Wenet：面向生产的端到端语音识别工具包

简介：
Wenet是一款集成了多种先进模型和算法的端到端语音识别开源工具包，旨在为开发者提供高效、准确的语音转文本解决方案。 WeNet的主要目标是缩小研究与生产端到端（E2E）语音识别模型之间的差距，减少将这些模型投入生产的复杂性，并探索更适合实际应用的新型E2E架构。 强调以下几点： - 生产至准备就绪：WeNet的Python代码符合TorchScript的要求，这意味着通过WeNet训练出来的模型可以直接使用LibTorch进行推理而无需额外转换或编写其他代码。 - 流与非流ASR的一体化解决方案：它提供了一个框架来实现准确、快速且统一的端到端语音识别系统，便于行业采用。 - 可移植的运行环境：将展示如何在各种平台（包括服务器和设备）上部署经过WeNet训练好的模型。 - 简洁高效的设计：为专门针对E2E语音识别而构建，其代码结构清晰简洁。完全基于PyTorch及其生态系统开发，不依赖于Kaldi等其他工具或库。