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

【项目介绍】 基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)项目源码，本项目将使用Pytorch，实现一个简单的的音频信号分类器，可应用于机械信号分类识别，鸟叫声信号识别等应用场景。 项目使用librosa进行音频信号处理，backbone使用mobilenet_v2，在Urbansound8K数据上，最终收敛的准确率在训练集99%，测试集96%，如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的backbone和更多的数据增强方法。 【博客地址】 《基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120601437

LabVIEW 和MATLAB的语音识别方法

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

使用PaddlePaddle实现声纹识别的预训练模型，更大数据训练的。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_PaddlePaddle

语音模块学习

Django的 在线语音识别

非深度学习方法

使用LSTM深度学习方法