音频处理算法模型有很多种，比较流行的一些有：
声音分类、声音分离、语音识别、声纹识别，语音合成、声音去噪、声音解码、声音克隆。
语音识别技术的应用场景：
1、语音助手 2、语音翻译 3、语音识别输入法 4、电话客服自动语音应答 5、语音识别笔录
6、语音搜索 7、智能家具 8、智能驾驶 9、语音识别密码 10、语音识别辅助设备
11、语音识别安防 12、语音识别教育
1、Paddle Speech
百度的语音方向的开源模型库，用于语音和音频的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。Paddle Speech 是飞桨平台上的一个开源工具包，用于语音和音频方面的各种关键任务，具有最先进和有影响力的模型。
主要功能：ASR、TTS、声音克隆、声纹识别、标点恢复、声音分类。
识别效果：支持中文和英文识别。识别过程较慢，适合普通话标准的场景，如果切换到方言比较重的场景，错词率 就比较高了。只支持文件形式传入数据。最大时长支持200秒以内。
服务器接口说明：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API
2、whisper
Whisper是OpenAI的一个项目，旨在通过大规模的弱监督学习来实现语音识别。Whisper的特点是速度快、准确性高，并且可以处理各种各样的语音信号，包括噪音、口音和语速等。
主要功能：语音识别、语音翻译、语言识别。
识别效果：识别速度较快，可识别57种语言，其中识别效果最好的依次为：西班牙语、意大利语、英语，对中文 的识别处于中等水平，所以效果不是很好。在不指定语言的时候可以自动识别语言类型。
服务器接口：Whisper API 的价格为 $0.006 / 分钟。
3、FunASR
FunASR是由阿里集团下的达摩院语音实验室开源的一款语音识别基础框架，集成了语音端点检测、语音识别、标点断句等领域的工业级别模型，吸引了众多开发者参与体验和开发。
主要功能：语音识别、标点断句、端点检测
识别效果：识别准确率比较高，速度也比较快，可识别多种语言和中英混合。
4、sherpa-ncnn
Sherpa-NCNN 是一个基于 C++ 的轻量级神经网络推理框架，是kaldi下的一个子项目，它专门针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。 Sherpa-NCNN 的目标是提供高性能、低延迟的推理能力，适用于移动设备和嵌入式系统，可以以满足实时应用需求。
主要功能：语音识别、流式语音识别文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-774814.html
识别效果：识别速度很快，效果比较好，但是只支持wav格式的音频，其他格式的需要转换后才能识别。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774814.html
到了这里，关于比较流行的一些音频AI模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
