Questo è un progetto di inferenza ASR implementato in C++, che ha poche dipendenze, è facile da installare, ha una velocità di inferenza molto rapida e può funzionare senza problemi su piattaforme ARM come Raspberry Pi 4B. I modelli supportati sono ottimizzati dal modello Transformer di Google, il dataset è open-source wenetspeech (oltre 10000 ore) o dataset privati di Alibaba (60000+ ore), quindi l'efficacia del riconoscimento è molto buona e può competere con molti software ASR commerciali.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiQuesto è un progetto di inferenza ASR implementato in C++, che ha poche dipendenze, è facile da installare, ha una velocità di inferenza molto rapida e può funzionare senza problemi su piattaforme ARM come Raspberry Pi 4B. I modelli supportati sono ottimizzati dal modello Transformer di Google, il dataset è open-source wenetspeech (oltre 10000 ore) o dataset privati di Alibaba (60000+ ore), quindi l'efficacia del riconoscimento è molto buona e può competere con molti software ASR commerciali.
FastASR ha 553 stelle su GitHub. È stato forkato 79 volte. FastASR è scritto principalmente in C. È in sviluppo attivo dal 2022. FastASR è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: speech-recognition.
Questo è un progetto di inferenza ASR implementato in C++, che ha poche dipendenze, è facile da installare, ha una velocità di inferenza molto rapida e può funzionare senza problemi su piattaforme ARM come Raspberry Pi 4B. I modelli supportati sono ottimizzati dal modello Transformer di Google, il dataset è open-source wenetspeech (oltre 10000 ore) o dataset privati di Alibaba (60000+ ore), quindi l'efficacia del riconoscimento è molto buona e può competere con molti software ASR commerciali.
FastASR è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Sì. FastASR è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
FastASR è disponibile con licenza Apache-2.0.
FastASR è scritto principalmente in C.
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[](https://olud.ai/project/chenkui164-fastasr.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.