开源语音识别工具包，覆盖训练、推理、流式 ASR、VAD、标点恢复和说话人分离全流程，并提供 OpenAI 兼容与 MCP 服务接口。
多语言大语音生成模型，覆盖推理、训练到部署全流程，支持中英日粤语及跨语种合成，适合做语音克隆和对话机器人。
无需分词器的多语言语音合成模型，支持创意音色设计和逼真声音克隆，可直接从文本生成自然语音。
开箱即用的语音工具包，覆盖流式语音识别、语音合成、声纹识别、语音翻译和关键词唤醒，自带标点恢复与文本前端，适合快速搭建语音推理服务。
超低延迟的语音转文字、意图识别和语音合成工具，用来搭建语音助手和语音交互界面，响应快、适合实时对话场景。
本地跑实时语音转文字，带流式识别、说话人分离和翻译，还兼容 OpenAI/Deepgram 接口，适合自建低延迟转写服务。
面向语音 AI 的可扩展生成式框架，覆盖语音识别、语音合成、说话人分离与语音翻译，方便研究和开发人员训练部署语音模型。
离线语音识别 API，支持 Android、iOS、树莓派和服务器，提供 Python、Java、C#、Node 多语言绑定，适合注重隐私、不依赖云端的语音转文字场景。
基于大语言模型的语音合成系统，能生成接近真人音色的自然语音，并支持实时流式输出，适合搭建低延迟的 TTS 服务。
开源的高质量语音合成模型，基于 VQGAN 和 Llama 架构，支持多语言文本转语音，效果达到 SOTA 水平。
OpenAI Whisper 语音识别模型的 C/C++ 移植版，无需 Python 和 GPU 依赖，在普通 CPU 上就能跑语音转文字。
基于新一代 Kaldi 和 onnxruntime 的离线语音工具包，一套搞定语音识别、合成、说话人分离、降噪、声源分离和 VAD，可跑在嵌入式、手机和服务器上。
开源的对话语音生成模型，能把文字转成自然流畅的日常对话语音，适合给聊天机器人和语音助手配音。
Facebook AI 开源的端到端语音识别训练工具包，用 C++ 实现，可基于 wav2letter 架构训练声学模型，省去传统 ASR 繁琐的特征工程流程。
基于 Whisper 的语音识别工具，能给出词级时间戳并支持说话人分离，适合做字幕对齐和会议转写。
为小智 ESP32 语音助手提供后端服务，快速搭建设备控制服务器，集成 Dify 与 MCP 能力。
面向 LLM 应用的多智能体开发框架，支持多模态、语音与实时交互，让智能体的构建、运行和调试过程可见、可理解、可信。
用 TypeScript 快速搭建 AI 应用和智能体的现代框架，内置工作流、对话机器人和评测能力，省去自己拼装 LLM 调用链的麻烦。
工业级零样本语音合成系统，只需几秒参考音频就能克隆音色并跨语种合成，兼顾可控性与推理效率。
面向 Apple Silicon 的端侧语音 AI 工具包，用 Swift 在 iOS 和 macOS 上本地跑语音识别、说话人分离和语音合成，不用联网也能处理音频。
基于 so-vits-svc 改进的歌声与语音转换工具，支持实时变声、更友好的操作界面和更多功能，适合做 AI 翻唱和音色克隆。
Python 语音识别库，统一封装多种在线和离线引擎与 API，几行代码就能把音频转成文字，省去逐个对接各家服务的麻烦。
基于 OpenAI Whisper 的语音转写工具，能自动识别不同说话人并切分对话，适合会议记录、访谈整理等多人语音场景。
开源自托管的全渠道客服台，把网站实时聊天、邮件和社交消息统一到一个收件箱，可替代 Intercom、Zendesk 等商业客服系统。
面向手机等消费级设备的 LLM 推理引擎，用 2bit 量化和手写内核把大模型塞进端侧运行，主打低显存、跨 Android/iOS 的 ARM 部署。