徐静

2017年开始关注语音识别(ASR)，中间放弃了一段时间，这两年由于Transformer的流行，其端到端的ASR和基于工业应用的开源框架 层出不穷，让我们开始学习吧！

• 1.李宏毅ASR课程笔记

• 2.GMM-HMM

• 3.Tandem

• 4.DNN-HMM Hybrid

• 5.LAS

• 6.CTC

• 7.RNA

• 8.RNN-Transducer(RNN-T)

• 9.Neural Transducer

• 10.MoChA]

• 11.Conformer

• 12.Transfomer-Transducer

• 13.DeepSpeech V1,V2,V3

• 14.FSMN

• 15.TDNN

• 16.Quartznet

• 17.Jasper

• 18.Citrinet

• 19.ContextNet

• 20.WeNet_paper

• 21.WFST

• 22.Hybrid CTC/Attention

• 29.Speech-Transformer

• 30.squeezeformer

• 23.开源语音识别数据集介绍

• 24.Kaldi学习

• 25.K2学习

• 26.WeNet学习

• 27.ESPNet学习

• 28.NeMo学习

• Triton inference server部署ASR服务(暂时不开源,可提供有偿服务)

• TensorRT ASR模型部署(暂时不开源，可提供有偿服务)

• 31.Paraformer and FunASR

• 32.Whisper