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。

开源的大词汇量连续语音识别引擎，用 C 语言实现，可直接在本地完成语音转文字，适合搭建离线识别服务。

把 OpenAI Whisper 封装成开箱即用的 Docker 语音识别 Web 服务，上传音频即可通过 API 拿到转写文本，省去自己搭推理服务的麻烦。

开源工业级语音识别模型，支持普通话、中文方言和英语，在公开普通话 ASR 榜单上刷新 SOTA，还能精准识别歌词。

基于 PaddlePaddle 的端到端中文语音识别项目，提供 DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer 等主流模型，既有入门案例也有企业级实战方案。

面向语音与多模态机器学习的 Python 数据处理库，提供统一的音频加载、切分、特征提取和数据集管理接口，方便搭建语音识别等训练流水线。

给 React 应用加语音识别能力的 Hook 库，封装浏览器 Web Speech API，几行代码就能把语音转成文字。

把 OpenAI Whisper 语音识别模型反过来用做文本转语音的开源 TTS 系统，基于 PyTorch 实现，可直接在真实语音数据上训练出多说话人合成效果。

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。

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 Apple Silicon 的本地语音工具箱，用 MLX 和 CoreML 在 iOS/macOS 上跑语音识别、语音合成、语音转换、VAD 和说话人分离，全程端侧推理。

把语音识别成文字再转成语音，并通过 OSC 消息把文本推到 VRChat 头像聊天框显示，还能播报当前歌曲。

Fun-ASR 是支持 31 种语言和中文方言的语音识别模型，提供 Nano 轻量版，并支持 Transformers、FunASR、vLLM、llama.cpp 多种部署方式，可端侧运行。

高质量、可靠的 TTS/STT 库，在服务端和浏览器里都能用，统一封装 Edge、微软、OpenAI 等语音接口，省去逐个对接的麻烦。

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。

基于 ggml 的 C++ 语音推理运行时，统一跑 Cohere Transcribe、Parakeet TDT、Voxtral、Canary 等多语言 ASR 与 TTS 模型，还带通用强制对齐。

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。

轻量级离线语音识别引擎，用 C 写成、体积小、资源占用低，适合在嵌入式设备和移动端做实时语音转文字。