PPASR
Enrichment pending基于PaddlePaddle实现端到端中文语音识别,从入门到实战,超简单的入门案例,超实用的企业项目。支持当前最流行的DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer模型
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Overview
基于PaddlePaddle实现端到端中文语音识别,从入门到实战,超简单的入门案例,超实用的企业项目。支持当前最流行的DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer模型
Capability facts
- Languages
- python
Source: github.language · Jul 11, 2026
Categories
Compatibility
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Tags
README
PPASR流式与非流式语音识别项目
PPASR是一款基于PaddlePaddle实现的自动语音识别框架,PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别(PaddlePaddle Automatic Speech Recognition),当前为V3版本,与V2版本不兼容,如果想使用V2版本,请在这个分支V2。PPASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。别忘了star
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本项目使用的环境:
- Anaconda 3
- Python 3.11
- PaddlePaddle 2.6.1
- Windows 11 or Ubuntu 22.04
在线试用
网页版: 在线试用地址

微信小程序
项目特点
- 支持多个语音识别模型,包含
deepspeech2、conformer、squeezeformer、efficient_conformer等,每个模型都支持流式识别和非流式识别,在配置文件中streaming参数设置。 - 支持多种解码器,包含
ctc_greedy_search、ctc_prefix_beam_search、attention_rescoring、ctc_beam_search等。 - 支持多种预处理方法,包含
fbank、mfcc等。 - 支持多种数据增强方法,包含噪声增强、混响增强、语速增强、音量增强、重采样增强、位移增强、SpecAugmentor、SpecSubAugmentor等。
- 支持多种推理方法,包含短音频推理、长音频推理、流式推理、说话人分离推理等。
- 更多特点等待你发现。
与V2版本的区别
- 项目结构的优化,大幅度降低的使用难度。
- 更换预处理的库,改用kaldi_native_fbank,在提高数据预处理的速度,同时也支持多平台。
- 修改token的方法,使用sentencepiece制作token,这个框架极大的降低了多种语言的处理难度,同时还使中英文混合训练成为可能。
更新记录
- 2025.03: 正式发布最终级的V3版本。
视频讲解
模型下载
- WenetSpeech (10000小时,普通话) 的预训练模型列表,错误率类型为字错率(CER):
| 使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 解码方式 | test_net | test_meeting | aishell_test | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Conformer | True | fbank | ctc_greedy_search | 0.14758 | 0.19562 | 0.06925 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_prefix_beam_search | 0.14689 | 0.19323 | 0.06930 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | attention_rescoring | 0.13786 | 0.18922 | 0.06028 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_beam_search | 0.20660 | 0.29835 | 0.05336 | 加入知识星球获取 |
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_greedy_search | 加入知识星球获取 | |||
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_prefix_beam_search | 加入知识星球获取 | |||
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_beam_search | 加入知识星球获取 |
- AIShell (179小时,普通话) 的预训练模型列表,错误率类型为字错率(CER):
| 使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 解码方式 | 自带的测试集 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|---|
| Conformer | True | fbank | ctc_greedy_search | 0.06110 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_prefix_beam_search | 0.06114 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | attention_rescoring | 0.05412 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_beam_search | 0.04468 | 加入知识星球获取 |
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_greedy_search | 0.14134 | 加入知识星球获取 |
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_prefix_beam_search | 0.14132 | 加入知识星球获取 |
| DeepSpeech2 | True | fbank | ctc_beam_search | 0.10598 | 加入知识星球获取 |
- Librispeech (960小时,英语) 的预训练模型列表,错误率类型为词错率(WER):
| 使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 解码方式 | 自带的测试集 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|---|
| Conformer | True | fbank | ctc_greedy_search | 0.07562 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_prefix_beam_search | 0.07518 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | attention_rescoring | 0.06669 | 加入知识星球获取 |
| Conformer | True | fbank | ctc_beam_search |