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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (luuming)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: subject: (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems)
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[#]: via: (https://fosspost.org/lists/open-source-speech-recognition-speech-to-text)
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[#]: author: (Simon James https://fosspost.org/author/simonjames)
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5 款不错的开源语音识别/语音文字转换系统
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<ruby>语音文字转换<rt>speech-to-text</rt></ruby>（STT）系统就像它名字所蕴含的那样，是一种将说出的单词转换为文本文件以供后续用途的方式。
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语音文字转换技术非常有用。它可以用到许多应用中，例如自动转录，使用自己的声音写书籍或文本，用生成的文本文件和其他工具做复杂的分析等。
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在过去，语音文字转换技术以专有软件和库为主导，开源替代品并不存在或是有严格的限制并且没有社区。这一点正在发生改变，当今有许多开源语音文字转换工具和库可以让你立即使用。
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这里我列出了 5 个。
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### 开源语音识别库
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#### DeepSpeech 项目
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![5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 15 open source speech recognition][1]
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该项目由 Firefox 浏览器背后的组织 Mozilla 团队开发。它 100% 自由并且使用 TensorFlow 机器学习框架实现。
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换句话说，你可以用它训练自己的模型获得更好的效果，甚至可以用它转换其它的语言。你也可以轻松的将它集成到自己的 Tensorflow 机器学习项目中。可惜的是项目当前默认仅支持英语。
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它也支持许多编程语言，例如 Python（3.6）。可以让你在数秒之内获取：
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pip3 install deepspeech
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deepspeech --model models/output_graph.pbmm --alphabet models/alphabet.txt --lm models/lm.binary --trie models/trie --audio my_audio_file.wav
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```
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你也可以通过 npm 安装它：
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```
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npm install deepspeech
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```
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想要获得更多信息，请参考[项目主页][2]。
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#### Kaldi
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![5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 17 open source speech recognition][3]
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Kaldi 是一个用 C++ 写的开源语音识别软件，并且在 Apache 公共许可下发布。它可以运行在 Windows，macOS 和 Linux 上。它的开发始于 2009。
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Kaldi 超过其他语音识别软件的主要特点是可扩展和模块化。社区提供了大量的三方模块可以用来完成你的任务。Kaldi 也支持深度神经网络，并且在它的网站上提供了[出色的文档][4]。
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虽然代码主要由 C++ 完成，但它通过 Bash 和 Python 脚本进行了封装。因此，如果你仅仅想使用基本的语音到文字转换功能，你就会发现通过 Python 或 Bash 能够轻易的完成。
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[Project’s homepage][5].
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#### Julius
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![5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 19 open source speech recognition][6]
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可能是有史以来最古老的语音识别软件之一。它的发展始于 1991 年的京都大学，之后在 2005 年将所有权转移到了一个独立的项目组。
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Julius 的主要特点包括了执行实时 STT 的能力，低内存占用（20000 单词少于 64 MB），输出<ruby>最优词<rt>N-best word</rt></ruby>/<ruby>词图<rt>Word-graph</rt></ruby>的能力，当作服务器单元运行的能力和很多东西。这款软件主要为学术和研究所设计。由 C 语言写成，并且可以运行在 Linux，Windows，macOS 甚至 Android（在智能手机上）。
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它当前仅支持英语和日语。软件或许易于从 Linux 发行版的仓库中安装。只要在软件包管理器中搜索 julius 即可。最新的版本[发布][7]于大约一个半月之前。
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[Project’s homepage][8].
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#### Wav2Letter++
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![5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 21 open source speech recognition][9]
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如果你在寻找一个更加时髦的，那么这款一定适合。Wav2Letter++ 是一款由 Facebook 的 AI 研究团队于 2 个月之前发布的开源语言识别软件。代码在 BSD 许可下发布。
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Facebook 描述它的库是“最快<ruby>最先进<rt>state-of-the-art</rt></ruby>的语音识别系统”。构建它时的想法使其能在默认情况下对性能进行优化。Facebook 最新的机器学习库 [FlashLight][11] 也被用作 Wav2Letter++ 的底层核心。
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Wav2Letter++ 需要你先为所描述的语言建立一个模型来训练算法。没有任何一种语言（包括英语）的预训练模型，它仅仅是个机器学习驱动的文本语音转换工具，它用 C++ 写成，因此命名为 Wav2Letter++。
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[Project’s homepage][12].
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#### DeepSpeech2
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![5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 23 open source speech recognition][13]
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中国巨头百度的研究人员也在开发他们自己的语音文字转换引擎，叫做“DeepSpeech2”。它是一个端对端的开源引擎，使用“PaddlePaddle”深度学习框架进行英语或汉语的文字转换。代码在 BSD 许可下发布。
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引擎可以训练在任何模型之上，并且可以用于任何想要的语言。模型并未随代码一同发布。你要像其他软件那样自己建立模型。DeepSpeech2 的源代码由 Python 写成，如果你使用过就会非常容易上手。
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[Project’s homepage][14].
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### 总结
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语音识别领域仍然主要地由专有软件巨头所占据，比如 Google 和 IBM（它们为此提供了闭源商业服务），但是开源同类软件很有前途。这 5 款开源语音识别引擎应当能够帮助你构建应用，随着时间推移，它们会不断地发展。在几年之后，我们希望开源成为这些技术中的常态，就像其他行业那样。
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如果你对清单有其他的建议或评论，我们很乐意在下面听到。
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via: https://fosspost.org/lists/open-source-speech-recognition-speech-to-text
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作者：[Simon James][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[译者ID](https://github.com/LuuMing)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://fosspost.org/author/simonjames
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://i0.wp.com/fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/hero_speech-machine-learning2.png?resize=820%2C280&ssl=1 (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 16 open source speech recognition)
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[2]: https://github.com/mozilla/DeepSpeech
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[3]: https://i0.wp.com/fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/Screenshot-at-2019-02-19-1134.png?resize=591%2C138&ssl=1 (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 18 open source speech recognition)
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[4]: http://kaldi-asr.org/doc/index.html
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[5]: http://kaldi-asr.org
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[6]: https://i2.wp.com/fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/mic_web.png?resize=385%2C100&ssl=1 (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 20 open source speech recognition)
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[7]: https://github.com/julius-speech/julius/releases
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[8]: https://github.com/julius-speech/julius
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[9]: https://i2.wp.com/fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/fully_convolutional_ASR.png?resize=850%2C177&ssl=1 (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 22 open source speech recognition)
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[10]: https://code.fb.com/ai-research/wav2letter/
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[11]: https://github.com/facebookresearch/flashlight
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[12]: https://github.com/facebookresearch/wav2letter
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[13]: https://i2.wp.com/fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/ds2.png?resize=850%2C313&ssl=1 (5 Good Open Source Speech Recognition/Speech-to-Text Systems 24 open source speech recognition)
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[14]: https://github.com/PaddlePaddle/DeepSpeech
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