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。

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。

单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案，通过逐层加载权重把显存需求压到极低，适合本地低配设备部署大模型。

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。

用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎，单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型，不依赖 BLAS、框架或 GPU。

基于 TensorFlow 2 的端到端语音识别框架，支持 Conformer、ContextNet、DeepSpeech2 等模型，可做字符或子词级多语言识别与流式推理。

面向流式视频超分的一步扩散框架，用局部约束稀疏注意力和微型条件解码器把扩散超分做到实时，适合直播、视频通话等低延迟场景。

面向流式和端侧场景优化的 Whisper 语音识别模型，支持 Apple Silicon、CoreML、MLX 和 NVIDIA GPU，可做实时转写与翻译。

基于 OpenAI Whisper 的实时语音转写框架，接收连续音频流分块并即时输出增量转写结果，不用等整段音频上传完再处理。

一个模型同时搞定离线与流式的语音识别、语音翻译和语音合成，无需为不同任务分别部署系统。

用 Rust + CUDA 写的 SSD 流式推理引擎，让消费级 16GB 显卡也能跑 743B 级 MoE 大模型，自动测 PCIe 带宽并分配注意力与热专家。