PPASR中文语音识别（最终级）模型（大数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

PPASR中文语音识别（进阶级）模型（aishell数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%BA%A7

使用Keras、TensorFlow基于深度卷积神经网络和长短时记忆神经网络、注意力机制以及CTC实现的中文语音识别系统。

ASRT：基于深度学习的中文语音识别系统 ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个“ Star”吧〜 自述语言|中文版| | |||| 如果程序运行期间或使用中有什么问题，可以及时在issue中提出来，我将尽快进行响应。本项目作者交流QQ群： 894112051 提问前请仔细查看，以及避免重复提问 以下问题AI柠檬博主和群友可能会拒绝回答，包括但不限于： 询问已经写在ASRT语音识别项目文档和问题上解决过的已知重复问题。 找不到重点，不知所云的问题，但不声明任何其他信息。 跟ASRT项目没有直接相关的问题 “伸手党”类的问题 请注意，开发者并没有义务回复您的问

MASR 中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于 进行开发的。本项目已暂停维护，推荐使用识别效果更好的企业级模型 。 模型原理 MASR使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构类似于Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。但是使用的激活函数不是ReLU或者是HardTanh，而是GLU（门控线性单元）。因此称作门控卷积网络。根据实验结显示，使用GLU的收敛速度比HardTanh要快。 以下用字错误率CER来衡量模型的表现，CER = 编辑距离 / 句子长度，越低越好，大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。 安装环境 执行requirements.txt安装依赖环境，在安装过程中出现Pyaudio安装错误，可以先执行su

PPASR中文语音识别（最终级）模型（thchs30数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

PPASR中文语音识别（最终级）模型（free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

PPASR中文语音识别（最终级）模型（aishell数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

PaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型，训练free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech

MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。 原理 MASR使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构在Facebook在2016年提出的Wav2letter。但是使用的激活函数不是ReLU HardTanh ，而不是GLU （门控线性单元）。因此根据我的实验，使用GLU的收敛速度比HardTanh要快。如果您想要研究卷积网络用于语音识别的效果，这个项目可以作为一个参考。 以下用字错误率CER来假定模型的表现，CER =编辑距离/句子长度，越低越好 大致可以理解为1-CER就是识别准确率。 模型使用AISHELL-1数据集训练，共150小时的录音，覆盖了4000多个汉字。工业界使用的语音识别系统通常使用至少10倍于本项目的录音数据来训练，同时使用特定场景的语料来训练语言模型，所以，不要期待本项目可以