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基于AISHELL数据集的PPASR中文语音识别入门级模型

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简介：
本项目提供了一个基于AISHELL数据集训练的轻量级中文语音识别模型PPASR，适合初学者快速上手和研究使用。 PPASR中文语音识别（入门级）模型使用AISHELL数据集进行训练。源码地址可以在GitHub上找到：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7

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  • 基于AISHELL数据集的PPASR中文语音识别入门级模型
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    本项目提供了一个基于AISHELL数据集训练的轻量级中文语音识别模型PPASR，适合初学者快速上手和研究使用。 PPASR中文语音识别（入门级）模型使用AISHELL数据集进行训练。源码地址可以在GitHub上找到：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7
     
  • PPASR中文语音识别（顶级）模型（aishell）
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    简介：PPASR是基于AIShell数据集训练的一款高性能中文语音识别模型，适用于多种场景下的语音转文本任务，具有高准确率和低延迟的特点。 PPASR流式与非流式语音识别的deepspeech2模型使用了AIShell数据集，并且源代码可以在GitHub上找到，地址为https://github.com/yeyupiaoling/PPASR。不过根据要求要去除链接，请注意该描述中仅包含技术相关信息，未涉及联系方式或额外网站信息。 重写后： PPASR流式与非流式语音识别采用了基于DeepSpeech2的模型，并使用AIShell数据集进行训练和测试。相关源代码可在相应的GitHub项目页面获取。
     
  • PPASR基于thchs30数据集的中文语音识别（入门级）模型
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    本项目提供了一个基于THCHS-30数据集训练的初级中文语音识别模型PPASR，适用于初学者和小型项目。 PPASR中文语音识别（入门级）模型使用free_st_chinese_mandarin_corpus数据集进行训练的源码可以在GitHub上找到。
     
  • PPASR中文语音识别（顶级版本）模型（大规模数据集）
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    简介：PPASR中文语音识别顶级版模型基于大规模数据集训练而成，具备卓越的中文语音转文字能力，适用于各类复杂场景下的精准语音识别需求。 PPASR中文语音识别（最终级）模型使用了大数据集进行训练，源码地址可在GitHub上找到：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR。 去掉链接后的版本如下： PPASR中文语音识别（最终级）模型使用了大数据集进行训练。
     
  • MASR中文语音识别模型——基于AIShell数据集(179小时)
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    简介：MASR为一款高效中文语音识别模型，训练基础为包含179小时丰富语料的AIShell数据集，适用于各类语音转文本的应用场景。 MASR是一个中文语音识别模型，并且在aishell数据集上进行了训练，该数据集包含179小时的录音。
     
  • 基于PaddlePaddle-DeepSpeech的中文语音识别模型（使用AISHELL数据集训练）
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    本项目采用百度PaddlePaddle框架下的DeepSpeech模型，并利用AISHELL数据集进行训练，致力于构建高效的中文语音识别系统。 PaddlePaddle-DeepSpeech中文语音识别模型项目使用了AISHELL数据集进行训练，该项目地址位于GitHub上。
     
  • 基于LibriSpeech数据集的PPASR流式和非流式语音识别模型
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    本研究基于LibriSpeech数据集开发了PPASR模型，实现了高效的流式与非流式语音识别技术，提升语音处理速度与准确率。 PPASR流式与非流式语音识别模型使用了LibriSpeech数据集。源码可以在GitHub上找到。
     
  • 基于Librispeech的数据集的MASR中文语音识别模型
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    该简介似乎存在一些混淆，题目提到的是基于Librispeech的数据集的MASR中文语音识别模型。LibriSpeech是一个主要用于英语语音识别的大规模数据集，而题目中提及的是用于中文的MASR（可能指的是Model-Aware Speech Recognition）。这看起来像是一个错误或不匹配的情况。 如果意图是介绍一个基于类似LibriSpeech结构但针对中文的大型语料库开发的MASR模型，那么可以这样描述： 简介： MASR是一个中文语音识别模型，基于Librispeech数据集。源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去掉链接，因此只提供相关信息：该模型的代码托管在GitHub平台上，用户名为yeyupiaoling。
     
  • 基于PyTorch的流式和非流式语音识别模型实现（使用AIShell数据集）
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    本研究利用PyTorch框架开发了流式与非流式语音识别系统，并在AIShell数据集中进行了验证，展示了卓越的识别精度与效率。 Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型使用了AIShell数据集。源码地址可以在GitHub上找到，网址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去除链接信息，因此仅提供相关信息描述：该项目在GitHub平台上托管，项目用户名为yeyupiaoling, 仓库名为MASR。
     
  • 基于DeepSpeech2的Aishell数据集模型训练
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    本研究采用DeepSpeech2框架，在大规模中文语音数据集Aishell上进行端到端的语音识别模型训练，以提升中文语音识别准确率。 PaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型用于训练aishell数据集上的模型，源码可以在GitHub上找到地址为https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech，去掉链接后的内容如下： 使用PaddlePaddle框架实现了DeepSpeech2模型，并用它来对aishell数据集进行训练。相关代码在GitHub上有详细的开源版本。