基于深度学习的中文语音识别系统，用 CNN+CTC 把中文语音转成文字，适合搭建本地语音转写服务。

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。

Kaldi 是经典的语音识别工具库，提供声学建模、解码和说话人识别等完整流程，适合搭建语音转文字与说话人验证系统。

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。

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 PyTorch 的开源语音工具包，覆盖语音识别、说话人识别与分离、语音增强等任务，提供预训练模型和训练流程，方便快速搭建语音系统。

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。

OpenAI 开源的通用语音识别模型，基于大规模弱监督训练，支持多语言转写、翻译和语种识别，开箱即用。

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。

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。

端到端语音处理工具箱，覆盖语音识别、合成、翻译、增强、分离和说话人日志等任务，基于 PyTorch 提供统一训练与推理流程。

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。

一款用 C# 开发的开源字幕编辑器，支持字幕的创建、编辑、时间轴调整和格式转换，还能借助语音识别自动生成字幕。

面向生产环境的端到端语音识别工具包，基于 PyTorch 提供 Conformer、Transformer 等模型，可直接训练和部署 ASR 服务。

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。

多语种语音理解模型，一次推理就能完成中英日韩粤语音识别、语种判别、情绪识别和音频事件检测，适合做语音交互与音频分析。

基于苹果 MLX 框架的语音处理库，在 Apple Silicon 上高效完成语音合成、语音识别和语音转换，适合本地跑多模态语音任务。

给网页加语音识别的前端库，几行代码就能让站点听懂用户说话，支持语音指令和语音转文字。

预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。

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。

开源 AI 视频本地化配音工具，把 YouTube/Bilibili 视频自动做语音识别、字幕翻译、声音克隆和混音渲染，一站式生成多语言配音成片。

基于 CTranslate2 重实现的 Whisper 语音转文字推理引擎，通过量化与高效推理大幅提速并降低显存占用，适合本地部署转录。

把视频从一种语言翻译成另一种语言，自动生成配音和字幕并嵌入视频，适合做视频本地化和跨语言内容分发。

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。

基于飞桨的一站式开发工具，把分类、检测、分割、OCR、语音识别等任务封装成流水线，支持训练到部署全流程。

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。

跨 macOS、Windows、Linux 的本地语音听写工具，用 Rust 编写，把说的话实时转成文字，全程离线运行，不上传云端。

基于 FunASR 的本地视频转写与字幕生成工具，带 Gradio 界面，还能用大模型辅助自动剪辑，适合做中文视频内容创作。

一站式桌面工具，用本地 Whisper、FunASR 等模型离线把视频转成字幕，还能翻译、AI 配音、声音克隆和烧录字幕，支持批量处理与全平台 GPU 加速。