好的CPU和GPU设备，才能最大限度发挥它们的性能。
优点：
- 它支持的内容格式，如MP3，MP4，M4A，Mpeg，MPGA，WEBM和WAV。
- 它可以转录99种语言，并将它们全部翻译成英语。
- 该工具是免费使用的。
缺点：
- 模型越大，消耗的GPU资源就越多，这可能会很昂贵。
- 这将花费您的时间和资源来安装和使用该工具。
- 它不提供实时语音转录功能。
2.Project DeepSpeech
源码：https://github.com/mozilla/DeepSpeech
从GitHub下载源代码，并将其安装到您的Python中以使用它。该工具已经在英语模型上进行了预训练。但是，您仍然可以使用您的数据训练模型。或者，您可以获得一个预先训练的模型，并使用自定义数据对其进行改进。
优点：
- DeepSpeech很容易定制，因为它是一个原生代码解决方案。
- 它为Python、C、.Net Framework和JavaScript提供了开发包，不管哪一个开发语言，都可以使用该工具。
- 它可以在各种小设备上运行，包括Raspberry Pi设备。
- 它的每字错误率非常低，为7.5%。
- Mozilla对隐私问题采取了严肃的态度。
缺点：
- 据报道，Mozilla将终止DeepSpeech的开发。这意味着在出现错误和实现问题时将提供更少的支持。
3.Kaldi
源码：https://github.com/kaldi-asr/kaldi
优点：
- Kaldi非常可靠。它的代码经过彻底验证。
- 虽然它的重点不是深度学习，但它有一些模型可以实现转录服务。
- 它非常适合学术和行业相关的研究，允许用户测试他们的模型和技术。
- 它有一个活跃的论坛，提供适量的支持。
- 还有一些资源和文档可以帮助用户解决任何问题。
- 作为开源，有隐私或安全问题的用户可以检查代码以了解它是如何工作的。
缺点：
- 它使用传统的模型方法可能会限制其准确性水平。
- Kaldi不是用户友好的，因为它只是在命令行界面上运行。
- 它使用起来相当复杂，适合有技术经验的用户。
- 你需要大量的计算能力来使用这个工具包。
4.SpeechBrain
源码：https://github.com/speechbrain/speechbrain
优点：
- 用户可以选择传统的或者基于深度学习的ASR模型。
- 很容易定制模型以适应您的需求。
- 它与Pytorch的集成使其更易于使用。
- 用户可以使用预训练模型来开发语音转文本的任务。
缺点：
- SpeechBrain的文档不像Kaldi的文档那么广泛。
- 它的预训练模型是有限的。
- 您可能需要特殊的专业知识来使用该工具。没有它，你可能需要经历一个陡峭的学习曲线。
5.Coqui
源码：https://github.com/coqui-ai/STT
优点：
- 它提供的STT模型经过高质量数据的高度训练。
- 模型支持多种语言。
- 有一个友好的支持社区，您可以在那里提出问题并获得与STT相关的任何细节。
- 它支持实时转录，延迟极低，以秒计。
- 开发人员可以根据各种用例自定义模型，从转录到充当语音助手。
缺点：
Coqui已经停止维护STT项目，专注于他们的文本到语音工具包。这意味着您可能需要自己解决任何问题。
6.Julius
源码：https://github.com/julius-speech/julius
优点：
- Julius可以执行实时语音到文本的转录，内存占用率低。
- 它有一个活跃的社区，可以帮助解决ASR问题。
- 用英语训练的模型可以在网上下载。
- 它不需要访问互联网进行语音识别，因此适合重视隐私的用户。
缺点：
- 像任何其他开源程序一样，您需要具有技术经验的用户才能使其工作。
- 它有一个巨大的学习曲线。
7.Flashlight ASR
源码：https://github.com/flashlight/wav2letter
Flashlight ASR是由Facebook AI研究团队设计的开源语音识别工具包。它拥有处理大型数据集的能力，速度和效率非常突出。可以将速度归功于其在语言建模、机器翻译和语音合成中仅使用卷积神经网络。
在理想情况下，大多数语音识别引擎使用卷积和递归神经网络来理解和建模语言。然而，递归网络可能需要高计算能力，从而影响引擎的速度。
Flashlight ASR使用C++编译，支持在CPU和GPU上运行。
优点：
- 它是最快的语音转文本系统之一。
- 您可以将其用于各种语言和方言。
- 该模型不会消耗大量的GPU和CPU资源。
缺点：
- 它不提供任何预先训练的语言模型，包括英语。
- 你需要有深厚的编码专业知识来操作这个工具。
- 对于新用户来说，它有一个陡峭的学习曲线。
8.PaddleSpeech
源码：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
