近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的基于深度学习的语音识别模型被提出，其中一些被广泛认可且容易实现的模型已经成为了开源社区中的主流技术。下面介绍几个比较流行的开源语音识别模型：
1、PaddleSpeech：百度的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。PaddleSpeech是飞桨平台上的一个开源工具包，用于语音和音频方面的各种关键任务，具有最先进和有影响力的模型。
2、Whisper：OpenAI新开源的名为Whisper的新语音识别系统，据称在英文语音识别方面拥有接近人类水平的鲁棒性和准确性。
1.Kaldi：Kaldi是由美国JohnHopkins大学开发的一款语音识别工具包。它使用了GMM-HMM和深度神经网络的模型，支持多种语言和不同类型任务的语音识别。同时，Kaldi针对在线语音识别和大词汇量识别等应用场景进行了优化，提供了很好的性能表现，是目前使用最广泛的语音识别方案之一。Kaldi提供了多种阅读材料，可以帮助用户了解语音识别技术以及如何在不同的识别任务中使用该工具包。
2.DeepSpeech：DeepSpeech是Mozilla公司开发的一款全深度学习的语音识别模型。它基于RNN-T模型（RecurrentNeuralNetworkTransducer）和CTC-loss（ConnectionistTemporalClassification），通过将音频信号转化为字母序列和概率来完成语音识别任务。DeepSpeech采用了基于TensorFlow的架构，易于扩展，并且提供了Python和Node.js等多种语言的API，可以使开发者轻松地进行语音识别的应用开发。
3.ESPnet：ESPnet是日本东京大学和Nagoya工业大学合作的一个语音识别工具包，它使用了深度神经网络结构，在多个国际语音识别比赛中表现出色。ESPnet使用Python和PyTorch编写，支持GMM-HMM、LSTM、CNN等多种语音识别模型，并提供了多语种支持和语言模型训练工具。值得一提的是，ESPnet中针对流式语音识别的模型和高性能CPU/GPU并行化支持也受到了开发者们的广泛
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