音頻處理算法模型有很多種，比較流行的一些有：
聲音分類、聲音分離、語音識別、聲紋識別，語音合成、聲音去噪、聲音解碼、聲音克隆。
語音識別技術(shù)的應(yīng)用場景：
1、語音助手 2、語音翻譯 3、語音識別輸入法 4、電話客服自動語音應(yīng)答 5、語音識別筆錄
6、語音搜索 7、智能家具 8、智能駕駛 9、語音識別密碼 10、語音識別輔助設(shè)備
11、語音識別安防 12、語音識別教育
1、Paddle Speech
百度的語音方向的開源模型庫，用于語音和音頻的各種關(guān)鍵任務(wù)的開發(fā)，包含大量基于深度學(xué)習(xí)前沿和有影響力的模型。Paddle Speech 是飛槳平臺上的一個開源工具包，用于語音和音頻方面的各種關(guān)鍵任務(wù)，具有最先進(jìn)和有影響力的模型。
主要功能：ASR、TTS、聲音克隆、聲紋識別、標(biāo)點(diǎn)恢復(fù)、聲音分類。
識別效果：支持中文和英文識別。識別過程較慢，適合普通話標(biāo)準(zhǔn)的場景，如果切換到方言比較重的場景，錯詞率 就比較高了。只支持文件形式傳入數(shù)據(jù)。最大時長支持200秒以內(nèi)。
服務(wù)器接口說明：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API
2、whisper
Whisper是OpenAI的一個項目，旨在通過大規(guī)模的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)來實現(xiàn)語音識別。Whisper的特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性高，并且可以處理各種各樣的語音信號，包括噪音、口音和語速等。
主要功能：語音識別、語音翻譯、語言識別。
識別效果：識別速度較快，可識別57種語言，其中識別效果最好的依次為：西班牙語、意大利語、英語，對中文 的識別處于中等水平，所以效果不是很好。在不指定語言的時候可以自動識別語言類型。
服務(wù)器接口：Whisper API 的價格為 $0.006 / 分鐘。
3、FunASR
FunASR是由阿里集團(tuán)下的達(dá)摩院語音實驗室開源的一款語音識別基礎(chǔ)框架，集成了語音端點(diǎn)檢測、語音識別、標(biāo)點(diǎn)斷句等領(lǐng)域的工業(yè)級別模型，吸引了眾多開發(fā)者參與體驗和開發(fā)。
主要功能：語音識別、標(biāo)點(diǎn)斷句、端點(diǎn)檢測
識別效果：識別準(zhǔn)確率比較高，速度也比較快，可識別多種語言和中英混合。
4、sherpa-ncnn
Sherpa-NCNN 是一個基于 C++ 的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理框架，是kaldi下的一個子項目，它專門針對移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化。 Sherpa-NCNN 的目標(biāo)是提供高性能、低延遲的推理能力，適用于移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)，可以以滿足實時應(yīng)用需求。
主要功能：語音識別、流式語音識別文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-774814.html
識別效果：識別速度很快，效果比較好，但是只支持wav格式的音頻，其他格式的需要轉(zhuǎn)換后才能識別。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-774814.html
到了這里，關(guān)于比較流行的一些音頻AI模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