该语音转文本引擎支持多种语言模型，但优先考虑中文和英文模型。特别是中文模型，具有较为规范的文本和发音，使其适应中文语言的规则。
优点：
- 该工具包提供使用市场上最好的技术的高端和超轻型型号。
- 语音转文本引擎提供了命令行和服务器选项，使其易于使用。
- 这对于开发人员和研究人员来说都是非常方便的。
- 它的源代码是用最常用的语言之一Python编写的。
缺点：
- 它的重点是中文资源，因此在支持其他语言方面存在一些限制。
- 它有一个陡峭的学习曲线。
- 您需要具备一定的专业知识来集成和使用该工具。
9.OpenSeq2Seq
源码：https://github.com/NVIDIA/OpenSeq2Seq
可以根据自己的需求，使用默认预训练模型或者训练自己的模型。OpenSeq2Seq在使用多个显卡和计算机时可以达到最佳性能。它在Nvidia驱动的设备上工作得最好。
优点：
- 该工具具有多种功能，使其非常通用。
- 它可以与最新的Python，TensorFlow和CUDA版本一起使用。
- 开发人员和研究人员可以访问该工具，进行协作并进行创新。
- 对使用Nvidia驱动设备的用户有利。
缺点：
- 由于其并行处理能力，可能消耗大量的计算机资源。
- 随着Nvidia暂停项目开发，社区支持随着时间的推移而减少。
- 对于没有Nvidia硬件的用户可能不是很有利。
10.Vosk
源码：https://github.com/alphacep/vosk-api
官网：https://alphacephei.com/vosk/
Vosk提供了小型语言模型，不占用太多空间，理想情况下，大约只有50MB。然而，一些大型模型可以占用高达1.4GB。该工具响应速度快，可以连续将语音转换为文本。
优点：
- 支持各种编程语言开发，如Java、Python、C++、Kotlyn和Shell等等。
- 它有各种各样的用例，从传输到开发聊天机器人和虚拟助手。
- 具有快速的响应时间。
缺点：
- 引擎的准确性可能会因语言和口音而出现差异。
- 您需要开发专业知识来集成、使用该工具。
11.Athena
源码：https://github.com/athena-team/athena
优点：
- Athena用途广泛，从转录服务到语音合成。
- 它不依赖于Kaldi，因为它有自己的Python特征提取器。
- 该工具维护良好，并且定期更新。
- 它是开源的，免费使用，可供各种用户使用。
Cons缺点：
- 它对新用户有比较陡峭的学习曲线。
- 虽然它有一个WeChat群组来提供社区支持，但它将访问权限限制为只有那些可以访问该平台的人。
12.ESPnet
源码：https://github.com/espnet/espnet
优点：
- 与其他语音转文本软件相比，该工具包具备出色的性能。
- 它可以实时处理音频，使其适合现场语音转录。
- 适合研究人员和开发人员使用。
- 它是提供各种语音处理任务的最通用工具之一。
缺点：
- 对于新用户来说，集成和使用它可能很复杂。
- 您必须熟悉Pytorch和Python才能运行该工具包。
13.Tensorflow ASR
源码：https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowASR
Tensorflow最大优势是其准确率，作者声称它几乎是一个“最先进”的模型。它也是维护最好的工具之一，定期更新以改进其功能。例如，该工具包现在还支持在TPU（一种特殊硬件）上进行语言培训。
Tensorflow还支持使用特定的模型，如：Conformer、ContextNet、DeepSpeech2和Jasper。可以根据要处理的任务进行选择。例如，对于一般任务可以考虑DeepSpeech2，但对于精度有较高要求的则使用Conformer。
优点：
- 在处理语音转文本时，语言模型具备较高准确性和效率。
- 可以将模型转换为TFlite格式，使其轻量且易于部署。
- 它可以提供各种语音到文本相关的任务。
- 它支持多种语言，并提供预先训练的英语、越南语、德语等语言模型。
缺点：
- 对于初学者来说，安装过程可能相当复杂。用户需要具备一定的专业知识。
- 使用高级模型有一个比较陡峭的学习曲线。
- TPU不允许测试，限制了工具的功能。
选型
以上推荐的开源语音识别引擎各有优缺点。如何选择，取决于具体应用需求和可用资源。
如果您需要一个兼容各种设备的轻量级工具包，那么Vosk 以及 Julius比较合适。因为它们可以在Android、iOS、Raspberry Pi上运行，并且还不会占用太多资源。
如果您需要自己训练模型，可以使用Whisper、OpenSeq2Seq、Flashlight ASR或者Athena等工具包。
文章来源于互联网:13个优秀开源语音识别引擎 | https://www.51cto.com/article/778871.html
